Non-genetic mechanisms communicating antibiotic resistance: rethinking strategies for antimicrobial drug design
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Infections by multidrug-resistant bacteria are of great concern worldwide. In many cases, resistance is not due to the presence of specific antibiotic-modifying enzymes, but rather associated with a general impermeability of the bacterial cell envelope. The molecular bases of this intrinsic resistance are not completely understood. Moreover, horizontal gene transfers cannot solely explain the spread of intrinsic resistance among bacterial strains. AREAS COVERED: This review focuses on the increased intrinsic antibiotic resistance mediated by small molecules. These small molecules can either be secreted from bacterial cells of the same or different species (e.g., indole, polyamines, ammonia, and the Pseudomonas quinolone signal) or be present in the bacterial cell milieu, whether in the environment, such as indole acetic acid and other plant hormones, or in human tissues and body fluids, such as polyamines. These molecules are metabolic byproducts that act as infochemicals and modulate bacterial responses toward antibiotics leading to increasing or decreasing resistance levels. EXPERT OPINION: The non-genetic mechanisms of antibiotic response modulation and communication discussed in this review should reorient our thinking of the mechanisms of intrinsic resistance to antibiotics and its spread across bacterial cell populations. The identification of chemical signals mediating increased intrinsic antibiotic resistance will expose novel critical targets for the development of new antimicrobial strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».