The Age of Phage: Friend or Foe in the New Dawn of Therapeutic and Biocontrol Applications?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Extended overuse and misuse of antibiotics and other antibacterial agents has resulted in an antimicrobial resistance crisis. Bacteriophages, viruses that infect bacteria, have emerged as a legitimate alternative antibacterial agent with a wide scope of applications which continue to be discovered and refined. However, the potential of some bacteriophages to aid in the acquisition, maintenance, and dissemination of negatively associated bacterial genes, including resistance and virulence genes, through transduction is of concern and requires deeper understanding in order to be properly addressed. In particular, their ability to interact with mobile genetic elements such as plasmids, genomic islands, and integrative conjugative elements (ICEs) enables bacteriophages to contribute greatly to bacterial evolution. Nonetheless, bacteriophages have the potential to be used as therapeutic and biocontrol agents within medical, agricultural, and food processing settings, against bacteria in both planktonic and biofilm environments. Additionally, bacteriophages have been deployed in developing rapid, sensitive, and specific biosensors for various bacterial targets. Intriguingly, their bioengineering capabilities show great promise in improving their adaptability and effectiveness as biocontrol and detection tools. This review aims to provide a balanced perspective on bacteriophages by outlining advantages, challenges, and future steps needed in order to boost their therapeutic and biocontrol potential, while also providing insight on their potential role in contributing to bacterial evolution and survival.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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