Supplementary material from "Microevolutionary traits and comparative population genomics of the emerging pathogenic fungus <i>Cryptococcus gattii</i>"
Notice bibliographique
Résumé
Emerging fungal pathogens cause an expanding burden of disease across the animal kingdom, including a rise in morbidity and mortality in humans. Yet, we currently have only a limited repertoire of available therapeutic interventions. A greater understanding of the mechanisms of fungal virulence, and the emergence of hypervirulence within species are therefore needed for new treatments and mitigation efforts. For example, over the last decade, an unusual lineage of Cryptococcus gattii, which was first detected on Vancouver Island, has spread to the Canadian mainland and the Pacific Northwest infecting otherwise healthy individuals. The molecular changes that led to the development of this hypervirulent cryptococcal lineage remain unclear. To explore this, we traced the history of similar microevolutionary events that can lead to changes in host range and pathogenicity. Here, we detail fine-resolution mapping of genetic differences between two highly related Cryptococcus gattii VGIIc isolates that differ in their virulence traits (phagocytosis, vomocytosis, macrophage death, mitochondrial tubularization and intracellular proliferation). We identified a small number of single site variants within coding regions that potentially contribute to variations in virulence. We then extended our methods across multiple lineages of C. gattii to study how selection is acting on key virulence genes within different lineages.This article is part of the themed issue 'Tackling emerging fungal threats to animal health, food security and ecosystem resilience'.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,553 | 0,130 |
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 ».