Correction: The Genome of Ganderma lucidum Provide Insights into Triterpense Biosynthesis and Wood Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ganoderma lucidum (Reishi or Ling Zhi) is one of the most famous Traditional Chinese Medicines and has been widely used in the treatment of various human diseases in Asia countries.It is also a fungus with strong wood degradation ability with potential in bioenergy production.However, genes, pathways and mechanisms of these functions are still unknown. Methodology/Principal Findings:The genome of G. lucidum was sequenced and assembled into a 39.9 megabases (Mb) draft genome, which encoded 12,080 protein-coding genes and ,83% of them were similar to public sequences.We performed comprehensive annotation for G. lucidum genes and made comparisons with genes in other fungi genomes.Genes in the biosynthesis of the main G. lucidum active ingredients, ganoderic acids (GAs), were characterized.Among the GAs synthases, we identified a fusion gene, the N and C terminal of which are homologous to two different enzymes.Moreover, the fusion gene was only found in basidiomycetes.As a white rot fungus with wood degradation ability, abundant carbohydrate-active enzymes and ligninolytic enzymes were identified in the G. lucidum genome and were compared with other fungi. Conclusions/Significance:The genome sequence and well annotation of G. lucidum will provide new insights in function analyses including its medicinal mechanism.The characterization of genes in the triterpene biosynthesis and wood degradation will facilitate bio-engineering research in the production of its active ingredients and bioenergy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».