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Enregistrement W2907096890 · doi:10.1371/journal.pone.0209221

Characterization of novel lignocellulose-degrading enzymes from the porcupine microbiome using synthetic metagenomics

2019· article· en· W2907096890 sur OpenAlexafffund
Mackenzie Thornbury, Jacob Sicheri, Patrick D. Slaine, Landon J. Getz, Emma Finlayson‐Trick, Jamie Cook, Caroline Guinard, Nicholas Boudreau, David L. Jakeman, John R. Rohde, Craig McCormick

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDalhousie UniversityDalhousie Medical Research Foundation
Mots-clésMetagenomicsMicrobiomeComputational biologyBiologyBioinformaticsBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant cell walls are composed of cellulose, hemicellulose, and lignin, collectively known as lignocellulose. Microorganisms degrade lignocellulose to liberate sugars to meet metabolic demands. Using a metagenomic sequencing approach, we previously demonstrated that the microbiome of the North American porcupine (Erethizon dorsatum) is replete with genes that could encode lignocellulose-degrading enzymes. Here, we report the identification, synthesis and partial characterization of four novel genes from the porcupine microbiome encoding putative lignocellulose-degrading enzymes: β-glucosidase, α-L-arabinofuranosidase, β-xylosidase, and endo-1,4-β-xylanase. These genes were identified via conserved catalytic domains associated with cellulose- and hemicellulose-degradation. Phylogenetic trees were created for each of these putative enzymes to depict genetic relatedness to known enzymes. Candidate genes were synthesized and cloned into plasmid expression vectors for inducible protein expression and secretion. The putative β-glucosidase fusion protein was efficiently secreted but did not permit Escherichia coli (E. coli) to use cellobiose as a sole carbon source, nor did the affinity purified enzyme cleave p-Nitrophenyl β-D-glucopyranoside (p-NPG) substrate in vitro over a range of physiological pH levels (pH 5-7). The putative hemicellulose-degrading β-xylosidase and α-L-arabinofuranosidase enzymes also lacked in vitro enzyme activity, but the affinity purified endo-1,4-β-xylanase protein cleaved a 6-chloro-4-methylumbelliferyl xylobioside substrate in acidic and neutral conditions, with maximal activity at pH 7. At this optimal pH, KM, Vmax, and kcat were determined to be 32.005 ± 4.72 μM, 1.16x10-5 ± 3.55x10-7 M/s, and 94.72 s-1, respectively. Thus, our pipeline enabled successful identification and characterization of a novel hemicellulose-degrading enzyme from the porcupine microbiome. Progress towards the goal of introducing a complete lignocellulose-degradation pathway into E. coli will be accelerated by combining synthetic metagenomic approaches with functional metagenomic library screening, which can identify novel enzymes unrelated to those found in available databases.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,145 · 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.

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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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