Adaptation of <i>Leishmania donovani</i> to Cutaneous and Visceral Environments: in Vivo Selection and Proteomic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Leishmaniasis is a neglected tropical disease caused by Leishmania protozoa. Two main forms are found in the Old World, self-limited cutaneous leishmaniasis and potentially fatal visceral leishmaniasis, with parasite dissemination to liver, bone marrow, and spleen. The Leishmania donovani species complex is the causative agent of visceral leishmaniasis worldwide, but atypical L. donovani strains can cause cutaneous leishmaniasis. We hypothesized that L. donovani can adapt to survive in response to restrictions imposed by the host environment. To assess this, we performed in vivo selection in BALB/c mice with a cutaneous L. donovani clinical isolate to select for parasites with increased capacity to survive in visceral organs. We then performed whole cell proteomic analysis and compared this visceral-selected strain to the original cutaneous clinical isolate and to a visceral leishmaniasis clinical isolate. Overall, there were no major shifts in proteomic profiles; however, translation, biosynthetic processes, antioxidant protection, and signaling were elevated in visceral strains. Conversely, transport and trafficking were elevated in the cutaneous strain. Overall, these results provide new insight into the adaptability of Leishmania parasites to the host environment and on the factors that mediate their ability to survive in different organs.
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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 ».