Editorial: Molecular Epidemiology of Fungal Infections
Notice bibliographique
Résumé
Molecular Epidemiology of Fungal InfectionsThe term "molecular epidemiology" was first proposed in the 1970s and has since been used to describe any study that uses molecular markers to analyze disease patterns at the population level, including infectious and non-infectious diseases such as SARS-COVID-19 and cancer (Tümmler, 2020).With the rapid development in molecular technology and computer science since the 1990s, molecular epidemiological studies of fungal infections have made tremendous progresses, including studies on plant, animal, and human fungal pathogens (Tarasevich et al., 2003;Tümmler, 2020).Such studies have revealed and refined our understandings of fungal disease outbreaks, transmission dynamics, risk factors, pathogenesis, antifungal resistance, and the genetic and genomic attributes of pathogenic fungi, particularly those that are emerging fungal pathogens.This Special Topic was organized to capture some of the most recent developments and inform the infectious diseases, medical mycology, and public health communities about the progresses and impacts of molecular epidemiology of fungal infections.In the Research Topic on "Molecular Epidemiology of Fungal Infections", a total of 12 articles have been accepted and published, covering a range of human fungal pathogens as well as different aspects of these pathogens.Interestingly, the majority of the papers (75%; 9/12) were written by Chinese researchers, reflecting the overall trend seen in other journals covering similar topics and suggesting the rapid development of this topic in China.Over the last 30 years, genotyping methods for studying culturable fungal strains has undergone significant changes, from anonymous fingerprinting techniques such as random amplified polymorphic DNA (RAPD) to sequence-based techniques such as multi-locus sequence typing (MLST) and whole-genome sequencing (Tümmler, 2020).Hong et al., reviewed the diversity of molecular marker techniques that has been used for analyzing the human pathogenic Cryptococcus species, specifically members of the Cryptococcus neoformans and Cryptococcus gattii complexes and how such analyses improved our understanding of this group of fungi. Following a thorough discussion of the advantages and disadvantages of individual molecular markers, the authors proposed that MLST and whole genome sequence typing (WGST) will be the gold standards for continued strain genotyping and epidemiological investigations of the human pathogenic Cryptococcus species (Hong et al.).As a model organism for medical fungi, this review summarized not only the evolution of molecular techniques for fungal strain typing but also how those techniques improved our understanding of cryptococcal epidemiology and the evolutionary history of human pathogenic Cryptococcus.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,011 |
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 ».