Experimental Evolution of Antifungal Resistance in <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, an opportunistic yeast-like fungal pathogen, has demonstrated resistance to all major classes of antifungals used to treat cryptococcal meningitis. However, combatting this fungal disease is an ongoing challenge among clinicians due to the evolution of antifungal-resistant strains. The limited availability of clinically approved antifungals has heightened the urgency to investigate the molecular mechanisms underscoring resistance. Studying how a fungal pathogen evolves to an antifungal drug in vitro using experimental evolution provides a simple, yet powerful approach to study the mechanisms of antifungal resistance. Experimental evolution involves the serial passaging of microbial populations under laboratory conditions, such that adaptive mutations can occur and be monitored in real time. This technique plays a key role in investigating the mechanisms of antifungal resistance in C. neoformans, and this can help in developing novel strategies to combat the emergence of resistance. Here, we outline how to make overnight cultures of C. neoformans and how to perform experimental evolution, and we present a spectrophotometric analysis to evaluate the evolution of antifungal resistance. © 2020 Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Growth and sample preparation of Cryptococcus neoformans Basic Protocol 2: Experimental evolution of antifungal resistance Basic Protocol 3: Analyzing the evolution of antifungal resistance Basic Protocol 4: Glycerol stock preparation.
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.
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