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Enregistrement W4286251181 · doi:10.1016/j.celrep.2022.111121

Leishmania parasites exchange drug-resistance genes through extracellular vesicles

2022· article· en· W4286251181 sur OpenAlexafffund
Noélie Douanne, George Dong, Atia Amin, Lorena Bernardo, Mathieu Blanchette, David Langlais, Martin Olivier, Christopher Fernandez‐Prada

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome CentreMcGill University Health CentreUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésExtracellular vesiclesDrug resistanceLeishmaniaGeneExtracellularDrugBiologyVesicleExtracellular vesicleCell biologyVirologyParasite hostingMicrobiologyGeneticsMicrovesiclesPharmacologymicroRNAMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leishmania are eukaryotic parasites that have retained the ability to produce extracellular vesicles (EVs) through evolution. To date, it has been unclear if different DNA entities could be associated with Leishmania EVs and whether these could constitute a mechanism of horizontal gene transfer (HGT). Herein, we investigate the DNA content of EVs derived from drug-resistant parasites, as well as the EVs' potential to act as shuttles for DNA transfer. Next-generation sequencing and PCR assays confirm the enrichment of amplicons carrying drug-resistance genes associated with EVs. Transfer assays of drug-resistant EVs highlight a significant impact on the phenotype of recipient parasites induced by the expression of the transferred DNA. Recipient parasites display an enhanced growth and better control of oxidative stress. We provide evidence that eukaryotic EVs function as efficient mediators in HGT, thereby facilitating the transmission of drug-resistance genes and increasing the fitness of cells when encountering stressful environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations93
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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