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Enregistrement W4406085229 · doi:10.1038/s44259-024-00072-1

The role of gene copy number variation in antimicrobial resistance in human fungal pathogens

2025· review· en· W4406085229 sur OpenAlexafffund
David Jordan, Aleeza C. Gerstein, Christian R. Landry

Notice bibliographique

Revuenpj Antimicrobials and Resistance · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversité LavalPROTEO
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésCopy-number variationBiologyGene dosageGeneGeneticsDrug resistanceAntifungal drugAdaptation (eye)Gene duplicationGenomeResistance (ecology)AntifungalAntibiotic resistanceComputational biologyMicrobiologyCandida albicansGene expressionAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Faced with the burden of increasing resistance to antifungals in many fungal pathogens and the constant emergence of new drug-resistant strains, it is essential to assess the importance of various resistance mechanisms. Fungi have relatively plastic genomes and can tolerate genomic copy number variation (CNV) caused by aneuploidy and gene amplification or deletion. In many cases, these genomic changes lead to adaptation to stressful conditions, including those caused by antifungal drugs. Here, we specifically examine the contribution of CNVs to antifungal resistance. We undertook a thorough literature search, collecting reports of antifungal resistance caused by a CNV, and classifying the examples of CNV-conferred resistance into four main mechanisms. We find that in human fungal pathogens, there is little evidence that gene copy number plays a major role in the emergence of antifungal resistance compared to other types of mutations. We discuss why we might be underestimating their importance and new approaches being used to study them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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