Insight into Ligand Diversity and Novel Biological Roles for Family 32 Carbohydrate-Binding Modules
Notice bibliographique
Résumé
Family 32 carbohydrate-binding modules (CBM32s) are found in a diverse group of microorganisms, including archea, eubacteria, and fungi. Significantly, many members of this family belong to plant and animal pathogens where they are likely to play a key role in enzyme toxin targeting and function. Indeed, ligand targets have been shown to range from insoluble plant cell wall polysaccharides to complex eukaryotic glycans. Besides a potential direct involvement in microbial pathogenesis, CBM32s also represent an important family for the study of CBM evolution due to the wide variety of complex protein architectures that they are associated with. This complexity ranges from independent lectin-like proteins through to large multimodular enzyme toxins where they can be present in multiple copies (multimodularity). Presented here is a rigorous analysis of the evolutionary relationships between available polypeptide sequences for family 32 CBMs within the carbohydrate active enzyme database. This approach is especially helpful for determining the roles of CBM32s that are present in multiple copies within an enzyme as each module tends to cluster into groups that are associated with distinct enzyme classes. For enzymes that contain multiple copies of CBM32s, however, there are differential clustering patterns as modules can either cluster together or in very distant sections of the tree. These data suggest that enzymes containing multiple copies possess complex mechanisms of ligand recognition. By applying this well-developed approach to the specific analysis of CBM relatedness, we have generated here a new platform for the prediction of CBM binding specificity and highlight significant new targets for biochemical and structural characterization.
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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 | 0,001 | 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.
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 ».