MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2580888726 · doi:10.1055/s-0035-1556408

Temperature-dependent metabolite production by Arctic actinomycetes

2015· article· en· W2580888726 sur OpenAlexaffabout
Bradley Haltli, Alyssa L. Grunwald, NICHOLAS I. DUNCAN, Hebelin Correa, Martin Lanteigne, Patricia Boland, R.S. Kerr

Notice bibliographique

RevuePlanta Medica · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensNautilus Biosciences (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialMetaboliteFermentationMetabolomicsBiologySecondary metaboliteBacteriaFood scienceArcticMicrobiologyBiotechnologyBiochemistryEcologyBioinformaticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actinomycetes are a well-established source of natural products with therapeutic potential, particularly for the treatment of infectious diseases. The exploration of microbes from underexplored habitats and the application of novel cultivation conditions are proven strategies for the discovery of novel bioactive metabolites. We set out to explore the metabolic diversity of cold-adapted actinomycetes isolated from marine sediments collected from Canada's Arctic. To screen for metabolites differentially regulated by temperature, 45 strains were fermented at 15 °C and 30 °C and the resulting chemical extracts were tested for antimicrobial activity. Seventy-six percent of the strains exhibited antimicrobial activity against one or more pathogens. Strikingly, extracts prepared from fermentations incubated at 15 °C generated double the number of hits than fermentations conducted at 30 °C. Overall, the majority (44%) of strains exhibited a greater frequency of antimicrobial activity when fermented at 15 °C. Metabolomic analysis (LC-HRMS) was utilized to assess the differential production of metabolites in response to temperature. The results of these experiments will be presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePlanta MedicaMême sujetMicrobial Natural Products and BiosynthesisTravaux en français237 207