Distinct evolutionary trajectories following loss of RNA interference in <i>Cryptococcus neoformans</i>
Notice bibliographique
Résumé
While increased mutation rates typically have negative consequences in multicellular organisms, hypermutation can be advantageous for microbes adapting to the environment. Previously, we identified two hypermutator Cryptococcus neoformans clinical isolates that rapidly develop drug resistance due to transposition of a retrotransposon, Cnl1. Cnl1-mediated hypermutation is caused by a nonsense mutation in a gene encoding an RNA interference (RNAi) component, ZNF3 , combined with a tremendous transposon burden. To elucidate adaptive mechanisms following RNAi loss, two bioinformatic pipelines were developed to identify RNAi loss-of-function (LOF) mutations in a collection of 387 sequenced C. neoformans isolates. Remarkably, several RNAi-loss isolates were identified that are not hypermutators and have not accumulated transposons. To test whether these RNAi LOF mutations can cause hypermutation, the mutations were introduced into a nonhypermutator strain with a high transposon burden, which resulted in a hypermutator phenotype. To further investigate whether RNAi-loss isolates can become hypermutators, in vitro passaging was performed. Although no hypermutators were found in two C. neoformans RNAi-loss strains after short-term passage, hypermutation was observed in a passaged Cryptococcus deneoformans strain with an increased transposon burden. Consistent with a two-step evolution, when an RNAi-loss isolate was crossed with an isolate containing a high Cnl1 burden, F1 hypermutator progeny inheriting a high transposon burden were identified. In addition to Cnl1 transpositions, insertions of a gigantic DNA transposon KDZ1 (~11 kb) contributed to hypermutation in the progeny. Our results suggest that RNAi loss is relatively common (7/387, ~1.8%) and enables distinct evolutionary trajectories: hypermutation following transposon accumulation or survival without hypermutation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».