RNAi as a Tool to Study Virulence in the Pathogenic Yeast Candida glabrata
Notice bibliographique
Résumé
The yeast Candida glabrata is major opportunistic pathogen causing mucosal, and systemic infections in humans. Systemic infections caused by this yeast have high mortality rates, and are difficult to treat due to this yeast’s intrinsic, and frequently adapting antifungal resistance. To understand and treat C. glabrata infections, it is essential to investigate the molecular basis of C. glabrata virulence, and resistance. We established a RNA interference (RNAi) system in C. glabrata by expressing the Dicer and Argonaute genes from Saccharomyces castellii (a budding yeast with natural RNAi). Our experiments with reporter genes, and putative virulence genes showed that the introduction of RNAi resulted in 30-70% gene-knockdown for the construct-types antisense and hairpin, respectively. The resulting C. glabrata RNAi strain was used for the screening of a gene library for new virulence-related genes. Phenotypic profiling with high-resolution quantification of growth identified genes involved in the maintenance of cell integrity, antifungal drugs, and ROS resistance. The genes identified by this approach are promising targets for the treatment of C. glabrata infections.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».