VSG switching in <i>Trypanosoma brucei</i>: antigenic variation analysed using RNAi in the absence of immune selection
Notice bibliographique
Résumé
Trypanosoma brucei relies on antigenic variation of its variant surface glycoprotein (VSG) coat for survival. We show that VSG switching can be efficiently studied in vitro using VSG RNAi in place of an immune system to select for switch variants. Contrary to models predicting an instant switch after inhibition of VSG synthesis, switching was not induced by VSG RNAi and occurred at a rate of 10(-4) per division. We find a highly reproducible hierarchy of VSG activation, which appears to be capable of resetting, whereby more than half of the switch events over 12 experiments were to one of two VSGs. We characterized switched clones according to switch mechanism using marker genes in the active VSG expression site (ES). Transcriptional switches between ESs were the preferred switching mechanism, whereby at least 10 of the 17 ESs identified in T. brucei 427 can be functionally active in vitro. We could specifically select for switches mediated by DNA rearrangements by inducing VSG RNAi in the presence of drug selection for the active ES. Most of the preferentially activated VSGs could be activated by multiple mechanisms. This VSG RNAi-based procedure provides a rapid and powerful means for analysing VSG switching in African trypanosomes entirely in vitro.
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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 ».