Recent Developments in Using Advanced Sequencing Technologies for the Genomic Studies of Lignin and Cellulose Degrading Microorganisms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lignin is a complex polyphenyl aromatic compound which exists in tight associations with cellulose and hemicellulose to form plant primary and secondary cell wall. Lignocellulose is an abundant renewable biomaterial present on the earth. It has gained much attention in the scientific community in recent years because of its potential applications in bio-based industries. Microbial degradation of lignocellulose polymers was well studied in wood decaying fungi. Based on the plant materials they degrade these fungi were classified as white rot, brown rot and soft rot. However, some groups of bacteria belonging to the actinomycetes, α-proteobacteria and β-proteobacteria were also found to be efficient in degrading lignocellulosic biomass but not well understood unlike the fungi. In this review we focus on recent advancements deployed for finding and understanding the lignocellulose degradation by microorganisms. Conventional molecular methods like sequencing 16s rRNA and Inter Transcribed Spacer (ITS) regions were used for identification and classification of microbes. Recent progression in genomics mainly next generation sequencing technologies made the whole genome sequencing of microbes possible in a great ease. The whole genome sequence studies reveals high quality information about genes and canonical pathways involved in the lignin and other cell wall components degradation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle