MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4294754588 · doi:10.1128/iai.00223-22

Iron Acquisition Mechanisms and Their Role in the Virulence of Acinetobacter baumannii

2022· review· en· W4294754588 sur OpenAlexafffund
Shoshana Cook-Libin, Ellen M. E. Sykes, Vanessa Kornelsen, Ayush Kumar

Notice bibliographique

RevueInfection and Immunity · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésAcinetobacter baumanniiSiderophoreBiofilmBiologyVirulenceMicrobiologyHemeBacteriaBiochemistryPseudomonas aeruginosaEnzymeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron is an essential element for survival of most organisms. One mechanism of host defense is to tightly chelate iron to several proteins to limit its extracellular availability. This has forced pathogens such as Acinetobacter baumannii to adapt mechanisms for the acquisition and utilization of iron even in iron-limiting conditions. A. baumannii uses a variety of iron acquisition strategies to meet its iron requirements. It can lyse erythrocytes to harvest the heme molecules, use iron-chelating siderophores, and use outer membrane vesicles to acquire iron. Iron acquisition pathways, in general, have been seen to affect many other virulence factors such as cell adherence, cell motility, and biofilm formation. The knowledge gained from research on iron acquisition led to the synthesis of the antibiotic cefiderocol, which uses iron uptake pathways for entry into the cell with some success as a novel cephalosporin. Understanding the mechanisms of iron acquisition of A. baumannii allows for insight into clinical infections and offer potential targets for novel antibiotics or potentiators of current drugs.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0030,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations83
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInfection and ImmunityMême sujetAntibiotic Resistance in BacteriaTravaux en français237 207