Mass Spectrometry-Based Bacterial Proteomics: Focus on Dermatologic Microbial Pathogens
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The composition of human skin acts as a natural habitat for various bacterial species that function in a commensal and symbiotic fashion. In a healthy individual, bacterial flora serves to protect the host. Under certain conditions such as minor trauma, impaired host immunity, or environmental factors, the risk of developing skin infections is increased. Although a large majority of bacterial associated skin infections are common, a portion can potentially manifest into clinically significant morbidity. For example, Gram-positive species that typically reside on the skin such as Staphylococcus and Streptococcus can cause numerous epidermal (impetigo, ecthyma) and dermal (cellulitis, necrotizing fasciitis, erysipelas) skin infections. Moreover, the increasing incidence of bacterial antibiotic resistance represents a serious challenge to modern medicine and threatens the health care system. Therefore, it is critical to develop tools and strategies that can allow us to better elucidate the nature and mechanism of bacterial virulence. To this end, mass spectrometry (MS)-based proteomics has been revolutionizing biomedical research, and has positively impacted the microbiology field. Advances in MS technologies have paved the way for numerous bacterial proteomes and their respective post translational modifications (PTMs) to be accurately identified and quantified in a high throughput and robust fashion. This technological platform offers critical information with regards to signal transduction, adherence, and microbial-host interactions associated with bacterial pathogenesis. This mini-review serves to highlight the current progress proteomics has contributed toward the understanding of bacteria that are associated with skin related diseases, infections, and antibiotic resistance.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle