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Enregistrement W2884008478 · doi:10.1002/anie.201805673

Genome‐Based Identification of a Plant‐Associated Marine Bacterium as a Rich Natural Product Source

2018· article· en· W2884008478 sur OpenAlexaff
Reiko Ueoka, Agneya Bhushan, Silke I. Probst, Walter M. Bray, R. Scott Lokey, Roger G. Linington, Jörn Piel

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésBiologyNatural productGenomeGene clusterGeneBacteriaPolyketide synthaseWhole genome sequencingShewanellaPolyketideHorizontal gene transferGeneticsComputational biologyBiochemistryBiosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The large number of sequenced bacterial genomes provides the opportunity to bioinformatically identify rich natural product sources among previously neglected microbial groups. Testing this discovery strategy, unusually high biosynthetic potential was suggested for the Oceanospirillales member Gynuella sunshinyii, a Gram-negative marine bacterium from the rhizosphere of the halophilic plant Carex scabrifolia. Its genome contains numerous unusual biosynthetic gene clusters for diverse types of metabolites. Genome-guided isolation yielded representatives of four different natural product classes, of which only alteramide A was known. Cytotoxic lacunalides were identified as products of a giant trans-acyltransferase polyketide synthase gene cluster, one of six present in this strain. Cytological profiling against HeLa cells suggested that lacunalide A disrupts CDK signaling in the cell cycle. In addition, chemical studies on model compounds were conducted, suggesting the structurally unusual ergoynes as products of a conjugated diyne-thiourea cyclization reaction.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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