Sampling Terrestrial Environments for Bacterial Polyketides
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial polyketides are highly biologically active molecules that are frequently used as drugs, particularly as antibiotics and anticancer agents, thus the discovery of new polyketides is of major interest. Since the 1980s discovery of polyketides has slowed dramatically due in large part to the repeated rediscovery of known compounds. While recent scientific and technical advances have improved our ability to discover new polyketides, one key area has been under addressed, namely the distribution of polyketide-producing bacteria in the environment. Identifying environments where producing bacteria are abundant and diverse should improve our ability to discover (bioprospect) new polyketides. This review summarizes for the bioprospector the state-of-the-field in terrestrial microbial ecology. It provides insight into the scientific and technical challenges limiting the application of microbial ecology discoveries for bioprospecting and summarizes key developments in the field that will enable more effective bioprospecting. The major recent efforts by researchers to sample new environments for polyketide discovery is also reviewed and key emerging environments such as insect associated bacteria, desert soils, disease suppressive soils, and caves are highlighted. Finally strategies for taking and characterizing terrestrial samples to help maximize discovery efforts are proposed and the inclusion of non-actinomycetal bacteria in any terrestrial discovery strategy is recommended.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».