The Virulence Index: A Metric for Quantitative Analysis of Phage Virulence
Notice bibliographique
Résumé
Background: One of the main challenges in developing phage therapy and manufacturing phage products is the reliable evaluation of their efficacy, performance, and quality. Since phage virulence is intrinsically difficult to fully capture, researchers have turned to rapid but partially inadequate methods for its evaluation. Materials and Methods: This study demonstrates a standardized quantitative method to assess phage virulence based on three parameters: the virulence index (VP)—quantifying the virulence of a phage against a host, the local virulence (vi)—assessing killing potential at given multiplicities of infection (MOIs), and MV50—the MOI at which the phage achieves 50% of its maximum theoretical virulence. This was shown through comparative analysis of the virulence of phages T4, T5, and T7. Results: Under the conditions tested, phage T7 displayed the highest virulence, followed by phage T4 and, finally, by phage T5. The impact of parameters such as temperature and medium composition on virulence was shown for each phage. The use of the method to evaluate the virulence of combinations of phages—for example, for cocktail formulation—is also shown with phages T5 and T7. Conclusions: The method presented provides a platform for high-throughput quantitative assessment of phage virulence and quality control of phage products. It can also be applied to phage screening, evaluation of phage strains, phage mutants, infection conditions and/or the susceptibility of host strains, and the formulation of phage cocktails.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».