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Enregistrement W2936059048 · doi:10.3390/ijms20071781

Two Component Regulatory Systems and Antibiotic Resistance in Gram-Negative Pathogens

2019· review· en· W2936059048 sur OpenAlexafffund
Anjali Y. Bhagirath, Yanqi Li, Rakesh Patidar, Katherine Yerex, Xiaoxue Ma, Ayush Kumar, Kangmin Duan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAcinetobacter baumanniiPseudomonas aeruginosaAntibiotic resistanceAntibioticsBiologyKlebsiella pneumoniaeMicrobiologyAntimicrobialDrug resistanceAcinetobacterGram-negative bacteriaBacteriaGeneGeneticsEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gram-negative pathogens such as Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, and Pseudomonas aeruginosa are the leading cause of nosocomial infections throughout the world. One commonality shared among these pathogens is their ubiquitous presence, robust host-colonization and most importantly, resistance to antibiotics. A significant number of two-component systems (TCSs) exist in these pathogens, which are involved in regulation of gene expression in response to environmental signals such as antibiotic exposure. While the development of antimicrobial resistance is a complex phenomenon, it has been shown that TCSs are involved in sensing antibiotics and regulating genes associated with antibiotic resistance. In this review, we aim to interpret current knowledge about the signaling mechanisms of TCSs in these three pathogenic bacteria. We further attempt to answer questions about the role of TCSs in antimicrobial resistance. We will also briefly discuss how specific two-component systems present in K. pneumoniae, A. baumannii, and P. aeruginosa may serve as potential therapeutic targets.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,878

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations152
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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