In Silico Comparison of Disulfide-Bearing and Disulfide-Free Phytases among Microorganisms
Notice bibliographique
Résumé
Phytases are degrading enzymes that hydrolyze phytate (myo inositol hexa kis phosphate) to release a series of lower phosphate esters of myoinositol and orthophosphate. Phytase successfully used as an animal feed additive to increase the bioavailability of phosphate from phytic acid in the grain-based diets of poultry and swine. In order to investigate structural relationships between disulfide-bearing phytases and disulfide-free phytases, 9 phytases with resolved three-dimensional (3D) structure were retrieved as pdb and FASFA format from Protein Data Bank server and were analyzed using various tools and software. The results showed that 6 out of 9 phytases carry three or more disulfid bonds while the others lack any disulfide bonds. Our results also demonstrated that there is a remarkable correlation between the presence of disulfide bond and the number of amino acid in each phytase which means the larger enzymes contain three or more disulfide bonds whereas the enzymes containing less than 400 amino acids lack any disulfide bond. Additionally, in order to dig out the structure of phytases, some chemical and physical characteristics of phytases such as aliphatic index (AI), isoelectric pH (PI), amino acids percentage, molecular weights (MW) and 3D structure of phytases were analyzed. Results showed that phytases containing disulfide bonds have some identical characteristic including glycine percentage, AI, and 3D structure rather than disulfide-free phytases do. Moreover, evolutionary surveys by means of alignment studies and evaluations were conducted. Evolutionary analysis represented that phytases with disulfide bond most probably exhibited the same evolutionary course.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».