Large‐scale essential gene identification in <i>Candida albicans</i> and applications to antifungal drug discovery
Notice bibliographique
Résumé
Candida albicans is the primary fungal pathogen of humans. Despite the need for novel drugs to combat fungal infections [Sobel, J.D. (2000) Clin Infectious Dis 30: 652], antifungal drug discovery is currently limited by both the availability of suitable drug targets and assays to screen corresponding targets. A functional genomics approach based on the diploid C. albicans genome sequence, termed GRACETM (gene replacement and conditional expression), was used to assess gene essentiality through a combination of gene replacement and conditional gene expression. In a systematic application of this approach, we identify 567 essential genes in C. albicans. Interestingly, evaluating the conditional phenotype of all identifiable C. albicans homologues of the Saccharomyces cerevisiae essential gene set [Giaever, G., Chu, A.M., Ni, L., Connelly, C., Riles, L., Veronneau, S., et al. (2002) Nature 418: 387-391] by GRACE revealed only 61% to be essential in C. albicans, emphasizing the importance of performing such studies directly within the pathogen. Construction of this conditional mutant strain collection facilitates large-scale examination of terminal phenotypes of essential genes. This information enables preferred drug targets to be selected from the C. albicans essential gene set by phenotypic information derived both in vitro, such as cidal versus static terminal phenotypes, as well as in vivo through virulence studies using conditional strains in an animal model of infection. In addition, the combination of phenotypic and bioinformatic analyses further improves drug target selection from the C. albicans essential gene set, and their respective conditional mutant strains may be directly used as sensitive whole-cell assays for drug screening.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».