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Enregistrement W3126237304 · doi:10.3389/fcimb.2020.596570

Review on Stress Tolerance in Campylobacter jejuni

2021· review· en· W3126237304 sur OpenAlexaff
Se‐Hun Kim, Ramachandran Chelliah, S. Ramakrishnan, Ayyappasamy Sudalaiyadum Perumal, Woo‐Suk Bang, Momna Rubab, Eric Banan‐Mwine Daliri, Kaliyan Barathikannan, Fazle Elahi, Eun‐Ji Park, Hyeon Yeong Jo, Su-Bin Hwang, Deog Hwan Oh

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cellular and Infection Microbiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésCampylobacter jejuniMicrobiologyCampylobacterMedicineBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Campylobacter spp. are the leading global cause of bacterial colon infections in humans. Enteropathogens are subjected to several stress conditions in the host colon, food complexes, and the environment. Species of the genus Campylobacter , in collective interactions with certain enteropathogens, can manage and survive such stress conditions. The stress-adaptation mechanisms of Campylobacter spp. diverge from other enteropathogenic bacteria, such as Escherichia coli , Salmonella enterica serovar Typhi, S. enterica ser. Paratyphi, S. enterica ser. Typhimurium, and species of the genera Klebsiella and Shigella . This review summarizes the different mechanisms of various stress-adaptive factors on the basis of species diversity in Campylobacter , including their response to various stress conditions that enhance their ability to survive on different types of food and in adverse environmental conditions. Understanding how these stress adaptation mechanisms in Campylobacter , and other enteric bacteria, are used to overcome various challenging environments facilitates the fight against resistance mechanisms in Campylobacter spp., and aids the development of novel therapeutics to control Campylobacter in both veterinary and human populations.

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)0,001
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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
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'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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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