The Impending Renaissance in Discovery & Development of Natural Products
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotics are wonder drugs. Unfortunately, owing to overuse, antibiotic resistance is now a serious problem. Society now finds itself in the post-antibiotic era, and the threat of infectious diseases is on the rise. New antibiotics are sorely needed. There is strong evidence that suggests natural products are an attractive source of new antimicrobials. They posses desirable structural and chemical properties that make them potent thearpeutics. However, steep tehnological challenges associated with screening and manufacturing these molecules has stifled the discovery, development and marketing of new antimicrobials. To this end, two recent scientific developments are poised to redress this situation. The recent development of metagenomics and ancillary high-throughput screening technologies has exponentiated the volume of useful genetic sequence information that can be screened for antimicrobial discovery. These approaches have been instrumental in the discovery of new antibiotics from soil and marine environments. Secondly, a new manufacturing paradigm employing metabolic engineering as its engine has greatly accelerated the path to market for these molecules, in addition to improving the atom and energy economy of antimicrobial manufacturing. We outine these developments in this review, and provide a perspective on integrating next-generation approaches such as metagenomics and metabolic engineering with traditional methodologies for discovering and manufacturing antimicrobial natural products in order to unleash a rennaissance in the discovery and development of antimicrobials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».