Proteome and secretome profiling of zinc availability in Cryptococcus neoformans identifies Wos2 as a subtle influencer of fungal virulence determinants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fungal infections impact over 25% of the global population. For the opportunistic fungal pathogen, Cryptococcus neoformans, infection leads to cryptococcosis. In the presence of the host, disease is enabled by elaboration of sophisticated virulence determinants, including polysaccharide capsule, melanin, thermotolerance, and extracellular enzymes. Conversely, the host protects itself from fungal invasion by regulating and sequestering transition metals (e.g., iron, zinc, copper) important for microbial growth and survival. RESULTS: Here, we explore the intricate relationship between zinc availability and fungal virulence via mass spectrometry-based quantitative proteomics. We observe a core proteome along with a distinct zinc-regulated protein-level signature demonstrating a shift away from transport and ion binding under zinc-replete conditions towards transcription and metal acquisition under zinc-limited conditions. In addition, we revealed a novel connection among zinc availability, thermotolerance, as well as capsule and melanin production through the detection of a Wos2 ortholog in the secretome under replete conditions. CONCLUSIONS: Overall, we provide new biological insight into cellular remodeling at the protein level of C. neoformans under regulated zinc conditions and uncover a novel connection between zinc homeostasis and fungal virulence determinants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».