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Enregistrement W2510000972 · doi:10.1002/9781119004813.ch111

Metabolic Networks to Counter Al Toxicity<i>in Pseudomonas Fluorescens</i>: A Holistic View

2016· other· en· W2510000972 sur OpenAlexaff
Christopher Auger, Nishma D. Appanna, Vasu D. Appanna

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudomonas fluorescensAconitaseIsocitrate dehydrogenaseOxalateBiochemistryMetabolismMetabolic activityDetoxification (alternative medicine)BiologyChemistryMicrobiologyEnzymeBacteriaPhysiologyGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As our reliance on aluminum (Al) increases, so too does its presence in the environment and living systems. Although generally recognized as safe, its interactions with most living systems have been nefarious. This review presents an overview of how Pseudomonas fluorescens can reprogram its metabolic pathways to survive an Al-contaminated environment. In an effort to expulse the metal as an insoluble precipitate, P. fluorescens shuttles metabolites toward the production of organic acids and lipids that play key roles in chelating, immobilizing, and exuding Al. To counter the Fe conundrum induced by Al toxicity, P. fluorescens utilizes isocitrate lyase and NADP-dependent isocitrate dehydrogenase to metabolize citrate when confronted with an ineffective aconitase provoked by Al stress. The metabolic networks aimed at NADPH production and ATP generation in an O2-independent manner are described. This holistic view on Al–microbe interaction underscores the significance of metabolism in biological functions and brings to the forefront the three molecular participants (i.e., oxalate, ATP, and NADPH) that orchestrate the survival of P. fluorescens.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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