Decoding the ocean's microbiological secrets for marine enzyme biodiscovery
Notice bibliographique
Résumé
A global census of marine microbial life has been underway over the past several decades. During this period, there have been scientific breakthroughs in estimating microbial diversity and understanding microbial functioning and ecology. It is estimated that the ocean, covering 71% of the earth's surface with its estimated volume of about 2 × 1018 m3 and an average depth of 3800 m, hosts the largest population of microbes on Earth. More than 2 million eukaryotic and prokaryotic species are thought to thrive both in the ocean and on its surface. Prokaryotic cell abundances can reach densities of up to 1012 cells per millilitre, exceeding eukaryotic densities of around 106 cells per millilitre of seawater. Besides their large numbers and abundance, marine microbial assemblages and their organic catalysts (enzymes) have a largely underestimated value for their use in the development of industrial products and processes. In this perspective article, we identified critical gaps in knowledge and technology to fast-track this development. We provided a general overview of the presumptive microbial assemblages in oceans, and an estimation of what is known and the enzymes that have been currently retrieved. We also discussed recent advances made in this area by the collaborative European Horizon 2020 project 'INMARE'.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».