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Enregistrement W2016507006 · doi:10.1371/journal.pone.0120119

Oleic Acid Metabolism via a Conserved Cytochrome P450 System-Mediated ω-Hydroxylation in the Bark Beetle-Associated Fungus Grosmannia clavigera

2015· article· en· W2016507006 sur OpenAlexaff
Metka Novak, Ljerka Lah, Martin Šala, Jure Stojan, Jöerg Bohlmann, Radovan Komel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences Centre
Organismes subventionnairesJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RS
Mots-clésCytochrome P450Oleic acidBiochemistryBiologyFungusMetabolismFatty acidHydroxylationCytochromeFatty acid metabolismBark beetleBark (sound)BotanyEnzymeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bark beetle-associated fungus Grosmannia clavigera participates in the large-scale destruction of pine forests. In the tree, it must tolerate saturating levels of toxic conifer defense chemicals (e.g. monoterpenes). The fungus can metabolize some of these compounds through the ß-oxidation pathway and use them as a source of carbon. It also uses carbon from pine triglycerides, where oleic acid is the most common fatty acid. High levels of free fatty acids, however, are toxic and can cause additional stress during host colonization. Fatty acids induce expression of neighboring genes encoding a cytochrome P450 (CYP630B18) and its redox partner, cytochrome P450 reductase (CPR2). The aim of this work was to study the function of this novel P450 system. Using LC/MS, we biochemically characterized CYP630 as a highly specific oleic acid ω-hydroxylase. We explain oleic acid specificity using protein interaction modeling. Our results underscore the importance of ω-oxidation when the main ß-oxidation pathway may be overwhelmed by other substrates such as host terpenoid compounds. Because this CYP-CPR gene cluster is evolutionarily conserved, our work has implications for metabolism studies in other fungi.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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