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Enregistrement W2460116659 · doi:10.1039/9781849739993-00255

Amphiphilic Aminoglycoside Antimicrobials in Antibacterial Discovery

2015· book-chapter· en· W2460116659 sur OpenAlexaff
Bala Kishan Gorityala, Goutam Guchhait, Frank Schweizer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntimicrobial Peptides and Activities
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialAmphiphileAminoglycosideAntibacterial activityAntimicrobial peptidesMicrobiologyChemistryAntibioticsBacteriaBacterial cell structureMode of actionBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amphiphilic aminoglycoside antimicrobials (AAAs) are an emerging class of polycationic antibacterial agents with broad-spectrum antibacterial activity. In contrast to aminoglycosides, which interfere with protein synthesis by interacting with the 30S ribosomal subunit, AAAs appear to target the bacterial cell wall by interactions with extracellular lipids or proteins or by enhancing the permeability of the bacterial cell wall. The physicochemical similarities between amphiphilic aminoglycosides and antimicrobial peptides, another class of polycationic amphiphiles with broad-spectrum antibacterial activity, suggest similar mode(s) of action. However, in contrast to antimicrobial peptides, AAAs are not composed of peptide bonds and as such promise to display superior metabolic stability. As a result, AAAs may be considered to be a novel class of antimicrobial peptidomimetics. Many AAAs possess impressive potent antibacterial activity against Gram-positive and Gram-negative bacteria, especially against bacterial strains that are resistant to clinically used antibiotics. In summary, AAAs promise to provide a new and rich source of antibacterial lead structures to combat antibiotic-resistant and multidrug-resistant pathogens.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,016

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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