Discovery and Characterization of Novel Lignocellulose-Degrading Enzymes from the Porcupine Microbiome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant cell walls are comprised of cellulose, hemicellulose, and lignin, collectively known as lignocellulose. Microorganisms degrade these components to liberate sugars to meet metabolic demands. Using a metagenomic sequencing approach, we previously demonstrated that the microbiome of the North American porcupine ( Erethizon dorsatum ) is replete with novel lignocellulose-degrading enzymes. Here, we report the identification, synthesis and partial characterization of four genes from the porcupine microbiome encoding putative novel lignocellulose-degrading enzymes, including a β-xylanase, endoxylanase, β-glucosidase, and an ⍺-L-arabinofuranosidase. These genes were identified via conserved catalytic domains associated with cellulose and hemicellulose degradation. We cloned the putative β-xylanase into the pET26b(+) plasmid, enabling inducible gene expression in Escherichia coli ( E. coli ) and periplasmic localization. We demonstrated IPTG-inducible accumulation of β-xylanase protein but failed to detect xylobiose degrading activity in a reporter assay. Alternative assays may be required to measure activity of this putative β-xylanase. In this report, we describe how a synthetic metagenomic pipeline can be used to identify novel microbial lignocellulose-degrading enzymes and take initial steps to introduce a hemicellulose-degradation pathway into E. coli to enable biofuel production from wood pulp feedstock.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».