Cryptogenic Organizing Pneumonia Mimicking Malignancy in a Patient with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The basidiomycete red yeast Rhodotorula toruloides is a promising platform organism for production of biooils. We present rhto-GEM, the first genome-scale model (GEM) of R. toruloides metabolism, that was largely reconstructed using RAVEN toolbox. The model includes 852 genes, 2731 reactions, and 2277 metabolites, while lipid metabolism is described using the SLIMEr formalism allowing direct integration of lipid class and acyl chain experimental distribution data. The simulation results confirmed that the R. toruloides model provides valid growth predictions on glucose, xylose and glycerol, while prediction of genetic engineering targets to increase production of linolenic acid, triacylglycerols and carotenoids identified genes – some of which have previously been engineered to successfully increase production. This renders rtho-GEM valuable for future studies to improve the production of other oleochemicals of industrial relevance including value-added fatty acids and carotenoids, in addition to facilitate system-wide omics-data analysis in R. toruloides. Expanding the portfolio of GEMs for lipid accumulating fungi contributes to both understanding of metabolic mechanisms of the oleaginous phenotype but also uncover particularities of the lipid production machinery in R. toruloides.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».