Metabolic adaptation in <i>Cryptococcus neoformans</i> during early murine pulmonary infection
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY: The pathogenic fungus Cryptococcus neoformans generally initiates infection in mammalian lung tissue and subsequently disseminates to the brain. We performed serial analysis of gene expression (SAGE) on C. neoformans cells recovered from the lungs of mice and found elevated expression of genes for central carbon metabolism including functions for acetyl-CoA production and utilization. Deletion of the highly expressed ACS1 gene encoding acetyl-CoA synthetase revealed a requirement for growth on acetate and for full virulence. Transcripts for transporters (e.g. for monosaccharides, iron, copper and acetate) and for stress-response proteins were also elevated thus indicating a nutrient-limited and hostile host environment. The pattern of regulation was reminiscent of the control of alternative carbon source utilization and stress response by the Snf1 protein kinase in Saccharomyces cerevisiae. A snf1 mutant of C. neoformans showed defects in alternative carbon source utilization, the response to nitrosative stress, melanin production and virulence. However, loss of Snf1 did not influence the expression of a set of genes for carbon metabolism that were elevated upon lung infection. Taken together, the results reveal specific metabolic adaptations of C. neoformans during pulmonary infection and indicate a role for ACS1 and SNF1 in virulence.
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 | 0,001 |
| 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 ».