A genomic survey of proteases in Aspergilli
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Proteases can hydrolyze peptides in aqueous environments. This property has made proteases the most important industrial enzymes by taking up about 60% of the total enzyme market. Microorganisms are the main sources for industrial protease production due to their high yield and a wide range of biochemical properties. Several Aspergilli have the ability to produce a variety of proteases, but no comprehensive comparative study has been carried out on protease productivity in this genus so far. RESULTS: We have performed a combined analysis of comparative genomics, proteomics and enzymology tests on seven Aspergillus species grown on wheat bran and sugar beet pulp. Putative proteases were identified by homology search and Pfam domains. These genes were then clusters based on orthology and extracellular proteases were identified by protein subcellular localization prediction. Proteomics was used to identify the secreted enzymes in the cultures, while protease essays with and without inhibitors were performed to determine the overall protease activity per protease class. All this data was then integrated to compare the protease productivities in Aspergilli. CONCLUSIONS: Genomes of Aspergillus species contain a similar proportion of protease encoding genes. According to comparative genomics, proteomics and enzymatic experiments serine proteases make up the largest group in the protease spectrum across the species. In general wheat bran gives higher induction of proteases than sugar beet pulp. Interesting differences of protease activity, extracellular enzyme spectrum composition, protein occurrence and abundance were identified for species. By combining in silico and wet-lab experiments, we present the intriguing variety of protease productivity in Aspergilli.
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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 | 0,000 | 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.
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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 découle