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Enregistrement W4386698873 · doi:10.1038/s41598-023-42505-3

Bacteriophages with depolymerase activity in the control of antibiotic resistant Klebsiella pneumoniae biofilms

2023· article· en· W4386698873 sur OpenAlexaff
Fedor Zurabov, E.A. Glazunov, T. A. Kochetova, Viktoria Uskevich, Valentina Popova

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKlebsiella pneumoniaeMicrobiologyBiofilmKlebsiella pneumoniaAntibioticsPneumoniaKlebsiellaBacteriophageBiologyPseudomonas aeruginosaMedicineBacteriaEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Klebsiella pneumoniae is associated with a variety of infections, such as pneumonia, urogenital infection, liver abscess, and bloodstream infection. It is especially dangerous for patients in medical facilities, where it can cause ventilator-associated pneumonia or intensive care unit-acquired pneumonia. The emergence of multidrug-resistant and hypervirulent strains as well as the ability to form biofilms on various medical devices complicates the treatment of such infections and makes the use of antibiotics ineffective. The application of bacteriophages is a promising alternative for combating Klebsiella pneumoniae biofilms. In the present study a cocktail of 3 bacteriophages with depolymerase activity was used to control antibiotic resistant Klebsiella pneumoniae biofilms in vitro. Biofilms were examined using optical and scanning electron microscopy. The obtained results demonstrate that the studied bacteriophage cocktail can effectively disrupt Klebsiella pneumoniae biofilms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,638
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations51
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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