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Enregistrement W2273116906 · doi:10.1093/femsyr/fov057

Review of current methods for characterizing virulence and pathogenicity potential of industrial<i>Saccharomyces cerevisiae</i>strains towards humans

2015· review· en· W2273116906 sur OpenAlexaff
Valar Anoop, Sever Rotaru, Philip S. Shwed, Azam F. Tayabali, George Arvanitakis

Notice bibliographique

RevueFEMS Yeast Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirulenceBiologySaccharomyces cerevisiaePathogenicityPhenotypeOrganismGenotypeMicrobiologyGeneticsBiotechnologyYeastGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most industrial Saccharomyces cerevisiae strains used in food or biotechnology processes are benign. However, reports of S. cerevisiae infections have emerged and novel strains continue to be developed. In order to develop recommendations for the human health risk assessment of S. cerevisiae strains, we conducted a literature review of current methods used to characterize their pathogenic potential and evaluated their relevance towards risk assessment. These studies revealed that expression of virulence traits in S. cerevisiae is complex and depends on many factors. Given the opportunistic nature of this organism, an approach using multiple lines of evidence is likely necessary for the reasonable prediction of the pathogenic potential of a particular strain. Risk assessment of S. cerevisiae strains would benefit from more research towards the comparison of virulent and non-virulent strains in order to better understand those genotypic and phenotypic traits most likely to be associated with pathogenicity.

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)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,458
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,045 · 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

Citations33
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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