Mechanisms Underlying the Antimicrobial Capacity of Metals
Notice bibliographique
Résumé
The antimicrobial activity of metals – how metals poison the microbial cell – is based on the metal ions' particular chemistries. As such, metals target specified biological functional groups within the bacterial cell. Moreover, metal toxicity can lead to the expression of select genetic determinants within the microbial cell that alter cellular physiology. For centuries, we've known that certain metals, such as silver (Ag) and copper (Cu), have antimicrobial capacities. A modern environmental concern is how anthropogenic metal contaminants might toxify indigenous microbial communities (microbiomes) or affect bioremediation efforts. Furthermore, the emergence of antibiotic-resistant pathogens, combined with a slow pipeline of novel antibiotic therapies, has reinvigorated research into exploring the antimicrobial potential of metal and metal nanoparticles. Currently, the potential for Ag, Cu, and gallium (Ga) to complement the current armamentarium of antimicrobials is being rigorously explored in the lab and clinic. Still, many other metals have antimicrobial activities that require exploration. Here, we will describe what has been established regarding the antimicrobial activity of metals, as well as the current gaps in our knowledge. To that end, this chapter will aim to provide a guide for future research surrounding the antimicrobial capacity of metals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».