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Enregistrement W2150296897 · doi:10.1146/annurev.micro.56.012302.160907

Evolution of Drug Resistance in <i>Candida Albicans</i>

2002· review· en· W2150296897 sur OpenAlexaff
Leah E. Cowen, James B. Anderson, Linda M. Kohn

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Microbiology · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCandida albicansDrug resistancePathogenBiologyAntifungal drugPopulationHuman pathogenAntifungal drugsResistance (ecology)DrugAntibiotic resistanceMicrobiologyGeneticsAntibioticsEcologyMedicinePharmacologyEnvironmental healthBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread deployment of antimicrobial agents in medicine and agriculture is nearly always followed by the evolution of resistance to these agents in the pathogen. With the limited availability of antifungal drugs and the increasing incidence of opportunistic fungal infections, the emergence of drug resistance in fungal pathogens poses a serious public health concern. Antifungal drug resistance has been studied most extensively with the yeast Candida albicans owing to its importance as an opportunistic pathogen and its experimental tractability relative to other medically important fungal pathogens. The emergence of antifungal drug resistance is an evolutionary process that proceeds on temporal, spatial, and genomic scales. This process can be observed through epidemiological studies of patients and through population-genetic studies of pathogen populations. Population-genetic studies rely on sampling of the pathogen in patient populations, serial isolations of the pathogen from individual patients, or experimental evolution of the pathogen in nutrient media or in animal models. Predicting the evolution of drug resistance is fundamental to prolonging the efficacy of existing drugs and to strategically developing and deploying novel drugs.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations152
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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