Assessing thermal adaptation of a global sample of Aspergillus fumigatus: Implications for climate change effects
Notice bibliographique
Résumé
Aspergillus fumigatus is a common environmental mold and a major cause of opportunistic infections in humans. It's distributed among many ecological niches across the globe. A major virulence factor of A. fumigatus is its ability to grow at high temperature. However, at present, little is known about variations among strains in their growth at different temperatures and how their geographic origins may impact such variations. In this study, we analyzed 89 strains from 12 countries (Cameroon, Canada, China, Costa Rica, France, India, Iceland, Ireland, New Zealand, Peru, Saudi Arabia, and USA) representing diverse geographic locations and temperature environments. Each strain was grown at four temperatures and genotyped at nine microsatellite loci. Our analyses revealed a range of growth profiles, with significant variations among strains within individual geographic populations in their growths across the temperatures. No statistically significant association was observed between strain genotypes and their thermal growth profiles. Similarly geographic separation contributed little to differences in thermal adaptations among strains and populations. The combined analyses among genotypes and growth rates at different temperatures in the global sample suggest that most natural populations of A. fumigatus are capable of rapid adaptation to temperature changes. We discuss the implications of our results to the evolution and epidemiology of A. fumigatus under increasing climate change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».