Hsp90 Governs Dispersion and Drug Resistance of Fungal Biofi lms
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, fungal pathogens have emerged as a predominant cause of human disease, especially in immunocompromised individuals. The number of acquired fungal bloodstream infections has increased by ~207% in this timeframe [1], [2], [3]. Although diverse species are capable of causing infection, a few prevail as the most prevalent cause of disease. Candida and Aspergillus species together account for ~70% of all invasive fungal infections, with Candida albicans and Aspergillus fumigatus prevailing as the leading causal agents of opportunistic mycoses [2]. Candida species are the fourth leading cause of hospital acquired bloodstream infections in the United States with mortality rates estimated at 40% [4], [5]. The profound economic consequences of Candida infections can be demonstrated by the ~$1.7 billion spent annually on treating candidemia in the United States alone [6]. Further, A. fumigatus is the most common etiological agent of invasive aspergillosis, with a 40-90% mortality rate [7]. In patients with pulmonary disorders such as asthma or cystic fibrosis, A. fumigatus infection can cause allergic bronchopulmonary aspergillosis leading to severe complications. For these fungal species, there are numerous factors that contribute to the pathogenicity and recalcitrance of resulting infections to antifungal treatment, including the ability to evolve and maintain resistance to conventional antifungal therapy [1].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».