Systematic review of publicly available non-Dikarya fungal proteomes for understanding their plant biomass-degrading and bioremediation potentials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the last two decades, studies on plant biomass-degrading fungi have remarkably increased to understand and reveal the underlying molecular mechanisms responsible for their life cycle and wood-decaying abilities. Most of the plant biomass-degrading fungi reported till date belong to basidiomycota or ascomycota phyla. Thus, very few studies were conducted on fungi belonging to other divisions. Recent sequencing studies have revealed complete genomic sequences of various fungi. Our present study is focused on understanding the plant biomass-degrading potentials, by retrieving genome-wide annotations of 56 published fungi belonging to Glomeromycota, Mucoromycota, Zoopagomycota, Blastocladiomycota, Chytridiomycota, Neocallimastigomycota, Microsporidia and Cryptomycota from JGI-MycoCosm repository. We have compared and analyzed the proteomic annotations, especially CAZy, KOG, KEGG and SM clusters by separating the proteomic annotations into lignin-, cellulose-, hemicellulose-, pectin-degrading enzymes and also highlighted the KEGG, KOG molecular mechanisms responsible for the metabolism of carbohydrates (lignocellulolytic pathways of fungi), complex organic pollutants, xenobiotic compounds, biosynthesis of secondary metabolites. However, we strongly agree that studying genome-wide distributions of fungal CAZyme does not completely corresponds to its biomass-degrading ability. Thus, our present study can be used as preliminary materials for selecting ideal fungal candidate for the degradation and conversion of plant biomass components, especially carbohydrates to bioethanol and other commercially valuable products.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle