Iron acquisition in fungal pathogens of humans
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,002 |
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 ».