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Enregistrement W1898827308 · doi:10.1017/cbo9780511541544.008

Phase variation and antigenic variation

2005· book-chapter· en· W1898827308 sur OpenAlexaff
Richard Villemur, Éric Déziel

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyAdaptation (eye)GeneticsGene duplicationMutationPopulationHorizontal gene transferGeneMutation rateBacteriaGenomeEvolutionary biologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bacteria owe their ability to thrive in diverse and ever-changing conditions to their extraordinary faculty of adaptation. They have developed many strategies to adjust to new environments. These mechanisms include random modifications within their genome, such as point mutation, duplication, deletion, insertion, and acquisition of new DNA (e.g., lateral gene transfer). These multiple events generate a heterogeneous microbial population containing numerous novel phenotypes. Whenever the environment changes, a subpopulation more apt to survive in these new conditions emerges, thus allowing bacteria to thrive, for example, by acquiring resistance to antibiotics. However, as the intensity, duration, and nature of stress are extremely variable, the optimal response to new environmental conditions may be unpredictable. The means by which bacteria either respond to stress, such as exposure to toxic/inhibitory compounds or starvation, or avoid detection by the host's immune system are crucial for their survival. The spontaneous mutation rate is usually insufficient for allowing an efficient adaptation to these changes. However, certain bacterial populations contain hypermutator strains exhibiting highly increased rates of spontaneous mutations, therefore promoting adaptation to changing environments (Taddei et al., 1997). Nevertheless, this benefit may disappear once adaptation is achieved because the evolved genotype may have accumulated irreversible mutations that are detrimental in other conditions (Giraud et al., 2001a, 2001b). Alternatively, bacteria have developed adaptation strategies based on DNA rearrangement events restricted to specific genomic regions. These defined loci allow bacteria to generate an array of phenotypic variants, whereas minimizing detrimental effects of random mutations on fitness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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