Survival proteomes: the emerging proteotype of antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance is one of the greatest challenges in modern medicine. Infectious diseases that have historically been eliminated with routine antibiotic therapy are now re-emerging as life threatening illnesses. A better understanding of the specific mechanisms that contribute to resistance are required to optimize the treatment of infectious microorganisms and limit the survival of recalcitrant populations. This challenging area of research is made more problematic by the observation that multiple, overlapping, and/or compensatory resistance mechanism are often present within a single bacterial species. High-resolution proteomics has emerged as an effective tool to study antimicrobial resistance as it allows for the quantitative investigation of multiple systems concurrently. Furthermore, the ability to examine extracellular mechanisms of resistance and important post-translational modifications make this research tool well suited for the challenge. This review discusses how proteomics has contributed to the understanding of antimicrobial resistance and focuses on advances afforded by the more recent development of technologies that produce quantitative high-resolution proteomic information. We discuss current strategies for studying resistance, including comparative analysis of resistant and susceptible strains and protein-based responses to antimicrobial challenge. Lastly, we suggest specific experimental approaches aimed at advancing our understanding of protein-based resistance mechanisms and maximizing therapeutic outcomes in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».