Transcriptional profile of the human skin pathogenic fungus Mucor irregularis in response to low oxygen
Notice bibliographique
Résumé
Mucormycosis is one of the most invasive mycosis and has caused global concern in public health. Cutaneous mucormycosis caused by Mucor irregularis (formerly Rhizomucor variabilis) is an emerging disease in China. To survive in the human body, M. irregularis must overcome the hypoxic (low oxygen) host microenvironment. However, the exact molecular mechanism of its pathogenicity and adaptation to low oxygen stress environment is relatively unexplored. In this study, we used Illumina HiSeq technology (RNA-Seq) to determine and compare the transcriptome profile of M. irregularis CBS103.93 under normal growth condition and hypoxic stress. Our analyses demonstrated a series of genes involved in TCA, glyoxylate cycle, pentose phosphate pathway, and GABA shunt were down-regulated under hypoxic condition, while certain genes in the lipid/fatty acid metabolism and endocytosis were up-regulated, indicating that lipid metabolism was more active under hypoxia. Comparing the data with other important human pathogenic fungi such as Aspergillus spp., we found that the gene expression pattern and metabolism in responses to hypoxia in M. irregularis were unique and different. We proposed that these metabolic changes can represent a species-specific hypoxic adaptation in M. irregularis, and we hypothesized that M. irregularis could use the intra-lipid pool and lipid secreted in the infection region, as an extracellular nutrient source to support its hypoxic growth. Characterizing the significant differential gene expression in this species could be beneficial to uncover their role in hypoxia adaptation and fungalpathogenesis and further facilitate the development of novel targets in disease diagnosis and treatment against mucormycosis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».