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Enregistrement W2031220125 · doi:10.1111/j.1472-765x.2009.02582.x

Screening method to identify inhibitors of siderophore biosynthesis in the opportunistic fungal pathogen,<i>Aspergillus fumigatus</i>

2009· article· en· W2031220125 sur OpenAlexafffund
Linda J. Pinto, Margo M. Moore

Notice bibliographique

RevueLetters in Applied Microbiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSimon Fraser University
Mots-clésAspergillus fumigatusLibrary sciencePathogenBiological sciencesClinical microbiologyBiologyMicrobiologyHuman pathogenFungal pathogenComputational biologyComputer scienceGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Aspergillus fumigatus is the most common cause of airborne mould infections in immunocompromised patients worldwide. Our aim was to develop a method to identify agents that inhibit siderophore biosynthesis because this pathway is unique to the fungus and is essential for virulence. METHODS AND RESULTS: A high-throughput two-step screening assay was developed using 96-well plates in which fungal growth and siderophore production is assessed spectrophotometrically. If a compound inhibits growth only in iron-limited medium (screen 1), its effect on siderophore production is then determined (screen 2). The proof of concept was demonstrated using a known antifungal agent, amphotericin B, and a strain of A. fumigatus deficient in siderophore production. CONCLUSIONS: The two-stage screening method clearly identified growth defects in A. fumigatus related specifically to siderophore biosynthesis. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: The increasing incidence of life-threatening fungal infections has produced an urgent need for novel antifungal agents. The method described in this report will facilitate the identification of novel antifungal compounds that inhibit a pathway critical for A. fumigatus virulence and have a reduced probability of affecting host metabolism.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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