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Enregistrement W2992094086 · doi:10.15173/m.v1i33.1796

Identifying genes associated with biofilm production in Pseudomonas aeruginosa

2018· article· en· W2992094086 sur OpenAlexaffvenue
Jessica Chee

Notice bibliographique

RevueThe Meducator · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmPseudomonas aeruginosaBiologyMicrobiologyGeneGeneticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas aeruginosa is an opportunistic pathogen associated with a variety of life-threatening diseases. Infections caused by P. aeruginosa can be nearly untreatable because of its multidrug-resistance. One of the characteristics of P. aeruginosa that helps it survive in high drug concentrations is its ability to form biofilms–large communities of cells encompassed by extracellular polymeric substances that defend against many antibiotics. In fact, sub-minimum inhibitory concentrations of antibiotics stimulate biofilm production. This project aims to identify genes associated with biofilm induction in P. aeruginosa by screening a transposon mutant library for mutants that fail to show increased biofilm production when exposed to sub-minimum inhibitory concentrations of cefixime, tobramycin, and thiostrepton. So far, we have identified one gene, PA2714, that encodes a predicted molybdopterin oxidoreductase required for biofilm production. Because of the strong association between biofilm production and antibiotic tolerance in P. aeruginosa, the gene identified in this screen may be a useful therapeutic target for novel antimicrobialsthat can disrupt biofilm formation.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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