Fun(gi)omics: Advanced and Diverse Technologies to Explore Emerging Fungal Pathogens and Define Mechanisms of Antifungal Resistance
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
The landscape of infectious fungal agents includes previously unidentified or rare pathogens with the potential to cause unprecedented casualties in biodiversity, food security, and human health. The influences of human activity, including the crisis of climate change, along with globalized transport, are underlying factors shaping fungal adaptation to increased temperature and expanded geographical regions. Furthermore, the emergence of novel antifungal-resistant strains linked to excessive use of antifungals (in the clinic) and fungicides (in the field) offers an additional challenge to protect major crop staples and control dangerous fungal outbreaks. Hence, the alarming frequency of fungal infections in medical and agricultural settings requires effective research to understand the virulent nature of fungal pathogens and improve the outcome of infection in susceptible hosts. Mycology-driven research has benefited from a contemporary and unified approach of omics technology, deepening the biological, biochemical, and biophysical understanding of these emerging fungal pathogens. Here, we review the current state-of-the-art multi-omics technologies, explore the power of data integration strategies, and highlight discovery-based revelations of globally important and taxonomically diverse fungal pathogens. This information provides new insight for emerging pathogens through an in-depth understanding of well-characterized fungi and provides alternative therapeutic strategies defined through novel findings of virulence, adaptation, and resistance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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