Natural anti-adhesive components against pathogenic bacterial adhesion and infection in gastrointestinal tract: case studies of <i>Helicobacter pylori</i> , <i>Salmonella enterica</i> , <i>Clostridium difficile</i> , and diarrheagenic <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) poses a global public health concern. Recognizing the critical role of bacterial adhesion in pathogenesis of infection, anti-adhesive therapy emerges as a promising approach to impede initial bacterial attachment, thus preventing pathogenic colonization and infection. Natural anti-adhesive agents derived from food sources are generally safe and have the potential to inhibit the emergence of resistant bacteria. This comprehensive review explored diverse natural dietary components exhibiting anti-adhesive activities against several model enteric pathogens, including Helicobacter pylori, Salmonella enterica, Clostridium difficile, and three key diarrheagenic Escherichia coli (i.e., enterotoxigenic E. coli, enteropathogenic E. coli, and enterohemorrhagic E. coli). Investigating various anti-adhesive products will advance our understanding of current research of the field and inspire further development of these agents as potential nutraceuticals or adjuvants to improve the efficacy of conventional antibiotics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».