Cell Wall-Related Proteins of Unknown Function: Missing Links in Plant Cell Wall Development
Notice bibliographique
Résumé
Lignocellulosic biomass is an important feedstock for the pulp and paper industry as well as emerging biofuel and biomaterial industries. However, the recalcitrance of the secondary cell wall to chemical or enzymatic degradation remains a major hurdle for efficient extraction of economically important biopolymers such as cellulose. It has been estimated that approximately 10-15% of about 27,000 protein-coding genes in the Arabidopsis genome are dedicated to cell wall development; however, only about 130 Arabidopsis genes thus far have experimental evidence validating cell wall function. While many genes have been implicated through co-expression analysis with known genes, a large number are broadly classified as proteins of unknown function (PUFs). Recently the functionality of some of these unknown proteins in cell wall development has been revealed using reverse genetic approaches. Given the large number of cell wall-related PUFs, how do we approach and subsequently prioritize the investigation of such unknown genes that may be essential to or influence plant cell wall development and structure? Here, we address the aforementioned question in two parts; we first identify the different kinds of PUFs based on known and predicted features such as protein domains. Knowledge of inherent features of PUFs may allow for functional inference and a concomitant link to biological context. Secondly, we discuss omics-based technologies and approaches that are helping identify and prioritize cell wall-related PUFs by functional association. In this way, hypothesis-driven experiments can be designed for functional elucidation of many proteins that remain missing links in our understanding of plant cell wall biosynthesis.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 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 ».