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Enregistrement W3119686502 · doi:10.1039/d0cs00986e

Approaches for the inhibition and elimination of microbial biofilms using macromolecular agents

2021· review· en· W3119686502 sur OpenAlexaff
Lewis D. Blackman, Yue Qu, Peter Cass, Katherine E. S. Locock

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaRMIT UniversityMonash UniversityCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationWenzhou Medical University
Mots-clésBiofilmMacromoleculeChemistryBiochemical engineeringMicrobiologyEnvironmental chemistryBiologyBacteriaBiochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofilms are complex three-dimensional structures formed at interfaces by the vast majority of bacteria and fungi. These robust communities have an important detrimental impact on a wide range of industries and other facets of our daily lives, yet their removal is challenging owing to the high tolerance of biofilms towards conventional antimicrobial agents. This key issue has driven an urgent search for new innovative antibiofilm materials. Amongst these emerging approaches are highly promising materials that employ aqueous-soluble macromolecules, including peptides, proteins, synthetic polymers, and nanomaterials thereof, which exhibit a range of functionalities that can inhibit biofilm formation or detach and destroy organisms residing within established biofilms. In this Review, we outline the progress made in inhibiting and removing biofilms using macromolecular approaches, including a spotlight on cutting-edge materials that respond to environmental stimuli for "on-demand" antibiofilm activity, as well as synergistic multi-action antibiofilm materials. We also highlight materials that imitate and harness naturally derived species to achieve new and improved biomimetic and biohybrid antibiofilm materials. Finally, we share some speculative insights into possible future directions for this exciting and highly significant field of research.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations157
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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