Leishmania infections: Molecular targets and diagnosis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Progress in the diagnosis of leishmaniases depends on the development of effective methods and the discovery of suitable biomarkers. We propose firstly an update classification of Leishmania species and their synonymies. We demonstrate a global map highlighting the geography of known endemic Leishmania species pathogenic to humans. We summarize a complete list of techniques currently in use and discuss their advantages and limitations. The available data highlights the benefits of molecular markers in terms of their sensitivity and specificity to quantify variation from the subgeneric level to species complexes, (sub) species within complexes, and individual populations and infection foci. Each DNA-based detection method is supplied with a comprehensive description of markers and primers and proposal for a classification based on the role of each target and primer in the detection, identification and quantification of leishmaniasis infection. We outline a genome-wide map of genes informative for diagnosis that have been used for Leishmania genotyping. Furthermore, we propose a classification method based on the suitability of well-studied molecular markers for typing the 21 known Leishmania species pathogenic to humans. This can be applied to newly discovered species and to hybrid strains originating from inter-species crosses. Developing more effective and sensitive diagnostic methods and biomarkers is vital for enhancing Leishmania infection control programs.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle