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Enregistrement W2162846990 · doi:10.2174/138161212799277617

Therapeutic Potential of Host Defense Peptides in Antibiotic-resistant Infections

2012· review· en· W2162846990 sur OpenAlexafffund
Nicole Afacan, Amy Yeung, Olga M. Pena, Robert E. W. Hancock

Notice bibliographique

RevueCurrent Pharmaceutical Design · 2012
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenome British ColumbiaAmerican Thoracic Society
Mots-clésAntibioticsAntimicrobialAntibiotic resistanceDrug resistanceDrugPenicillinImmunityBiologyAntimicrobial peptidesDrug developmentImmune systemImmunologyMicrobiologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of infections caused by multi-drug resistant (MDR) pathogens pose a major burden to modern healthcare. Exacerbating this issue is the substantial decline in development of new classes of antibiotics by pharmaceutical companies. This has led to renewed interest in the therapeutic potential of natural anti-infective agents such as host defense peptides (HDPs). The broad antimicrobial and immunomodulatory activities of HDPs and their synthetic derivatives, coupled with the fact that they do not readily induce microbial resistance, makes them extremely valuable leads in the development of new treatment strategies for MDR infections. This review examines our knowledge of the mechanisms behind multi-drug resistance as well as the properties of HDPs and their therapeutic potential, especially in the case of MDR infections. Challenges to their development as new therapeutics are also discussed. Keywords: Host-defense peptide, multi-drug resistant bacteria, immunomodulatory, immunity, infection, therapeutic, chemoattractant, inflammation, penicillin, endotoxin neutralization

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)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,001

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations193
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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