<i>Cryptococcus neoformans</i> Gene Expression during Experimental Cryptococcal Meningitis
Notice bibliographique
Résumé
Cryptococcus neoformans, an encapsulated basidiomycete fungus of medical importance, is capable of crossing the blood-brain barrier and causing meningitis in both immunocompetent and immunocompromised individuals. To gain insight into the adaptation of the fungus to the host central nervous system (CNS), serial analysis of gene expression (SAGE) was used to characterize the gene expression profile of C. neoformans cells recovered from the CNS of infected rabbits. A SAGE library was constructed, and 49,048 tags were sequenced; 16,207 of these tags were found to represent unique sequences or tag families. Of the 304 most-abundant tags, 164 were assigned to a putative gene for subsequent functional grouping. The results (as determined according to the number of tags that identified genes encoding proteins required for these functions) indicated that the C. neoformans cells were actively engaged in protein synthesis, protein degradation, stress response, small-molecule transport, and signaling. In addition, a high level of energy requirement of the fungal cells was suggested by a large number of tags that matched putative genes for energy production. Taken together, these findings provide the first insight into the transcriptional adaptation of C. neoformans to the host environment and identify the set of fungal genes most highly expressed during cerebrospinal fluid infection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».