Application of Transcriptomics to Compare the Carbohydrate Active Enzymes That Are Expressed by Diverse Genera of Anaerobic Fungi to Degrade Plant Cell Wall Carbohydrates
Notice bibliographique
Résumé
The efficiency with which the anaerobic fungi (phylum Neocallimastigomycota) degrade plant biomass is well recognized and in recent years has received renewed interest. To further understand the biological mechanisms that are utilized by the rumen anaerobic fungi to break down lignocellulose, we have used a transcriptomic approach to examine carbohydrate digestion by Neocallimastix frontalis, Piromyces rhizinflata, Orpinomyces joyonii, and Anaeromyces mucronatus cultured on several carbon sources. The number of predicted unique transcripts ranged from 6,633 to 12,751. Pfam domains were identified in 62%-70% of the fungal proteins and were linked to gene ontology terms to infer the biological function of the transcripts. Most of the predicted functions are consistent across species suggesting a similar overall strategy evolved for successful colonization of the rumen. However, the presence of differential profiles in enzyme classes suggests that there may be also be niche specialization. All fungal species were found to express an extensive array of transcripts encoding carbohydrate active enzymes (CAZymes) ranging from 8.3% - 11.3% of the transcriptome. CAZyme families involved in hemicellulose digestion were the most abundant across all four fungi. This study provides additional insight into how anaerobic fungi have evolved to become specialists at breaking down the plant cell wall in the complex and, strictly anaerobic rumen ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».