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Enregistrement W2793493399 · doi:10.1073/pnas.1715713115

The secreted metabolome of <i>Streptomyces chartreusis</i> and implications for bacterial chemistry

2018· article· en· W2793493399 sur OpenAlexaff
Christoph Senges, Arwa Al-Dilaimi, Douglas H. Marchbank, Daniel Wibberg, Anika Winkler, Bradley Haltli, Minou Nowrousian, Jörn Kalinowski, Russell G. Kerr, Julia E. Bandow

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesGerman Network for Bioinformatics InfrastructureBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMetabolomeChemistryStreptomycesComputational biologyBiochemistryBacteriaTandem mass spectrometryBiologyMass spectrometryChromatographyGeneticsMetabolite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

adapts the secreted metabolome to cultivation conditions. A number of metabolites are produced iron dependently, among them 17 desferrioxamine siderophores aiding in iron acquisition. Eight previously unknown members of this long-known compound class are described. A single desferrioxamine synthesis gene cluster was detected in the genome, yet different sets of desferrioxamines are produced in different media. Additionally, a polyether ionophore, differentially produced by the calcimycin biosynthesis cluster, was discovered. This illustrates that metabolite output of a single biosynthetic machine can be exquisitely regulated not only with regard to product quantity but also with regard to product range. Compared with chemically defined medium, in complex medium, total metabolite abundance was higher, structural diversity greater, and the average molecular weight almost doubled. Tunicamycins, for example, were only produced in complex medium. Extrapolating from this study, we anticipate that the larger part of bacterial chemistry, including chemical structures, ecological functions, and pharmacological potential, is yet to be uncovered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,272 · 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
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

Citations71
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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