Genetic Regulation of Virulence and Antibiotic Resistance in Acinetobacter baumannii
Notice bibliographique
Résumé
Multidrug resistant microorganisms are forecast to become the single biggest challenge to medical care in the 21st century. Over the last decades, members of the genus Acinetobacter have emerged as bacterial opportunistic pathogens, in particular as challenging nosocomial pathogens because of the rapid evolution of antimicrobial resistances. Although we lack fundamental biological insight into virulence mechanisms, an increasing number of researchers are working to identify virulence factors and to study antibiotic resistance. Here, we review current knowledge regarding the regulation of virulence genes and antibiotic resistance in Acinetobacter baumannii. A survey of the two-component systems AdeRS, BaeSR, GacSA and PmrAB explains how each contributes to antibiotic resistance and virulence gene expression, while BfmRS regulates cell envelope structures important for pathogen persistence. A. baumannii uses the transcription factors Fur and Zur to sense iron or zinc depletion and upregulate genes for metal scavenging as a critical survival tool in an animal host. Quorum sensing, nucleoid-associated proteins, and non-classical transcription factors such as AtfA and small regulatory RNAs are discussed in the context of virulence and antibiotic resistance.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».