Quantitative Proteomic Profiling of <i>Cryptococcus neoformans</i>
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
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.
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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 | 0,000 | 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 découle