Quantitative Trait Locus (QTL) Mapping Reveals a Role for Unstudied Genes in Aspergillus Virulence
Notice bibliographique
Résumé
Infections caused by the fungus Aspergillus are a major cause of morbidity and mortality in immunocompromised populations. To identify genes required for virulence that could be used as targets for novel treatments, we mapped quantitative trait loci (QTL) affecting virulence in the progeny of a cross between two strains of A. nidulans (FGSC strains A4 and A91). We genotyped 61 progeny at 739 single nucleotide polymorphisms (SNP) spread throughout the genome, and constructed a linkage map that was largely consistent with the genomic sequence, with the exception of one potential inversion of ∼527 kb on Chromosome V. The estimated genome size was 3705 cM and the average intermarker spacing was 5.0 cM. The average ratio of physical distance to genetic distance was 8.1 kb/cM, which is similar to previous estimates, and variation in recombination rate was significantly positively correlated with GC content, a pattern seen in other taxa. To map QTL affecting virulence, we measured the ability of each progeny strain to kill model hosts, larvae of the wax moth Galleria mellonella. We detected three QTL affecting in vivo virulence that were distinct from QTL affecting in vitro growth, and mapped the virulence QTL to regions containing 7-24 genes, excluding genes with no sequence variation between the parental strains and genes with only synonymous SNPs. None of the genes in our QTL target regions have been previously associated with virulence in Aspergillus, and almost half of these genes are currently annotated as "hypothetical". This study is the first to map QTL affecting the virulence of a fungal pathogen in an animal host, and our results illustrate the power of this approach to identify a short list of unknown genes for further investigation.
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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 ».