Identification of QTLs Associated with Virulence Related Traits and Drug Resistance in <i>Cryptococcus neoformans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Cryptococcus neoformans is a basidiomycete fungus capable of causing deadly meningoenchephilitis, primarily in immunocompromised individuals. Formerly, C. neoformans was composed of two divergent lineages, but these have recently been elevated to species status, now C. neoformans (formerly C. neoformans var. grubii) and C. deneoformans (formerly C. neoformans var. neoformans). While both species can cause deadly infections in humans, C. neoformans is much more prevalent in clinical settings than C. deneoformans However, the genetic factors contributing to their significant differences in virulence remain largely unknown. Quantitative trait locus (QTL) mapping is a powerful tool that can be used to identify genomic regions associated with phenotypic differences between strains. Here, we analyzed a hybrid cross between these two species and identified a total of 23 QTL, including five for melanin production, six for cell size, one for cell wall thickness, five for the frequency of capsule production, three for minimal inhibitory concentration (MIC) of fluconazole in broth, and three for MIC on solid medium. For the fluconazole resistance-associated QTL, three showed environment and/or concentration-specific effects. Our results provide a large number of candidate gene regions from which to explore the molecular bases for phenotypic differences between C. neoformans and C. deneoformans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».