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Enregistrement W4382011093 · doi:10.1002/advs.202301643

Phage‐Inducible Chromosomal Islands as a Diagnostic Platform to Capture and Detect Bacterial Pathogens

2023· article· en· W4382011093 sur OpenAlexaff
Rodrigo Ibarra‐Chávez, Julien Reboud, José R. Penadés, Jonathan M. Cooper

Notice bibliographique

RevueAdvanced Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilShanghai University of Electric PowerConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaScottish Funding CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésComputational biologyBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phage‐inducible chromosomal islands (PICIs) are a family of phage satellites that hijack phage components to facilitate their mobility and spread. Recently, these genetic constructs are repurposed as antibacterial drones, enabling a new toolbox for unorthodox applications in biotechnology. To illustrate a new suite of functions, the authors have developed a user‐friendly diagnostic system, based upon PICI transduction to selectively enrich bacteria, allowing the detection and sequential recovery of Escherichia coli and Staphylococcus aureus . The system enables high transfer rates and sensitivities in comparison with phages, with detection down to ≈50 CFU mL −1 . In contrast to conventional detection strategies, which often rely on nucleic acid molecular assays, and cannot differentiate between dead and live organisms, this approach enables visual sensing of viable pathogens only, through the expression of a reporter gene encoded in the PICI. The approach extends diagnostic sensing mechanisms beyond cell‐free synthetic biology strategies, enabling new synthetic biology/biosensing toolkits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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