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Enregistrement W4307430394 · doi:10.1139/cjm-2022-0147

Marine-derived antimicrobial molecules from the sponges and their associated bacteria

2022· review· en· W4307430394 sur OpenAlexvenueno aff
Heena U. Devkar, Narsinh L. Thakur, Parvinder Kaur

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMarine Sponges and Natural Products
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Grants CommissionCouncil of Scientific and Industrial Research, India
Mots-clésSpongeAntimicrobialPhylumBiologyMarine bacteriophageBacteriaAntibiotic resistanceNatural productDrug discoveryMicroorganismMicrobiologyBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is one of the leading global health issues that demand urgent attention. Very soon the world will have to bear the consequences of increased drug resistance if new anti-infectives are not pumped into the clinical pipeline in a short period. This presses on the need for novel chemical entities, and the marine environment is one such hotspot to look for. The Ocean harbours a variety of organisms, of which from this aspect, "Sponges (Phylum Porifera)" are of particular interest. To tackle the stresses faced due to their sessile and filter-feeding lifestyle, sponges produce various bioactive compounds, which can be tapped for human use. The sponges harbour several microorganisms of different types and in most cases; the microbial symbionts are the actual producers of the bioactive compounds. This review describes the alarming need for the development of new antimicrobials and how marine sponges can contribute to this. Selected antimicrobial compounds from the marine sponges and their associated bacteria have been described. Additionally, measures to tackle the supply problem have been covered, which is the primary obstacle in marine natural product drug discovery.

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)0,000
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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