Cel9D, an Atypical 1,4-β- <scp>d</scp> -Glucan Glucohydrolase from <i>Fibrobacter succinogenes</i> : Characteristics, Catalytic Residues, and Synergistic Interactions with Other Cellulases
Notice bibliographique
Résumé
The increasing demands of renewable energy have led to the critical emphasis on novel enzymes to enhance cellulose biodegradation for biomass conversion. To identify new cellulases in the ruminal bacterium Fibrobacter succinogenes, a cell extract of cellulose-grown cells was separated by ion-exchange chromatography and cellulases were located by zymogram analysis and identified by peptide mass fingerprinting. An atypical family 9 glycoside hydrolase (GH9), Cel9D, with less than 20% identity to typical GH9 cellulases, was identified. Purified recombinant Cel9D enhanced the production of reducing sugar from acid swollen cellulose (ASC) and Avicel by 1.5- to 4-fold when mixed separately with each of four other glucanases, although it had low activity on these substrates. Cel9D degraded ASC and cellodextrins with a degree of polymerization higher than 2 to glucose with no apparent endoglucanase activity, and its activity was restricted to beta-1-->4-linked glucose residues. It catalyzed the hydrolysis of cellulose by an inverting mode of reaction, releasing glucose from the nonreducing end. Unlike many GH9 cellulases, calcium ions were not required for its function. Cel9D had increased kcat/Km values for cello-oligosaccharides with higher degrees of polymerization. The kcat/Km value for cellohexaose was 2,300 times higher than that on cellobiose. This result indicates that Cel9D is a 1,4-beta-D-glucan glucohydrolase (EC 3.2.1.74) in the GH9 family. Site-directed mutagenesis of Cel9D identified Asp166 and Glu612 as the candidate catalytic residues, while Ser168, which is not present in typical GH9 cellulases, has a crucial structural role. This enzyme has an important role in crystalline cellulose digestion by releasing glucose from accessible cello-oligosaccharides.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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)
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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 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 ».