Endophytic Fungal Secondary Metabolites as Potential Drug Discovery Agents against Antimicrobial Resistance: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The rise of antimicrobial resistance has become a pressing global public health concern, necessitating the exploration of alternative antimicrobial agents. Endophytes have been recognized as a rich source of novel metabolites with potential antimicrobial properties. Aim: To comprehensively review the literature on secondary metabolites from endophytic fungi with antimicrobial activities against priority pathogens. Method: A systematic search was conducted in four electronic databases: PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar. Studies that reported the isolation and elucidation of secondary endophyte metabolites with inhibitory effects against clinically relevant bacteria and fungi were included. The Newcastle–Ottawa scale (NOS) was used to evaluate the methodological quality of the included studies. Results: Twenty-one studies met the inclusion criteria, and 77 specialised metabolites were characterised across the studies. These secondary metabolites exhibited broad-spectrum in vitro growth inhibition against priority pathogens, including bacteria such as E. coli, Acinetobacter baumannii, and Pseudomonas aeruginosa, and fungi such as Candida albicans and Aspergillus spp. Conclusion: This systematic review provides an overview of the current evidence on secondary endophyte metabolites with antibacterial and antifungal activities. The results highlight the potential of endophytes as a source of new antimicrobial agents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».