Differentiated extracts from freshwater and terrestrial mollusks inhibit virulence factor production in Cryptococcus neoformans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The human fungal pathogen, Cryptococcus neoformans, is responsible for deadly infections among immunocompromised individuals with the evolution of antifungal resistance driving the need for discovery of new compounds that inhibit fungal virulence factors, rather than kill the pathogen. Recently, exploration into natural sources (e.g., plants, invertebrates, microbes) of antifungal agents has garnered attention by integrating a One Health approach for new compound discovery. Here, we explore extracts from three mollusk species (freshwater and terrestrial) and evaluate effects against the growth and virulence factor production (i.e., thermotolerance, melanin, capsule, and biofilm) in C. neoformans. We demonstrate that clarified extracts of Planorbella pilsbryi have a fungicidal effect on cryptococcal cells in a comparable way to fluconazole. Similarly, all extracts of Cipangopaludina chinensis not only affect cryptococcal thermotolerance but also impair biofilm and capsule production with clarified extracts of Cepaea nemoralis also conveying the latter effect. Next, inhibitory activity of extracts against peptidases related to these virulence factors combined with quantitative proteomics defined distinct proteome signatures and proposed proteins driving the observed anti-virulence properties. Overall, this work highlights the potential of compounds derived from natural sources to inhibit virulence factor production in a clinically important fungal pathogen.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».