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Enregistrement W3214963266 · doi:10.3390/jof7121016

From Naturally-Sourced Protease Inhibitors to New Treatments for Fungal Infections

2021· review· en· W3214963266 sur OpenAlexafffund
Davier Gutierrez‐Gongora, Jennifer Geddes‐McAlister

Notice bibliographique

RevueJournal of Fungi · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePhytochemical compounds biological activities
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBanting Research FoundationUniversity of Guelph
Mots-clésProteasesBiologyProteaseAntifungalAntimicrobialComputational biologyMicrobiologyEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proteases are involved in a broad range of physiological processes, including host invasion by fungal pathogens, and enzymatic inhibition is a key molecular mechanism controlling proteolytic activity. Importantly, inhibitors from natural or synthetic sources have demonstrated applications in biochemistry, biotechnology, and biomedicine. However, the need to discover new reservoirs of these inhibitory molecules with improved efficacy and target range has been underscored by recent protease characterization related to infection and antimicrobial resistance. In this regard, naturally-sourced inhibitors show promise for application in diverse biological systems due to high stability at physiological conditions and low cytotoxicity. Moreover, natural sources (e.g., plants, invertebrates, and microbes) provide a large reservoir of undiscovered and/or uncharacterized bioactive molecules involved in host defense against predators and pathogens. In this Review, we highlight discoveries of protease inhibitors from environmental sources, propose new opportunities for assessment of antifungal activity, and discuss novel applications to combat biomedically-relevant fungal diseases with in vivo and clinical purpose.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,299 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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