Bacterial‐fungal interactions and their impact on microbial pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Microbial communities of the human microbiota exhibit diverse effects on human health and disease. Microbial homeostasis is important for normal physiological functions and changes to the microbiota are associated with many human diseases including diabetes, cancer, and colitis. In addition, there are many microorganisms that are either commensal or acquired from environmental reservoirs that can cause diverse pathologies. Importantly, the balance between health and disease is intricately connected to how members of the microbiota interact and affect one another's growth and pathogenicity. However, the mechanisms that govern these interactions are only beginning to be understood. In this review, we outline bacterial-fungal interactions in the human body, including examining the mechanisms by which bacteria govern fungal growth and virulence, as well as how fungi regulate bacterial pathogenesis. We summarize advances in the understanding of chemical, physical, and protein-based interactions, and their role in exacerbating or impeding human disease. We focus on the three fungal species responsible for the majority of systemic fungal infections in humans: Candida albicans, Cryptococcus neoformans, and Aspergillus fumigatus. We conclude by summarizing recent studies that have mined microbes for novel antimicrobials and antivirulence factors, highlighting the potential of the human microbiota as a rich resource for small molecule discovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».