Bibliographic record
Abstract
Ces dernières années, le traitement des infections bactériennes est devenu problématique : les bactéries ont développé des multi-résistances aux antibiotiques, rendant les traitements parfois inefficaces.L’une des problématiques de l’antibiorésistance est que les gènes de résistance aux antibiotiques (ARGs) peuvent se transmettre horizontalement d’une bactérie à une autre sur des éléments génétiques mobiles. Les bactériophages (dits phages, c’est à dire les virus attaquant spécifiquement les bactéries) en faisant partie, je me suis demandée s’ils présentaient eux aussi un risque de transmission des ARGs. Pour cela, la partie virale (virome) de 14 échantillons de feces de porcs a été étudiée,, et a permis d’établir que la probabilité de trouver un ARG dans un génome de phage actif est environ 1000 fois plus basse que celle d’en trouver dans un génome de bactérie. Sur la base de cette étude d’échantillons fécaux de porcs, il s’avère que les phages ne sont pas des vecteurs importants de transmission des ARGs, contrairement aux plasmides et aux ICEs.Une manière de traiter les infections multi-résistantes est la phagothérapie. La deuxième partie de ma thèse a consisté à relever certains des défis rencontrés par une entreprise de production de phages thérapeutiques. Pour une thérapie phagique optimale, il convient entre autres d’utiliser pour la production des phages thérapeutiques une souche bactérienne dépourvue de prophages, et de caractériser les mutants résistants aux phages qui pourraient émerger lors du traitement. Les prophages de la souche de production Pseudomonas aeruginosa LMG12228 ont été caractérisés, puis inactivés et j’ai montré que la souche finale, appelée LMG3Δ, avait conservé ses performances de production de phages virulents.Dans un second temps, les récepteurs des phages anti-Pseudomonas sélectionnés par l’entreprise ont été recherchés pour anticiper l’évolution vers la résistance des bactéries infectées, et estimer la fréquence des événements. Ceci m’a permis de caractériser pour la première fois le récepteur des deux phages de l’espèce Luz24, composé des exopolysaccharides codés par l’opéron psl.En testant différents milieux de culture de plus en plus proches des conditions d’infection chez l’homme (anaérobiose, croissance lente, milieu pauvre), j’ai aussi mis en évidence que la croissance des phages sélectionnés par l’entreprise était fortement dépendante du milieu.En conclusion, bien que la législation doive encore être précisée, les phages semblent être en bonne voie pour devenir une alternative aux antibiotiques et lutter contre l’antibiorésistance.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".