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Enregistrement W2913072054 · doi:10.1515/amylase-2018-0006

Archaeal and bacterial thermostable amylopullulanases: characteristic features and biotechnological applications

2018· article· en· W2913072054 sur OpenAlexaff
T. Satyanarayana, M. Nisha

Notice bibliographique

RevueAmylase · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycosidic bondPullulanAmylopectinThermophilePullulanaseHydrolysisAmylaseStarchChemistryAmyloseBiochemistryGlycoside hydrolaseEnzymeBacteriaReducing sugarSugarExtremophileSulfolobus solfataricusArchaeaFood sciencePolysaccharideBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Amylopullulanases are endoacting bifunctional enzymes capable of hydrolyzing α-1,4- and α-1,6-glycosidic linkages in starch, amylose, pullulan, amylopectin and related oligosaccharides. These enzymes possess single or dual active site(s) for cleaving α-1,4- and α-1,6-glycosidic bonds; the former are called amylopullulanases, and the latter, α-amylase-pullulanases. These are grouped into GH13 and GH57 families based on the architecture of the catalytic domain and the number of conserved sequence regions. The amylopullulanases/α-amylasepullulanases are produced by bacteria as well as archaea, and among them, thermophilic and hyperthermophilic species are the major producers. The thermostable amylopullulanases find application in one-step starch liquefaction-saccharification to form various sugar syrups and maltooligosaccharides. The starch saccharification process catalysed by amylopullulanases minimizes the use of other amylolytic enzymes, like α-amylase and glucoamylase, thereby reducing the cost of sugar syrups. The enzymes also find applications in bread making as an anti-stale and as a detergent additive.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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