Retooling <i>Leishmania</i> metabolism: from sand fly gut to human macrophage
Notice bibliographique
Résumé
To survive extremely different environments, intracellular parasites require highly adaptable physiological and metabolic systems. Leishmania donovani extracellular promastigotes reside in a glucose-rich, slightly alkaline environment in the sand fly vector alimentary tract. On entry into human macrophage phagolysosomes, promastigotes differentiate into intracellular amastigotes. These cope with an acidic milieu, where glucose is scarce while amino acids are abundant. Here, we use an axenic differentiation model and a novel high-coverage, comparative proteomic methodology to analyze in detail protein expression changes throughout the differentiation process. The analysis identified and quantified 21% of the parasite proteome across 7 time points during differentiation. The data reveal a delayed increase in gluconeogenesis enzymes, coinciding with a decrease in glycolytic capacity. At the same time, beta-oxidation, amino acid catabolism, tricarboxylic acid cycle, mitochondrial respiration chain, and oxidative phosphorylation capacities are all up-regulated. The results indicate that the differentiating parasite shifts from glucose to fatty acids and amino acids as its main energy source. Furthermore, glycerol and amino acids are used as precursors for sugar synthesis, compensating for lack of exogenous sugars. These changes occur while promastigotes undergo morphological transformation. Our findings provide new insight into changes occurring in single-cell organisms during a developmental process.
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.
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 ».