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Enregistrement W2143596823 · doi:10.1186/1756-8935-6-40

Parasite epigenetics and immune evasion: lessons from budding yeast

2013· article· en· W2143596823 sur OpenAlexafffund
Brandon A. Wyse, Roxanne Oshidari, Daniel Jeffery, Krassimir Yankulov

Notice bibliographique

RevueEpigenetics & Chromatin · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyEvasion (ethics)EpigeneticsImmune systemParasite hostingHuman geneticsBuddingBudding yeastGeneticsSaccharomyces cerevisiaeYeastEvolutionary biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The remarkable ability of many parasites to evade host immunity is the key to their success and pervasiveness. The immune evasion is directly linked to the silencing of the members of extended families of genes that encode for major parasite antigens. At any time only one of these genes is active. Infrequent switches to other members of the gene family help the parasites elude the immune system and cause prolonged maladies. For most pathogens, the detailed mechanisms of gene silencing and switching are poorly understood. On the other hand, studies in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae have revealed similar mechanisms of gene repression and switching and have provided significant insights into the molecular basis of these phenomena. This information is becoming increasingly relevant to the genetics of the parasites. Here we summarize recent advances in parasite epigenetics and emphasize the similarities between S. cerevisiae and pathogens such as Plasmodium, Trypanosoma, Candida, and Pneumocystis. We also outline current challenges in the control and the treatment of the diseases caused by these parasites and link them to epigenetics and the wealth of knowledge acquired from budding yeast.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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