The enzymatic detoxification of the mycotoxin deoxynivalenol: identification of DepA from the DON epimerization pathway
Notice bibliographique
Résumé
The biological detoxification of mycotoxins, including deoxynivalenol (DON), represents a very promising approach to address the challenging problem of cereal grain contamination. The recent discovery of Devosia mutans 17-2-E-8 (Devosia spp. 17-2-E-8), a bacterial isolate capable of transforming DON to the non-toxic stereoisomer 3-epi-deoxynivalenol, along with earlier reports of bacterial species capable of oxidizing DON to 3-keto-DON, has generated interest in the possible mechanism and enzyme(s) involved. An understanding of these details could pave the way for novel strategies to manage this widely present toxin. It was previously shown that DON epimerization proceeds through a two-step biocatalysis. Significantly, this report describes the identification of the first enzymatic step in this pathway. The enzyme, a dehydrogenase responsible for the selective oxidation of DON at the C3 position, was shown to readily convert DON to 3-keto-DON, a less toxic intermediate in the DON epimerization pathway. Furthermore, this study provides insights into the PQQ dependence of the enzyme. This enzyme may be part of a feasible strategy for DON mitigation within the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».