Closely related fungi employ diverse enzymatic strategies to degrade plant biomass
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plant biomass is the major substrate for the production of biofuels and biochemicals, as well as food, textiles and other products. It is also the major carbon source for many fungi and enzymes of these fungi are essential for the depolymerization of plant polysaccharides in industrial processes. This is a highly complex process that involves a large number of extracellular enzymes as well as non-hydrolytic proteins, whose production in fungi is controlled by a set of transcriptional regulators. Aspergillus species form one of the best studied fungal genera in this field, and several species are used for the production of commercial enzyme cocktails. RESULTS: It is often assumed that related fungi use similar enzymatic approaches to degrade plant polysaccharides. In this study we have compared the genomic content and the enzymes produced by eight Aspergilli for the degradation of plant biomass. All tested Aspergilli have a similar genomic potential to degrade plant biomass, with the exception of A. clavatus that has a strongly reduced pectinolytic ability. Despite this similar genomic potential their approaches to degrade plant biomass differ markedly in the overall activities as well as the specific enzymes they employ. While many of the genes have orthologs in (nearly) all tested species, only very few of the corresponding enzymes are produced by all species during growth on wheat bran or sugar beet pulp. In addition, significant differences were observed between the enzyme sets produced on these feedstocks, largely correlating with their polysaccharide composition. CONCLUSIONS: These data demonstrate that Aspergillus species and possibly also other related fungi employ significantly different approaches to degrade plant biomass. This makes sense from an ecological perspective where mixed populations of fungi together degrade plant biomass. The results of this study indicate that combining the approaches from different species could result in improved enzyme mixtures for industrial applications, in particular saccharification of plant biomass for biofuel production. Such an approach may result in a much better improvement of saccharification efficiency than adding specific enzymes to the mixture of a single fungus, which is currently the most common approach used in biotechnology.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».