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Enregistrement W2127496189 · doi:10.1534/g3.111.000836

Genome-wide Fitness Profiles Reveal a Requirement for Autophagy During Yeast Fermentation

2011· article· en· W2127496189 sur OpenAlexafffund
Nina Piggott, Michael A. Cook, Mike Tyers, Vivien Measday

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeFermentationBiologyYeastYeast in winemakingFermentation in winemakingRibosome biogenesisAutophagyGenePopulationCell biologyGeneticsBiochemistryRibosomeRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of cells to respond to environmental changes and adapt their metabolism enables cell survival under stressful conditions. The budding yeast Saccharomyces cerevisiae (S. cerevisiae) is particularly well adapted to the harsh conditions of anaerobic wine fermentation. However, S. cerevisiae gene function has not been previously systematically interrogated under conditions of industrial fermentation. We performed a genome-wide study of essential and nonessential S. cerevisiae gene requirements during grape juice fermentation to identify deletion strains that are either depleted or enriched within the viable fermentative population. Genes that function in autophagy and ubiquitin-proteasome degradation are required for optimal survival during fermentation, whereas genes that function in ribosome assembly and peroxisome biogenesis impair fitness during fermentation. We also uncover fermentation phenotypes for 139 uncharacterized genes with no previously known cellular function. We demonstrate that autophagy is induced early in wine fermentation in a nitrogen-replete environment, suggesting that autophagy may be triggered by other forms of stress that arise during fermentation. These results provide insights into the complex fermentation process and suggest possible means for improvement of industrial fermentation strains.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations27
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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