Characterization of <i><scp>A</scp>spergillus nidulans</i> α‐glucan synthesis: roles for two synthases and two amylases
Notice bibliographique
Résumé
Cell walls are essential for fungal survival and growth. Fungal walls are ∼ 90% carbohydrate, mostly types not found in humans, making them promising targets for anti-fungal drug development. Echinocandins, which inhibit the essential β-glucan synthase, are already clinically available. In contrast, α-glucan, another abundant fungal cell wall component has attracted relatively little research attention because it is not essential for most fungi. Aspergillus nidulans has two α-glucan synthases (AgsA and AgsB) and two α-amylases (AmyD and AmyG), all of which affect α-glucan synthesis. Gene deletion showed that AgsB was the major synthase. In addition, AmyG promoted α-glucan synthesis whereas AmyD had a repressive effect. The lack of α-glucan had no phenotypic impact on solid medium, but reduced conidial adhesion during germination in shaken liquid. Moreover, α-glucan level correlated with resistance to Calcofluor White. Intriguingly, overexpression of agsA could compensate for the loss of agsB at the α-glucan level, but not for phenotypic defects. Thus, products of AgsA and AgsB have different roles in the cell wall, consistent with agsA being mainly expressed at conidiation. These results suggest that α-glucan contributes to drug sensitivity and conidia adhesion in A. nidulans, and is differentially regulated by two synthases and two amylases.
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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 | 0,001 |
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 ».