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Enregistrement W2993763753 · doi:10.1002/cpmc.94

Quantitative Proteomic Profiling of <i>Cryptococcus neoformans</i>

2019· article· en· W2993763753 sur OpenAlexafffund
Brianna Ball, Jennifer Geddes‐McAlister

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Microbiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationUniversity of Guelph
Mots-clésCryptococcus neoformansBiologyProteomeCryptococcosisProteomicsQuantitative proteomicsVirulenceComputational biologyMicrobiologyBioinformaticsGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptococcus neoformans is an opportunistic human fungal pathogen commonly associated with infection in immunocompromised individuals (e.g., patients with HIV/AIDS). Important virulence determinants include the production of a polysaccharide capsule, melanin, and extracellular enzymes, as well as the ability to grow at 37°C. C. neoformans controls a plethora of host defense and evasion mechanisms to survive during infection and to proliferate within the host, causing meningoencephalitis and death. Traditionally, characterization of C. neoformans under different environmental conditions and stresses has relied on genetic and phenotypic analyses, as well as biochemical assays. However, advances in mass spectrometry instrumentation, sample preparation protocols, and bioinformatic tools and databases promote comprehensive profiling of fungal cellular processes, secretion or protein release into the extracellular environment, and vesicle contents. Moreover, proteomics provides insight into regulatory mechanisms influencing signal transduction cascades and protein complexes or networks through profiling of post-translational modifications and protein-protein interactions. Given the medical impact of C. neoformans infections and the recent emergence of antifungal-resistant strains, defining proteins produced in response to unique environments provides an opportunity to uncover antivirulence strategies and alternative therapeutic options to combat infection. Here, we describe culturing and sample preparation of C. neoformans and outline protocols for comprehensively profiling changes in protein abundance within the cellular proteome and secretome. © 2019 by John Wiley & Sons, Inc. Basic Protocol 1: Growth and sample preparation of Cryptococcus neoformans Basic Protocol 2: Protein extraction from supernatant Basic Protocol 3: Protein extraction from cell pellet Basic Protocol 4: Proteomic profiling and bioinformatics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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