MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3122921496 · doi:10.1128/mbio.03226-20

Exploring the Impact of Ketodeoxynonulosonic Acid in Host-Pathogen Interactions Using Uptake and Surface Display by Nontypeable Haemophilus influenzae

2021· article· en· W3122921496 sur OpenAlexaff
Sudeshna Saha, Alison Coady, Aniruddha Sasmal, Kunio Kawanishi, Biswa Choudhury, Hai Yu, Ricardo U. Sorensen, Jaime Inostroza, Ian C. Schoenhofen, Xi Chen, Anja Münster-Kühnel, Chihiro Sato, Ken Kitajima, Sanjay Ram, Victor Nizet, Ajit Varki

Notice bibliographique

RevuemBio · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEscherichia coli research studies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthUniversity of Oxford
Mots-clésHaemophilus influenzaeHost (biology)PathogenMicrobiologyHost factorsPathogenic organismBiologyVirologyVirusGeneticsAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All cells in vertebrates are coated with a dense array of glycans often capped with sugars called sialic acids. Sialic acids have many functions, including serving as a signal for recognition of "self" cells by the immune system, thereby guiding an appropriate immune response against foreign "nonself" and/or damaged cells. Several pathogenic bacteria have evolved mechanisms to cloak themselves with sialic acids and evade immune responses. Here we explore a type of sialic acid called "Kdn" (ketodeoxynonulosonic acid) that has not received much attention in the past and compare and contrast how it interacts with the immune system. Our results show potential for the use of Kdn as a natural intervention against pathogenic bacteria that take up and coat themselves with external sialic acid from the environment.

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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemBioMême sujetEscherichia coli research studiesTravaux en français237 207