Proteomic and Genomic Analyses of Antimony Resistant Leishmania infantum Mutant
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antimonials remain the primary antileishmanial drugs in most developing countries. However, drug resistance to these compounds is increasing and our understanding of resistance mechanisms is partial. METHODS/PRINCIPAL FINDINGS: In the present study, quantitative proteomics using stable isotope labelling of amino acids in cell culture (SILAC) and genome next generation sequencing were used in order to better characterize in vitro generated Leishmania infantum antimony resistant mutant (Sb2000.1). Using the proteomic method, 58 proteins were found to be differentially regulated in Sb2000.1. The ABC transporter MRPA (ABCC3), a known marker of antimony resistance, was observed for the first time in a proteomic screen. Furthermore, transfection of its gene conferred antimony resistance in wild-type cells. Next generation sequencing revealed aneuploidy for 8 chromosomes in Sb2000.1. Moreover, specific amplified regions derived from chromosomes 17 and 23 were observed in Sb2000.1 and a single nucleotide polymorphism (SNP) was detected in a protein kinase (LinJ.33.1810-E629K). CONCLUSION/SIGNIFICANCE: Our results suggest that differentially expressed proteins, chromosome number variations (CNVs), specific gene amplification and SNPs are important features of antimony resistance in Leishmania.
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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 ».