Phage Therapy Approaches to Reducing Pathogen Persistence and Transmission in Animal Production Environments: Opportunities and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The era of genomics has allowed for characterization of phages for use as antimicrobials to treat animal infections with a level of precision never before realized. As more research in phage therapy has been conducted, several advantages of phage therapy have been realized, including the ubiquitous nature, specificity, prevalence in the biosphere, and low inherent toxicity of phages, which makes them a safe and sustainable technology for control of animal diseases. These unique qualities of phages have led to several opportunities with respect to emerging trends in infectious disease treatment. However, the opportunities are tempered by several challenges to the successful implementation of phage therapy, such as the fact that an individual phage can only infect one or a few bacterial strains, meaning that large numbers of different phages will likely be needed to treat infections caused by multiple species of bacteria. In addition, phages are only effective if enough of them can reach the site of bacterial colonization, but clearance by the immune system upon introduction to the animal is a reality that must be overcome. Finally, bacterial resistance to the phages may develop, resulting in treatment failure. Even a successful phage infection and lysis of its host has consequences, because large amounts of endotoxin are released upon lysis of Gram-negative bacteria, which can lead to local and systemic complications. Overcoming these challenges will require careful design and development of phage cocktails, including comprehensive characterization of phage host range and assessment of immunological risks associated with phage treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».