Horizontal transfer of antibiotic resistance genes in clinical environments
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
A global medical crisis is unfolding as antibiotics lose effectiveness against a growing number of bacterial pathogens. Horizontal gene transfer (HGT) contributes significantly to the rapid spread of resistance, yet the transmission dynamics of genes that confer antibiotic resistance are poorly understood. Multiple mechanisms of HGT liberate genes from normal vertical inheritance. Conjugation by plasmids, transduction by bacteriophages, and natural transformation by extracellular DNA each allow genetic material to jump between strains and species. Thus, HGT adds an important dimension to infectious disease whereby an antibiotic resistance gene (ARG) can be the agent of an outbreak by transferring resistance to multiple unrelated pathogens. Here, we review the small number of cases where HGT has been detected in clinical environments. We discuss differences and synergies between the spread of plasmid-borne and chromosomal ARGs, with a special consideration of the difficulties of detecting transduction and transformation by routine genetic diagnostics. We highlight how 11 of the top 12 priority antibiotic-resistant pathogens are known or predicted to be naturally transformable, raising the possibility that this mechanism of HGT makes significant contributions to the spread of ARGs. HGT drives the evolution of untreatable "superbugs" by concentrating ARGs together in the same cell, thus HGT must be included in strategies to prevent the emergence of resistant organisms in hospitals and other clinical settings.
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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