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Enregistrement W3132485249 · doi:10.3390/ijms22042155

Approaches to Targeting Bacterial Biofilms in Cystic Fibrosis Airways

2021· review· en· W3132485249 sur OpenAlexaff
Isaac Martín de Diego, Valerie Waters, Hartmut Grasemann

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmCystic fibrosisMicrobiologyBacteriaContext (archaeology)SputumBiologyExtracellular matrixAntibioticsPopulationExtracellular polymeric substanceMedicineCell biologyPathologyGeneticsTuberculosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The treatment of lung infection in the context of cystic fibrosis (CF) is limited by a biofilm mode of growth of pathogenic organisms. When compared to planktonically grown bacteria, bacterial biofilms can survive extremely high levels of antimicrobials. Within the lung, bacterial biofilms are aggregates of microorganisms suspended in a matrix of self-secreted proteins within the sputum. These structures offer both physical protection from antibiotics as well as a heterogeneous population of metabolically and phenotypically distinct bacteria. The bacteria themselves and the components of the extracellular matrix, in addition to the signaling pathways that direct their behaviour, are all potential targets for therapeutic intervention discussed in this review. This review touches on the successes and failures of current anti-biofilm strategies, before looking at emerging therapies and the mechanisms by which it is hoped they will overcome current limitations.

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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations73
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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