Mass Spectrometry-Based Proteomics of Fungal Pathogenesis, Host–Fungal Interactions, and Antifungal Development
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».