Signal Transduction in the Interactions of Fungal Pathogens and Mammalian Hosts
Notice bibliographique
Résumé
This chapter highlights both the generalities and the unique features of signaling pathways controlling interactions between fungal pathogens and mammalian hosts. Of the common fungal pathogens of humans, Candida albicans, Cryptococcus neoformans, and Aspergillus fumigatus have been the most extensively investigated. Although many different signal transduction cascades mediate responses of pathogens to their hosts, the most extensively investigated networks involve cAMP, MAPK, two-component histidine kinase (HK), pH pathways, and Ca2+/calmodulin signaling. The pathways can mediate different environmental conditions, such as temperature, stress, and presence of serum, within the different pathogens and induce different responses, including changes in cell morphology and expression of particular virulence factors. TLR2 and TLR4 appear to be the most important for the recognition of fungal pathogens. Both TLR2 and TLR4 play a role in the recognition of A. fumigatus and C. albicans, while C. neoformans, through its polysaccharide capsule consisting of glucuronoxylomannan, appears to be recognized uniquely by TLR4. The developing tools of knockout mice, genome sequences, cultured cell lines, and DNA microarrays have a profound impact on one's ability to define the interaction between mammalian host cells and fungal pathogens. The tools to address such questions are here or soon to arrive, the questions themselves are exciting and answerable, and the potential payoffs for understanding the signaling pathways in fungal pathogens are profound.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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 ».