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Enregistrement W2560709218 · doi:10.1534/g3.116.035675

<i>Candida albicans</i> Is Resistant to Polyglutamine Aggregation and Toxicity

2017· article· en· W2560709218 sur OpenAlexafffund
Michelle D. Leach, Tae‐Hyung Kim, Sonja E. DiGregorio, Cathy Collins, Zhaolei Zhang, Martin L. Duennwald, Leah E. Cowen

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome Trust
Mots-clésCandida albicansToxicityMicrobiologyBiologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disruption of protein quality control can be detrimental, having toxic effects on single cell organisms and contributing to neurodegenerative diseases such as Alzheimer's, Parkinson's and Huntington's in humans. Here, we examined the effects of polyglutamine (polyQ) aggregation in a major fungal pathogen of humans, Candida albicans, with the goal of identifying new approaches to disable this fungus. However, we discovered that expression of polyQ stretches up to 230Q had no effect on C. albicans ability to grow and withstand proteotoxic stress. Bioinformatics analysis demonstrates that C. albicans has a similarly glutamine-rich proteome to the unicellular fungus Saccharomyces cerevisiae, which exhibits polyQ toxicity with as few as 72Q. Surprisingly, global transcriptional profiles indicated no significant change upon induction of up to 230Q. Proteomic analysis highlighted two key interactors of 230Q, Sis1 and Sgt2; however, loss of either protein had no additional effect on C. albicans toxicity. Our data suggest that C. albicans has evolved powerful mechanisms to overcome the toxicity associated with aggregation-prone proteins, providing a unique model for studying polyQ-associated diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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