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Enregistrement W2514127232 · doi:10.1002/9781119004813.ch116

Quorum Sensing and Bacterial Social Interactions in Biofilms: Bacterial Cooperation and Competition

2016· other· en· W2514127232 sur OpenAlexafffund
Yung-Hua Li, Xiaolin Tian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuorum sensingMulticellular organismBiologyBiofilmCompetition (biology)BacteriaMechanism (biology)EcologyOrganismVirulencePopulationEvolutionary biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural life of bacteria involves complex social interactions that can be either competitive or cooperative. Competition between species is well recognized as a major ecological force to drive bacterial evolution. However, it was not until the last two decades that bacterial cooperative activities were recognized to play important roles in bacterial ecology, evolution, and infectious diseases. In some cases, cooperative activities may be essential for bacterial survival, competition, and success in nature. Many bacteria are known to regulate cooperative activities through a quorum-sensing mechanism, which enables the cells to coordinate population-wide adaptive responses. The ability of bacteria to communicate and behave as a group like a multicellular organism has provided great benefits to bacteria. Importantly, many quorum-sensing-mediated activities have been involved in bacterial virulence and pathogenesis. However, evolutionary theory predicts that cooperative cells often benefit the group at their own cost, which can be exploited by noncooperators in the populations. This conflict has raised many questions regarding bacterial cooperation and promoted great interest in studying ecological and evolutionary aspects of bacterial social interactions.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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