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Enregistrement W1943178454 · doi:10.1186/s12866-015-0532-3

Secretome profiling of Cryptococcus neoformans reveals regulation of a subset of virulence-associated proteins and potential biomarkers by protein kinase A

2015· article· en· W1943178454 sur OpenAlex
Jennifer M. H. Geddes, Daniel Croll, Mélissa Caza, Nikolay Stoynov, Leonard J. Foster, James W. Kronstad

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Microbiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCryptococcus neoformansBiologyVirulenceProteomicsSecretory proteinQuantitative proteomicsExtracellularProtein kinase ASecretionProtein subunitSignal transductionMicrobiologyBiochemistryKinaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pathogenic yeast Cryptococcus neoformans causes life-threatening meningoencephalitis in individuals suffering from HIV/AIDS. The cyclic-AMP/protein kinase A (PKA) signal transduction pathway regulates the production of extracellular virulence factors in C. neoformans, but the influence of the pathway on the secretome has not been investigated. In this study, we performed quantitative proteomics using galactose-inducible and glucose-repressible expression of the PKA1 gene encoding the catalytic subunit of PKA to identify regulated proteins in the secretome. METHODS: The proteins in the supernatants of cultures of C. neoformans were precipitated and identified using liquid chromatography-coupled tandem mass spectrometry. We also employed multiple reaction monitoring in a targeted approach to identify fungal proteins in samples from macrophages after phagocytosis of C. neoformans cells, as well as from the blood and bronchoalveolar fluid of infected mice. RESULTS: We identified 61 secreted proteins and found that changes in PKA1 expression influenced the extracellular abundance of five proteins, including the Cig1 and Aph1 proteins with known roles in virulence. We also observed a change in the secretome profile upon induction of Pka1 from proteins primarily involved in catabolic and metabolic processes to an expanded set that included proteins for translational regulation and the response to stress. We further characterized the secretome data using enrichment analysis and by predicting conventional versus non-conventional secretion. Targeted proteomics of the Pka1-regulated proteins allowed us to identify the secreted proteins in lysates of phagocytic cells containing C. neoformans, and in samples from infected mice. This analysis also revealed that modulation of PKA1 expression influences the intracellular survival of cryptococcal cells upon phagocytosis. CONCLUSIONS: Overall, we found that the cAMP/PKA pathway regulates specific components of the secretome including proteins that affect the virulence of C. neoformans. The detection of secreted cryptococcal proteins from infected phagocytic cells and tissue samples suggests their potential utility as biomarkers of infection. The proteomics data are available via ProteomeXchange with identifiers PXD002731 and PASS00736.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,376

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,234 · 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