Molecular Networks of <i>Postia placenta</i> Involved in Degradation of Lignocellulosic Biomass Revealed from Metadata Analysis of Open Access Gene Expression Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To understand the common gene expression patterns employed by P. placenta during lignocellulose degradation, we have retrieved genome wide transcriptome datasets from NCBI GEO database and analyzed using customized analysis pipeline. We have retrieved the top differentially expressed genes and compared the common significant genes among two different growth conditions. Genes encoding for cellulolytic (GH1, GH3, GH5, GH12, GH16, GH45) and hemicellulolytic (GH10, GH27, GH31, GH35, GH47, GH51, GH55, GH78, GH95) glycoside hydrolase classes were commonly up regulated among all the datasets. Fenton's reaction enzymes (iron homeostasis, reduction, hydrogen peroxide generation) were significantly expressed among all the datasets under lignocellulolytic conditions. Due to the evolutionary loss of genes coding for various lignocellulolytic enzymes (including several cellulases), P. placenta employs hemicellulolytic glycoside hydrolases and Fenton's reactions for the rapid depolymerization of plant cell wall components. Different classes of enzymes involved in aromatic compound degradation, stress responsive and detoxification mechanisms (cytochrome P450 monoxygenases) were found highly expressed in complex plant biomass substrates. We have reported the genome wide expression patterns of genes coding for information, storage and processing (KOG), tentative and predicted molecular networks involved in cellulose, hemicellulose degradation and list of significant protein-ID's commonly expressed among different lignocellulolytic growth conditions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 découle