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Enregistrement W2615478437 · doi:10.1093/jxb/erx152

Tying the knot: occurrence and possible significance of gene fusions in plant metabolism and beyond

2017· review· en· W2615478437 sur OpenAlexafffund
Jillian M. Hagel, Peter J. Facchini

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant biochemistry and biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeneBiologyEnzymeBiochemistryFusion geneComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene fusions have recently attracted attention especially in the field of plant specialized metabolism. The occurrence of a gene fusion, in which originally separate gene products are combined into a single polypeptide, often corresponds to the functional association of individual components within a single metabolic pathway. Examples include gene fusions implicated in benzylisoquinoline alkaloid (BIA), terpenoid, and amino acid biosynthetic pathways, in which distinct domains within a fusion catalyze consecutive, yet independent reactions. Both genomic and transcriptional mechanisms result in the fusion of gene products, which can include partial or complete domain repeats and extensive domain shuffling as evident in the BIA biosynthetic enzyme norcoclaurine synthase. Artificial gene fusions are commonly deployed in attempts to engineer new or improved pathways in plants or microorganisms, based on the premise that fusions are advantageous. However, a survey of functionally characterized fusions in microbial systems shows that the functional impact of fused gene products is not straightforward. For example, whereas enzyme fusions might facilitate the metabolic channeling of unstable intermediates, this channeling can also occur between tightly associated independent enzymes. The frequent occurrence of both fused and unfused enzymes in plant and microbial metabolism adds additional complexity, in terms of both pathway functionality and evolution.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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