MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1999979510 · doi:10.1128/cmr.00117-14

The Challenge of Efflux-Mediated Antibiotic Resistance in Gram-Negative Bacteria

2015· review· en· W1999979510 sur OpenAlexaff
Xian-Zhi Li, Patrick Plésiat, Hiroshi Nikaido

Notice bibliographique

RevueClinical Microbiology Reviews · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésEffluxAntibioticsBiologyBacteriaAntibiotic resistanceMultiple drug resistanceMicrobiologyDrug resistancePlasmidGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global emergence of multidrug-resistant Gram-negative bacteria is a growing threat to antibiotic therapy. The chromosomally encoded drug efflux mechanisms that are ubiquitous in these bacteria greatly contribute to antibiotic resistance and present a major challenge for antibiotic development. Multidrug pumps, particularly those represented by the clinically relevant AcrAB-TolC and Mex pumps of the resistance-nodulation-division (RND) superfamily, not only mediate intrinsic and acquired multidrug resistance (MDR) but also are involved in other functions, including the bacterial stress response and pathogenicity. Additionally, efflux pumps interact synergistically with other resistance mechanisms (e.g., with the outer membrane permeability barrier) to increase resistance levels. Since the discovery of RND pumps in the early 1990s, remarkable scientific and technological advances have allowed for an in-depth understanding of the structural and biochemical basis, substrate profiles, molecular regulation, and inhibition of MDR pumps. However, the development of clinically useful efflux pump inhibitors and/or new antibiotics that can bypass pump effects continues to be a challenge. Plasmid-borne efflux pump genes (including those for RND pumps) have increasingly been identified. This article highlights the recent progress obtained for organisms of clinical significance, together with methodological considerations for the characterization of MDR pumps.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1 570
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Microbiology ReviewsMême sujetAntibiotic Resistance in BacteriaTravaux en français237 207