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Enregistrement W3106668659 · doi:10.1101/2020.11.30.405712

Balancing positive and negative selection: <i>in vivo</i> evolution of <i>Candida lusitaniae MRR1</i>

2020· preprint· en· W3106668659 sur OpenAlexfundno aff
Elora G. Demers, Jason Stajich, Alix Ashare, Patricia Occhipinti, Deborah A. Hogan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntifungal resistance and susceptibility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJulius-Maximilians-Universität WürzburgDartmouth CollegeNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institute for Advanced ResearchCystic Fibrosis FoundationNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyPopulationAlleleVirulenceGeneticsDrug resistanceFluconazoleMicrobiologyGeneAntifungal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The evolution of pathogens in response to selective pressures present during chronic infections can influence persistence, virulence, and the outcomes of antimicrobial therapy. Because subpopulations within an infection can be spatially separated and the host environment can fluctuate, an appreciation of the pathways under selection may be most easily revealed through the analysis of numerous isolates from single infections. Here, we continued our analysis of a set of clonally-derived Clavispora (Candida) lusitaniae isolates from a single chronic lung infection with a striking enrichment in the number of alleles of MRR1 . Genetic and genomic analyses found evidence for repeated acquisition of gain-of-function mutations that conferred constitutive Mrr1 activity. In the same population, there were multiple alleles with both gain-of-function mutations and secondary suppressor mutations that either attenuated or abolished the constitutive activity suggesting the presence of counteracting selective pressures. Our studies demonstrated tradeoffs between high Mrr1 activity, which confers resistance to the antifungal fluconazole, host factors, and bacterial products through its regulation of MDR1 , and resistance to hydrogen peroxide, a reactive oxygen species produced in the neutrophilic environment associated with this infection. This inverse correlation between high Mrr1 activity and hydrogen peroxide resistance was observed in multiple Candida species and in serial analysis of populations from this individual collected over three years. These data lead us to propose that dynamic or variable selective pressures can be reflected in population genomics and that these dynamics can complicate the drug resistance profile of the population. Importance Understanding microbial evolution within patients is critical for managing chronic infections and understanding host-pathogen interactions. Here, our analysis of multiple MRR1 alleles in isolates from a single Clavispora (Candida) lusitaniae infection revealed the selection for both high and low Mrr1 activity. Our studies reveal tradeoffs between high Mrr1 activity, which confers resistance to the commonly used antifungal fluconazole, host antimicrobial peptides and bacterial products, and resistance to hydrogen peroxide. This work suggests that spatial or temporal differences within chronic infections can support a large amount of dynamic and parallel evolution, and that Mrr1 activity is under both positive and negative selective pressure to balance different traits that are important for microbial survival.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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