Invited review: Profiling structural elements of short-chain lipopolysaccharide of non-typeable <i>Haemophilus influenzae</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lipopolysaccharide (LPS) is a major virulence determinant of the human bacterial pathogen Haemophilus influenzae. A characteristic feature of H. influenzae LPS is the extensive intra- and inter-strain heterogeneity of glycoform structure which is key to the role of the molecule in both commensal and disease-causing behaviour of the bacterium. The chemical composition of non-typeable Haemophilus influenzae (NTHi) LPS is highly diverse. It contains a number of different monosaccharides (Neu5Ac, L-glycero-D-manno heptose, D-glycero-D-manno heptose, Kdo, D-Glc, D-Gal, D-GlcNAc, D-GalNAc) and non-carbohydrate substituents. Prominent non-carbohydrate components are O-acetyl groups, glycine and phosphates. We now know that sialic acid (N-acetylneuraminic acid or Neu5Ac) and certain oligosaccharide extensions are important in the pathogenesis of NTHi; however, the biological implications for many of the various features are still unknown. Electrospray ionization mass spectrometry in combination with separation techniques like CE and HPLC is an indispensable tool in profiling glycoform populations in heterogeneous LPS samples. Mass spectrometry is characterized by its extreme sensitivity. Trace amounts of glycoforms expressing important virulence determinants can be detected and characterized on minute amounts of material. The present review focuses on LPS structures and mass spectrometric methods which enable us to profile these in complex mixtures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle