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Enregistrement W2900420857 · doi:10.1111/nph.15586

Isoprenoid biosynthesis in the diatom <i>Haslea ostrearia</i>

2018· article· en· W2900420857 sur OpenAlexaff
Anastasia Athanasakoglou, Emilia Grypioti, Sofia Michailidou, Codruţa Ignea, Antonios M. Makris, Kriton Kalantidis, Guillaume Massé, Anagnostis Argiriou, Frédéric Verret, Sotirios C. Kampranis

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundNovo Nordisk FondenEuropean Commission
Mots-clésDiatomBiosynthesisChemistryBotanyBiologyEcologyBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diatoms are eukaryotic, unicellular algae that are responsible for c. 20% of the Earth's primary production. Their dominance and success in contemporary oceans have prompted investigations on their distinctive metabolism and physiology. One metabolic pathway that remains largely unexplored in diatoms is isoprenoid biosynthesis, which is responsible for the production of numerous molecules with unique features. We selected the diatom species Haslea ostrearia because of its characteristic isoprenoid content and carried out a comprehensive transcriptomic analysis and functional characterization of the genes identified. We functionally characterized one farnesyl diphosphate synthase, two geranylgeranyl diphosphate synthases, one short-chain polyprenyl synthase, one bifunctional isopentenyl diphosphate isomerase - squalene synthase, and one phytoene synthase. We inferred the phylogenetic origin of these genes and used a combination of functional analysis and subcellular localization predictions to propose their physiological roles. Our results provide insight into isoprenoid biosynthesis in H. ostrearia and propose a model of the central steps of the pathway. This model will facilitate the study of metabolic pathways of important isoprenoids in diatoms, including carotenoids, sterols and highly branched isoprenoids.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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