Mass Spectrometry-Based Proteomics of Fungal Pathogenesis, Host–Fungal Interactions, and Antifungal Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of fungal diseases is increasing on a global scale, ranging from acute to systemic infections caused by commensal or pathogenic microorganisms, often associated with the immune status of the host. Morbidity and mortality rates remain high and our ability to treat fungal infections is challenged by a limited arsenal of antifungal agents and the emergence of drug resistant pathogens. There is a high demand for new approaches to elucidate the fungal mechanisms of pathogenesis and the interplay between host and pathogen to discover novel treatment options. Moreover, the need for improved drug efficacy and reduced host toxicity requires the identification and characterization of antifungal biological targets and molecular mechanisms of action. Mass spectrometry (MS)-based proteomics is a rapidly advancing field capable of addressing these priorities by providing comprehensive information on the dynamics of cellular processes, modifications, and interactions. In this Review, we focus on applications of MS-based proteomics in a diverse array of fungal pathogens and host systems to define and distinguish the molecular details of fungal pathogenesis and host-fungal interactions. We also explore the emerging role of MS-based proteomics in the discovery and development of novel antifungal therapies and provide insight into the future of MS-based proteomics in fungal biology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle