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Enregistrement W2344360731 · doi:10.1139/cjm-2015-0394

Investigating the expression of F10 and G11 xylanases in <i>Aspergillus niger</i> A09 with qPCR

2016· article· en· W2344360731 sur OpenAlexvenueno aff
Cui Shixiu, Tianwen Wang, Hong Hu, Liangwei Liu, Andong Song, Hongge Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXylanaseXyloseAspergillus nigerXylanBiochemistryHydrolysisBiologyFood scienceChemistryEnzymeFermentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There exist significant differences between the 2 main types of xylanases, family F10 and G11. A clear understanding of the expression pattern of microbial F10 and G11 under different culture conditions would facilitate better production and industrial application of xylanase. In this study, the fungal xylanase producer Aspergillus niger A09 was systematically investigated in terms of induced expression of xylanase F10 and G11. Results showed that carbon and nitrogen sources could influence xylanase F10 and G11 transcript abundance, with G11 more susceptible to changes in culture media composition. The most favorable carbon and nitrogen sources for high G11 and low F10 production by A. niger A09 were xylan (2%) and (NH4)2C2O4 (0.3%), respectively. Following cultivation at 33 °C for 60 h, the highest xylanase activity (1132 IU per gram of wet mycelia) was observed. On the basis of differential gene expression of F10 and G11, as well as their different properties, we deduced that the F10 protein initially targeted xylan and hydrolyzed it into fragments including xylose, after which xylose acted as the inducer of F10 and G11 gene expression. These speculations also accounted for our failure to identify conditions favoring the high production of F10 but a low production of G11.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,160 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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