Iron Source Preference and Regulation of Iron Uptake in Cryptococcus neoformans
Notice bibliographique
Résumé
The level of available iron in the mammalian host is extremely low, and pathogenic microbes must compete with host proteins such as transferrin for iron. Iron regulation of gene expression, including genes encoding iron uptake functions and virulence factors, is critical for the pathogenesis of the fungus Cryptococcus neoformans. In this study, we characterized the roles of the CFT1 and CFT2 genes that encode C. neoformans orthologs of the Saccharomyces cerevisiae high-affinity iron permease FTR1. Deletion of CFT1 reduced growth and iron uptake with ferric chloride and holo-transferrin as the in vitro iron sources, and the cft1 mutant was attenuated for virulence in a mouse model of infection. A reduction in the fungal burden in the brains of mice infected with the cft1 mutant was observed, thus suggesting a requirement for reductive iron acquisition during cryptococcal meningitis. CFT2 played no apparent role in iron acquisition but did influence virulence. The expression of both CFT1 and CFT2 was influenced by cAMP-dependent protein kinase, and the iron-regulatory transcription factor Cir1 positively regulated CFT1 and negatively regulated CFT2. Overall, these results indicate that C. neoformans utilizes iron sources within the host (e.g., holo-transferrin) that require Cft1 and a reductive iron uptake system.
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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) | 0,000 | 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 ».