Faculty Opinions recommendation of Fungal kinases and transcription factors regulating brain infection in Cryptococcus neoformans.
Notice bibliographique
Résumé
Cryptococcus neoformans causes fatal fungal meningoencephalitis.Here, we study the roles played by fungal kinases and transcription factors (TFs) in blood-brain barrier (BBB) crossing and brain infection in mice.We use a brain infectivity assay to screen signature-tagged mutagenesis (STM)-based libraries of mutants defective in kinases and TFs, generated in the C. neoformans H99 strain.We also monitor in vivo transcription profiles of kinases and TFs during host infection using NanoString technology.These analyses identify signalling components involved in BBB adhesion and crossing, or survival in the brain parenchyma.The TFs Pdr802, Hob1, and Sre1 are required for infection under all the conditions tested here.Hob1 controls the expression of several factors involved in brain infection, including inositol transporters, a metalloprotease, PDR802, and SRE1.However, Hob1 is dispensable for most cellular functions in Cryptococcus deuterogattii R265, a strain that does not target the brain during infection.Our results indicate that Hob1 is a master regulator of brain infectivity in C. neoformans.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,038 |
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 ».