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Enregistrement W4400287419 · doi:10.1128/mmbr.00205-22

Mechanisms of action of microbicides commonly used in infection prevention and control

2024· review· en· W4400287419 sur OpenAlexaff
Charles P. Gerba, Stephanie A. Boone, Raymond W. Nims, Jean‐Yves Maillard, Syed A. Sattar, Joseph R. Rubino, Julie McKinney, M. Khalid Ijaz

Notice bibliographique

RevueMicrobiology and Molecular Biology Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAntimicrobial agents and applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMicrobicides for sexually transmitted diseasesAction (physics)Computational biologyEnvironmental healthHealth servicesPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARYUnderstanding how commonly used chemical microbicides affect pathogenic microorganisms is important for formulation of microbicides. This review focuses on the mechanism(s) of action of chemical microbicides commonly used in infection prevention and control. Contrary to the typical site-specific mode of action of antibiotics, microbicides often act via multiple targets, causing rapid and irreversible damage to microbes. In the case of viruses, the envelope or protein capsid is usually the primary structural target, resulting in loss of envelope integrity or denaturation of proteins in the capsid, causing loss of the receptor-binding domain for host cell receptors, and/or breakdown of other viral proteins or nucleic acids. However, for certain virucidal microbicides, the nucleic acid may be a significant site of action. The region of primary damage to the protein or nucleic acid is site-specific and may vary with the virus type. Due to their greater complexity and metabolism, bacteria and fungi offer more targets. The rapid and irreversible damage to microbes may result from solubilization of lipid components and denaturation of enzymes involved in the transport of nutrients. Formulation of microbicidal actives that attack multiple sites on microbes, or control of the pH, addition of preservatives or potentiators, and so on, can increase the spectrum of action against pathogens and reduce both the concentrations and times needed to achieve microbicidal activity against the target pathogens.

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 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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,318 · 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'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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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