Iron acquisition in fungal pathogens of humans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The devastating infections that fungal pathogens cause in humans are underappreciated relative to viral, bacterial and parasitic diseases. In recent years, the contributions to virulence of reductive iron uptake, siderophore-mediated uptake and heme acquisition have been identified in the best studied and most life-threatening fungal pathogens: Candida albicans, Cryptococcus neoformans and Aspergillus fumigatus. In particular, exciting new work illustrates the importance of iron acquisition from heme and hemoglobin in the virulence of pathogenic yeasts. However, the challenge of establishing how these fungi gain access to hemoglobin in blood and to other sources of heme remains to be fully addressed. Recent studies are also expanding our knowledge of iron uptake in less-well studied fungal pathogens, including dimorphic fungi where new information reveals an integration of iron acquisition with morphogenesis and cell-surface properties for adhesion to host cells. Overall, the accumulating information provides opportunities to exploit iron acquisition for antifungal therapy, and new work highlights the development of specific inhibitors of siderophore biosynthesis and metal chelators for therapeutic use alone or in conjunction with existing antifungal drugs. It is clear that iron-related therapies will need to be customized for specific diseases because the emerging view is that fungal pathogens use different combinations of strategies for iron acquisition in the varied niches of vertebrate hosts.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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