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Enregistrement W2747683676 · doi:10.1111/1462-2920.13893

Mechanisms of subzero growth in the cryophile <i>Planococcus halocryophilus</i> determined through proteomic analysis

2017· article· en· W2747683676 sur OpenAlexafffund
Isabelle Raymond‐Bouchard, Karuna Chourey, Ianina Altshuler, Ramsunder Iyer, Robert L. Hettich, Lyle G. Whyte

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Microbiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyComputational biologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The eurypsychrophilic bacterium Planococcus halocryophilus is capable of growth down to -15°C, making it ideal for studying adaptations to subzero growth. To increase our understanding of the mechanisms and pathways important for subzero growth, we performed proteomics on P. halocryophilus grown at 23°C, 23°C with 12% w/v NaCl and -10°C with 12% w/v NaCl. Many proteins with increased abundances at -10°C versus 23°C also increased at 23C-salt versus 23°C, indicating a closely tied relationship between salt and cold stress adaptation. Processes which displayed the largest changes in protein abundance were peptidoglycan and fatty acid (FA) synthesis, translation processes, methylglyoxal metabolism, DNA repair and recombination, and protein and nucleotide turnover. We identified intriguing targets for further research at -10°C, including PlsX and KASII (FA metabolism), DD-transpeptidase and MurB (peptidoglycan synthesis), glyoxalase family proteins (reactive electrophile response) and ribosome modifying enzymes (translation turnover). PemK/MazF may have a crucial role in translational reprogramming under cold conditions. At -10°C P. halocryophilus induces stress responses, uses resources efficiently, and carefully controls its growth and metabolism to maximize subzero survival. The present study identifies several mechanisms involved in subzero growth and enhances our understanding of cold adaptation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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