Chemogenomic Profiling of the Fungal Pathogen Candida albicans
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT There is currently a small number of classes of antifungal drugs, and these drugs are known to target a very limited set of cellular functions. We derived a set of approximately 900 nonessential, transactivator-defective disruption strains from the tetracycline-regulated GRACE collection of strains of the fungal pathogen Candida albicans . This strain set was screened against classic antifungal drugs to identify gene inactivations that conferred either enhanced sensitivity or increased resistance to the compounds. We examined two azoles, fluconazole and posaconazole; two echinocandins, caspofungin and anidulafungin; and a polyene, amphotericin B. Overall, the chemogenomic profiles within drug classes were highly similar, but there was little overlap between classes, suggesting that the different drug classes interacted with discrete networks of genes in C. albicans . We also tested two pyridine amides, designated GPI-LY7 and GPI-C107; these drugs gave very similar profiles that were distinct from those of the echinocandins, azoles, or polyenes, supporting the idea that they target a distinct cellular function. Intriguingly, in cases where these gene sets can be compared to genetic disruptions conferring drug sensitivity in other fungi, we find very little correspondence in genes. Thus, even though the drug targets are the same in the different species, the specific genetic profiles that can lead to drug sensitivity are distinct. This implies that chemogenomic screens of one organism may be poorly predictive of the profiles found in other organisms and that drug sensitivity and resistance profiles can differ significantly among organisms even when the apparent target of the drug is the same.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».