Neuronal signaling in schistosomes: current status and prospects for postgenomicsThe present review is one of a series of occasional review articles that have been invited by the Editors and will feature the broad range of disciplines and expertise represented in our Editorial Advisory Board.
Notice bibliographique
Résumé
Parasitic platyhelminths of the genus Schistosoma Weinland, 1858 (Trematoda, Digenea) are the etiological agents of human schistosomiasis, one of the most prevalent and debilitating parasitic diseases worldwide. Praziquantel is the only drug treatment available in most parts of the world and the effectiveness of the drug is threatened by the prospect of drug resistance. There is a pressing need to learn more about the basic biology of this organism and to identify molecular targets for new therapeutic drugs. The nervous system of schistosomes coordinates many activities that are essential for parasite survival, and as such is an attractive target for chemotherapeutic intervention. Until recently, very little was known about the molecular mechanisms of neuronal signaling in these organisms, but this is rapidly changing following the completion of the genome sequence and several recent developments in schistosome transgenesis and gene silencing. Here we review the current status of schistosome neurobiology and discuss prospects for future research as the field moves into a postgenomics era. One of the themes that will emerge from this discussion is that schistosomes have a rich diversity of neurotransmitters and receptors, indicating a more sophisticated system of neuronal communication than might be expected of a parasitic flatworm. Moreover, many of these transmitter receptors share little sequence homology with those of the human host, making them ideally suited for selective drug targeting. Strategies for characterization of these important parasite proteins will be discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».