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Enregistrement W2110686227 · doi:10.1128/mmbr.00038-07

Structural Biology of Pectin Degradation by<i>Enterobacteriaceae</i>

2008· article· en· W2110686227 sur OpenAlexaff
D. Wade Abbott, A.B. Boraston

Notice bibliographique

RevueMicrobiology and Molecular Biology Reviews · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides and Plant Cell Walls
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeriplasmic spacePectate lyasePectinBiologyCell wallBiochemistryErwiniaPectinaseBacterial outer membraneBacteriaMicrobiologyCytoplasmEscherichia coliEnzymeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY: Pectin is a structural polysaccharide that is integral for the stability of plant cell walls. During soft rot infection, secreted virulence factors from pectinolytic bacteria such as Erwinia spp. degrade pectin, resulting in characteristic plant cell necrosis and tissue maceration. Catabolism of pectin and its breakdown products by pectinolytic bacteria occurs within distinct cellular environments. This process initiates outside the cell, continues within the periplasmic space, and culminates in the cytoplasm. Although pectin utilization is well understood at the genetic and biochemical levels, an inclusive structural description of pectinases and pectin binding proteins by both extracellular and periplasmic enzymes has been lacking, especially following the recent characterization of several periplasmic components and protein-oligogalacturonide complexes. Here we provide a comprehensive analysis of the protein folds and mechanisms of pectate lyases, polygalacturonases, and carbohydrate esterases and the binding specificities of two periplasmic pectic binding proteins from Enterobacteriaceae. This review provides a structural understanding of the molecular determinants of pectin utilization and the mechanisms driving catabolite selectivity and flow through the pathway.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations168
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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