Innovative drugs, chemicals, and enzymes within the animal production chain
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 alarming number of recently reported human illnesses with bacterial infections resistant to multiple antibacterial agents has become a serious concern in recent years. This phenomenon is a core challenge for both the medical and animal health communities, since the use of antibiotics has formed the cornerstone of modern medicine for treating bacterial infections. The empirical benefits of using antibiotics to address animal health issues in animal agriculture (using therapeutic doses) and increasing the overall productivity of animals (using sub-therapeutic doses) are well established. The use of antibiotics to enhance profitability margins in the animal production industry is still practiced worldwide. Although many technical and economic reasons gave rise to these practices, the continued emergence of antimicrobial resistant bacteria is furthering the need to reduce the use of medically important antibiotics. This will require improving on-farm management and biosecurity practices, and the development of effective antibiotic alternatives that will reduce the dependence on antibiotics within the animal industry in the foreseeable future. A number of approaches are being closely scrutinized and optimized to achieve this goal, including the development of promising antibiotic alternatives to control bacterial virulence through quorum-sensing disruption, the use of synthetic polymers and nanoparticles, the exploitation of recombinant enzymes/proteins (such as glucose oxidases, alkaline phosphatases and proteases), and the use of phytochemicals. This review explores the most recent approaches within this context and provides a summary of practical mitigation strategies for the extensive use of antibiotics within the animal production chain in addition to several future challenges that need to be addressed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle