Metaproteome analysis to determine the metabolically active part of a thermophilic microbial community producing biogas from agricultural biomass
Notice bibliographique
Résumé
Complex consortia of microorganisms are responsible for biogas production. A lot of information about the taxonomic structure and enzymatic potential of such communities has been collected by a variety of gene-based approaches, yet little is known about which of all the assumable metabolic pathways are active throughout the process of biogas formation. To tackle this problem, we established a protocol for the metaproteomic analysis of samples taken from biogas reactors fed with agricultural biomass. In contrast to previous studies where an anaerobic digester was fed with synthetic wastewater, the complex matrix in this study required the extraction of proteins with liquid phenol and the application of paper bridge loading for 2-dimensional gel electrophoresis. Proteins were subjected to nanoHPLC (high-performance liquid chromatography) coupled to tandem mass spectrometry for characterization. Several housekeeping proteins as well as methanogenesis-related enzymes were identified by a MASCOT search and de novo sequencing, which proved the feasibility of our approach. The establishment of such an approach is the basis for further metaproteomic studies of biogas-producing communities. In particular, the apparent status of metabolic activities within the communities can be monitored. The knowledge collected from such experiments could lead to further improvements of biogas production.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».