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Enregistrement W3206211830 · doi:10.3390/jof7100860

Genetic Analyses of Amphotericin B Susceptibility in Aspergillus fumigatus

2021· article· en· W3206211830 sur OpenAlexafffundabout
Yuying Fan, Gregory A. Korfanty, Jianping Xu

Notice bibliographique

RevueJournal of Fungi · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésAspergillus fumigatusAmphotericin BMicrobiologyBiologyAspergillusAspergillosisFungi imperfectiAntifungalImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aspergillus fumigatus is a ubiquitous saprophytic mold that can cause a range of clinical syndromes, from allergic reactions to invasive infections. Amphotericin B (AMB) is a polyene antifungal drug that has been used to treat a broad range of systemic mycoses since 1958, including as a primary treatment option against invasive aspergillosis in regions with high rates (≥10%) of environmental triazole resistance. However, cases of AMB-resistant A. fumigatus strains have been increasingly documented over the years, and high resistance rates were recently reported in Brazil and Canada. The objective of this study is to identify candidate mutations associated with AMB susceptibility using a genome-wide association analysis of natural strains, and to further investigate a subset of the mutations in their putative associations with differences in AMB minimum inhibitory concentration (MIC) and in growths at different AMB concentrations through the analysis of progeny from a laboratory genetic cross. Together, our results identified a total of 34 candidate single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with AMB MIC differences—comprising 18 intergenic variants, 14 missense variants, one synonymous variant, and one non-coding transcript variant. Importantly, progeny from the genetic cross allowed us to identify putative SNP–SNP interactions impacting progeny growth at different AMB concentrations.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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