In host evolution of <i>Exophiala dermatitidis</i> in cystic fibrosis lung micro-environment
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with cystic fibrosis (CF) are susceptible to chronic lung infections that lead to inflammation and irreversible lung damage. While most respiratory infections that occur in CF are caused by bacteria, some are dominated by fungi such as the slow-growing black yeast Exophiala dermatitidis. Here, we analyze isolates of E. dermatitidis cultured from two samples, collected from a single subject 2 years apart. One isolate genome was sequenced using long-read Nanopore technology as an in-population reference to use in comparative single nucleotide polymorphism and insertion-deletion variant analyses of 23 isolates. We then used population genomics and phylo-genomics to compare the isolates to each other as well as the reference genome strain E. dermatitidis NIH/UT8656. Within the CF lung population, three E. dermatitidis clades were detected, each with varying mutation rates. Overall, the isolates were highly similar suggesting that they were recently diverged. All isolates were MAT 1-1, which was consistent with their high relatedness and the absence of evidence for mating or recombination between isolates. Phylogenetic analysis grouped sets of isolates into clades that contained isolates from both early and late time points indicating there are multiple persistent lineages. Functional assessment of variants unique to each clade identified alleles in genes that encode transporters, cytochrome P450 oxidoreductases, iron acquisition, and DNA repair processes. Consistent with the genomic heterogeneity, isolates showed some stable phenotype heterogeneity in melanin production, subtle differences in antifungal minimum inhibitory concentrations, and growth on different substrates. The persistent population heterogeneity identified in lung-derived isolates is an important factor to consider in the study of chronic fungal infections, and the analysis of changes in fungal pathogens over time may provide important insights into the physiology of black yeasts and other slow-growing fungi in vivo.
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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 | 0,001 |
| 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 ».