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Enregistrement W4400515101 · doi:10.1093/mmy/myae068

Growth on Douglas fir media facilitates<i>Cryptococcus</i>virulence factor production and enhances fungal survival against environmental and immune stressors

2024· article· en· W4400515101 sur OpenAlexaboutno aff
Piotr R. Stempinski, Seth Greengo, Arturo Casadevall

Notice bibliographique

RevueMedical Mycology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptococcus gattiiCryptococcosisBiologyCryptococcus neoformansCryptococcusVirulenceDouglas firMicrobiologyImmune systemOutbreakVirulence factorBotanyImmunologyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The yeasts Cryptococcus neoformans and Cryptococcus gattii are fungal pathogens that can be isolated from the environment, including the surfaces of many plants. Cryptococcus gattii caused an outbreak on Vancouver Island, British Columbia beginning in 1999 that has since spread to the Pacific Northwest of the United States. Coastal Douglas fir (Pseudotsuga menziesii) is an important lumber species and a major component of the ecosystems in this area. Previous research has explored Cryptococcus survival and mating on Douglas fir plants and plant-derived material, but no studies have been done on the production of cryptococcal virulence factors by cells grown on those media. Here, we investigated the effects of growth on Douglas fir-derived media on the production of the polysaccharide capsule and melanin, two of the most important cryptococcal virulence factors. We found that while the capsule was mostly unchanged by growth in Douglas fir media compared to cells grown in defined minimal media, Cryptococcus spp. can use substrates present in Douglas fir to synthesize functional and protective melanin. These results suggest mechanisms by which Cryptococcus species may survive in the environment and emphasize the need to explore how association with Douglas fir trees could affect its epidemiology for human cryptococcosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,651

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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