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Enregistrement W2934173165 · doi:10.1177/1934578x1801301224

A Comparison of the Bioactivity of Usnic Acid versus Methylphloroacetophenone

2018· article· en· W2934173165 sur OpenAlexaff
Ratul Sarkar, Navriti Mittal, John L. Sorensen, Tuhinadri Sen

Notice bibliographique

RevueNatural Product Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsnic acidBiofilmNatural productLichenBacteriaMicrobiologyChemistryBiologyBiochemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The identification of natural products that disrupt biofilm formation has become an area of recently expanded interest in combating antibiotic resistance. The formation of biofilms has been correlated with increased pathogenesis in many strains of Gram-negative bacteria. Molecules that disrupt the formation of biofilms therefore represent a potentially novel way to combat pathogenesis. Lichen natural products are an underexplored source of biofilm disrupting natural products. We have investigated the biofilm disrupting activity of the lichen natural product usnic acid (UA) in comparison to the biosynthetic precursor methylphloroacetophenone (MPA). We have observed in our assays that UA is more bioactive than MPA, suggesting a rationale for the biosynthesis of UA in a wide variety of lichen species. These results suggest that lichen natural products may prove to be a rich source of biofilm inhibitors.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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