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Enregistrement W3117681233 · doi:10.3389/fgene.2020.601380

Recent Advances in Genetic Tools for Acinetobacter baumannii

2020· review· en· W3117681233 sur OpenAlexafffund
Ellen M. E. Sykes, Soumya Deo, Ayush Kumar

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsUniversity of Manitoba
Mots-clésAcinetobacter baumanniiBiologyVirulenceCRISPRAntibiotic resistanceTransposon mutagenesisGeneticsTransposable elementComputational biologyGenomeAntibioticsGenePseudomonas aeruginosaBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acinetobacter baumannii is classified as a top priority pathogen by the World Health Organization (WHO) because of its widespread resistance to all classes of antibiotics. This makes the need for understanding the mechanisms of resistance and virulence critical. Therefore, tools that allow genetic manipulations are vital to unravel the mechanisms of multidrug resistance (MDR) and virulence in A. baumannii . A host of current strategies are available for genetic manipulations of A. baumannii laboratory-strains, including ATCC ® 17978 TM and ATCC ® 19606 T , but depending on susceptibility profiles, these strategies may not be sufficient when targeting strains newly obtained from clinic, primarily due to the latter’s high resistance to antibiotics that are commonly used for selection during genetic manipulations. This review highlights the most recent methods for genetic manipulation of A. baumannii including CRISPR based approaches, transposon mutagenesis, homologous recombination strategies, reporter systems and complementation techniques with the spotlight on those that can be applied to MDR clinical isolates.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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