Genetic Factors and Genotype-Environment Interactions Contribute to Variation in Melanin Production in the Fungal Pathogen Cryptococcus neoformans
Notice bibliographique
Résumé
Cryptococcosis is a common opportunistic fungal infection that often disseminates into the central nervous system, leading to meningitis. Production of melanin pigments during infections is one of the most important virulence factors of its causal agent, the human pathogenic yeast Cryptococcus neoformans species complex. However, almost nothing is known about the patterns of variation in melanin production among clinical and environmental strains and the potential effects of such variations on virulence. In this study, we assembled a global collection of C. neoformans var. neoformans strains and investigated their patterns of melanin variation and potential contributors to such variations. Our analyses revealed that genetic differences and genotype-environment interactions explained up to 59% and 43% of the population's melanin variance respectively, depending on the tested environments. In comparison, environmental factors alone contributed relatively little to melanin variance. We also identified specific changes within the LAC1 gene, whose protein product catalyzes melanin synthesis, to be associated with variable melanin levels. This study provides fresh insights into the origin and evolution of virulence traits in fungal pathogens while highlighting the complex interplay between genetic and environmental factors that lead to phenotypic variance.
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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 | 0,001 | 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 ».