Proteomic data on enzyme secretion and activity in the bacterium Chitinophaga pinensis
Notice bibliographique
Résumé
The secretion of carbohydrate-degrading enzymes by a bacterium sourced from a softwood forest environment has been investigated by mass spectrometry. The findings are discussed in full in the research article “Proteomic insights into mannan degradation and protein secretion by the forest floor bacterium Chitinophaga pinensis” in Journal of Proteomics by Larsbrink et al. ([1], doi: 10.1016/j.jprot.2017.01.003). The bacterium was grown on three carbon sources (glucose, glucomannan, and galactomannan) which are likely to be nutrient sources or carbohydrate degradation products found in its natural habitat. The bacterium was grown on solid agarose plates to mimic the natural behaviour of growth on a solid surface. Secreted proteins were collected from the agarose following trypsin-mediated hydrolysis to peptides. The different carbon sources led to the secretion of different numbers and types of proteins. Most carbohydrate-degrading enzymes were found in the glucomannan-induced cultures. Several of these enzymes may have biotechnological potential in plant cell wall deconstruction for biofuel or biomaterial production, and several may have novel activities. A subset of carbohydrate-active enzymes (CAZymes) with predicted activities not obviously related to the growth substrates were also found in samples grown on each of the three carbohydrates. The full dataset is accessible at the PRIDE partner repository (ProteomeXchange Consortium) with the identifier PXD004305, and the full list of proteins detected is given in the supplementary material attached to this report.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».