CAZymes-based ranking of fungi (CBRF): an interactive web database for identifying fungi with extrinsic plant biomass degrading abilities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbohydrate-active enzymes (CAZymes) are industrially important enzymes, which are involved in synthesis and breakdown of carbohydrates. CAZymes secreted by microorganisms especially fungi are widely used in industries. However, identifying an ideal fungal candidate is costly and time-consuming process. In this regard, we have developed a web-database “CAZymes Based Ranking of Fungi (CBRF)”, for sorting and selecting an ideal fungal candidate based on their genome-wide distribution of CAZymes. We have retrieved the complete annotated proteomic data of 443 published fungal genomes from JGI-MycoCosm web-repository, for the CBRF web-database construction. CBRF web-database was developed using open source computing programing languages such as MySQL, HTML, CSS, bootstrap, jQuery, JavaScript and Ajax frameworks. CBRF web-database sorts complete annotated list of fungi based on three selection functionalities: (a) to sort either by ascending (or) descending orders; (b) to sort the fungi based on a selected CAZy group and class; (c) to sort fungi based on their individual lignocellulolytic abilities. We have also developed a simple and basic webpage “S-CAZymes” using HTML, CSS and Java script languages. The global search functionality of S-CAZymes enables the users to understand and retrieve information about a specific carbohydrate-active enzyme and its current classification in the corresponding CAZy family. The S-CAZymes is a supporting web page which can be used in complementary with the CBRF web-database (knowing the classification of specific CAZyme in S-CAZyme and use this information further to sort fungi using CBRF web-database). The CBRF web-database and S-CAZymes webpage are hosted through Amazon ® Web Services (AWS) available at http://13.58.192.177/RankEnzymes/about . We strongly believe that CBRF web-database simplifies the process of identifying a suitable fungus both in academics and industries. In future, we intend to update the CBRF web-database with the public release of new annotated fungal genomes.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».