MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2070755960 · doi:10.3389/fmicb.2013.00138

The antibiotic resistance “mobilome”: searching for the link between environment and clinic

2013· article· en· W2070755960 sur OpenAlexafffund
Julie Perry, Gerard D. Wright

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAntibiotic resistanceLink (geometry)AntibioticsMicrobiologyComputational biologyBiologyComputer scienceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibiotic resistance is an ancient problem, owing to the co-evolution of antibiotic-producing and target organisms in the soil and other environments over millennia. The environmental "resistome" is the collection of all genes that directly or indirectly contribute to antibiotic resistance. Many of these resistance determinants originate in antibiotic-producing organisms (where they serve to mediate self-immunity), while others become resistance determinants only when mobilized and over-expressed in non-native hosts (like plasmid-encoded β-lactamases). The modern environmental resistome is under selective pressure from human activities such as agriculture, which may influence the composition of the local resistome and lead to gene transfer events. Beyond the environment, we are challenged in the clinic by the rise in both frequency and diversity of antibiotic resistant pathogens. We assume that clinical resistance originated in the environment, but few examples of direct gene exchange between the environmental resistome and the clinical resistome have been documented. Strong evidence exists to suggest that clinical aminoglycoside and vancomycin resistance enzymes, the extended-spectrum β-lactamase CTX-M and the quinolone resistance gene qnr have direct links to the environmental resistome. In this review, we highlight recent advances in our understanding of horizontal gene transfer of antibiotic resistance genes from the environment to the clinic. Improvements in sequencing technologies coupled with functional metagenomic studies have revealed previously underappreciated diversity in the environmental resistome, and also established novel genetic links to the clinic. Understanding mechanisms of gene exchange becomes vital in controlling the future dissemination of antibiotic resistance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
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

Citations284
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in MicrobiologyMême sujetAntibiotic Resistance in BacteriaTravaux en français237 207