Biomining active cellulases from a mining bioremediation system
Notice bibliographique
Résumé
Functional metagenomics has emerged as a powerful method for gene model validation and enzyme discovery from natural and human engineered ecosystems. Here we report development of a high-throughput functional metagenomic screen incorporating bioinformatic and biochemical analyses features. A fosmid library containing 6144 clones sourced from a mining bioremediation system was screened for cellulase activity using 2,4-dinitrophenyl β-cellobioside, a previously proven cellulose model substrate. Fifteen active clones were recovered and fully sequenced revealing 9 unique clones with the ability to hydrolyse 1,4-β-D-glucosidic linkages. Transposon mutagenesis identified genes belonging to glycoside hydrolase (GH) 1, 3, or 5 as necessary for mediating this activity. Reference trees for GH 1, 3, and 5 families were generated from sequences in the CAZy database for automated phylogenetic analysis of fosmid end and active clone sequences revealing known and novel cellulase encoding genes. Active cellulase genes recovered in functional screens were subcloned into inducible high copy plasmids, expressed and purified to determine enzymatic properties including thermostability, pH optima, and substrate specificity. The workflow described here provides a general paradigm for recovery and characterization of microbially derived genes and gene products based on genetic logic and contemporary screening technologies developed for model organismal systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».