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Enregistrement W2013250418 · doi:10.1007/s10295-012-1147-4

Temporal analysis of xylose fermentation by <i>Scheffersomyces stipitis</i> using shotgun proteomics

2012· article· en· W2013250418 sur OpenAlexaff
Eric Huang, Mark Lefsrud

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Microbiology & Biotechnology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiochemistryPichia stipitisShotgun proteomicsXylose metabolismProteomeBiologyProteomicsXyloseFermentationMetabolic pathwayPentose phosphate pathwayQuantitative proteomicsGlycolysisChemistryMetabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proteomics and fermentation technology have begun to integrate to investigate fermentation organisms in bioprocess development. This is the first shotgun proteomics study employed to monitor the proteomes of Scheffersomyces stipitis during xylose fermentation under oxygen limitation. We identified 958 nonredundant proteins and observed highly similar proteomes from exponential to early stationary phases. In analyzing the temporal proteome, we identified unique expression patterns in biological processes and metabolic pathways, including alternative respiration salicylhydroxamic acid (SHAM) pathway, activation of glyoxylate cycle, expression of galactose enzymes, and secondary zinc-containing alcohol dehydrogenase and O-glycosyl hydrolases. We identified the expression of a putative, high-affinity xylose sugar transporter Xut1p, but low-affinity xylose transporters were absent. Throughout cell growth, housekeeping processes included oxidative phosphorylation, glycolysis, nonoxidative branch of the pentose phosphate pathway, gluconeogenesis, biosynthesis of amino acids and aminoacyl total RNA (tRNA), protein synthesis and proteolysis, fatty acid metabolism, and cell division. This study emphasized qualitative analysis and demonstrated that shotgun proteomics is capable of monitoring S. stipitis fermentation and identifying physiological states, such as nutrient deficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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