Mursamacin: a novel class of antibiotics from soil-dwelling roundworms of Central Kenya that inhibits methicillin-resistant Staphylococcus aureus
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic-resistant bacteria, also called "superbugs", can at worst retrogress modern medicine to an era where even sore throats resulted in death. A solution is the development of novel types of antibiotics from untapped natural sources. Yet, no new class of antibiotic has been developed in clinical medicine in the last 30 years. Here, bacteria from insect-killing Steinernema roundworms found in the soils of Central Kenya were isolated and subjected to specific molecular identification. These were then assayed for production of antibiotic compounds with potential to treat methicillin-resistant Staphylococcus aureus infections. The bacteria were identified as Xenorhabdus griffiniae and produced cell free supernatants that inhibited S. aureus. Fermenting the bacteria for 4 days yielded a heat stable anti-staphylococcal class of compounds that at low concentrations also inhibited methicillin-resistant S. aureus. This class contained two major compounds whose identity remains unknown. Thus X. griffinae isolated from Steinernema roundworms in Kenya have antimicrobial potential and may herald novel and newly sourced potential medicines for treatment of the world's most prevalent antibiotic resistant bacteria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».