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Enregistrement W2801204339 · doi:10.1371/journal.pgen.1007319

Global analysis of genetic circuitry and adaptive mechanisms enabling resistance to the azole antifungal drugs

2018· article· en· W2801204339 sur OpenAlexafffund
Harley O’Connor Mount, Nicole M. Revie, Robert T. Todd, Kaitlin Anstett, Cathy Collins, Michael Costanzo, Charles Boone, Nicole Robbins, Anna Selmecki, Leah E. Cowen

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchOffice of Experimental Program to Stimulate Competitive ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyCandida albicansAzoleGeneticsGeneErgosterolDrug resistanceGenetic screenMutantMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Invasive fungal infections caused by the pathogen Candida albicans have transitioned from a rare curiosity to a major cause of human mortality. This is in part due to the emergence of resistance to the limited number of antifungals available to treat fungal infections. Azoles function by targeting the biosynthesis of ergosterol, a key component of the fungal cell membrane. Loss-of-function mutations in the ergosterol biosynthetic gene ERG3 mitigate azole toxicity and enable resistance that depends upon fungal stress responses. Here, we performed a genome-wide synthetic genetic array screen in Saccharomyces cerevisiae to map ERG3 genetic interactors and uncover novel circuitry important for azole resistance. We identified nine genes that enabled erg3-mediated azole resistance in the model yeast and found that only two of these genes had a conserved impact on resistance in C. albicans. Further, we screened a C. albicans homozygous deletion mutant library and identified 13 genes for which deletion enhances azole susceptibility. Two of the genes, RGD1 and PEP8, were also important for azole resistance acquired by diverse mechanisms. We discovered that loss of function of retrograde transport protein Pep8 overwhelms the functional capacity of the stress response regulator calcineurin, thereby abrogating azole resistance. To identify the mechanism through which the GTPase activator protein Rgd1 enables azole resistance, we selected for mutations that restore resistance in strains lacking Rgd1. Whole genome sequencing uncovered parallel adaptive mechanisms involving amplification of both chromosome 7 and a large segment of chromosome 3. Overexpression of a transporter gene on the right portion of chromosome 3, NPR2, was sufficient to enable azole resistance in the absence of Rgd1. Thus, we establish a novel mechanism of adaptation to drug-induced stress, define genetic circuitry underpinning azole resistance, and illustrate divergence in resistance circuitry over evolutionary time.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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