A comparative ‘omics approach to candidate pathogenicity factor discovery in the brain-eating amoeba <i>Naegleria fowleri</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Of the 40 described Naegleria species, only N. fowleri can establish infection in humans, killing almost invariably within two weeks. In the brain, the amoeba performs piece-meal ingestion, or trogocytosis, of brain material causing massive inflammation. Conversely, its close relative Naegleria gruberi , which is used as a laboratory model organism, is non-pathogenic. The exact pathogenicity factors distinguishing N. fowleri from its harmless relatives are unclear. We have here taken an -omics approach to understanding N. fowleri biology and infection at the system level. We provide the first analysis of genomic diversity between strains, finding little conservation in synteny but high conservation in protein complement. We also demonstrate that the N. fowleri genome encodes a similarly complete cellular repertoire to that found in N. gruberi . Our comparative genomic analysis, together with a transcriptomic analysis of low versus high pathogenicity N. fowleri cultured in a mouse infection model, allowed us to construct a model of cellular systems involved in pathogenicity and furthermore provides ~500 novel candidate pathogenicity factors in this currently rare but highly fatal pathogen.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».