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Enregistrement W2901215603 · doi:10.1007/s10295-018-2097-2

Heterologous expression-facilitated natural products’ discovery in actinomycetes

2018· review· en· W2901215603 sur OpenAlexafffund
Min Xu, Gerard D. Wright

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Microbiology & Biotechnology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésHeterologous expressionHeterologousBiologyComputational biologyMicrobiologyBiochemistryRecombinant DNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actinomycetes produce many of the drugs essential for human and animal health as well as crop protection. Genome sequencing projects launched over the past two decades reveal dozens of cryptic natural product biosynthetic gene clusters in each actinomycete genome that are not expressed under regular laboratory conditions. This so-called 'chemical dark matter' represents a potentially rich untapped resource for drug discovery in the genomic era. Through improved understanding of natural product biosynthetic logic coupled with the development of bioinformatic and genetic tools, we are increasingly able to access this 'dark matter' using a wide variety of strategies with downstream potential application in drug development. In this review, we discuss recent research progress in the field of cloning of natural product biosynthetic gene clusters and their heterologous expression in validating the potential of this methodology to drive next-generation drug discovery.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0050,006
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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