Systematic metadata analysis of brown rot fungi gene expression data reveals the genes involved in Fenton’s reaction and wood decay process
Notice bibliographique
Résumé
Brown-rot fungi are rapid holocellulose degraders and are the most predominant degraders of coniferous wood products in North America. Brown-rot fungi degrades wood by both enzymatic (plant biomass degrading carbohydrate active enzymes-CAZymes) and non-enzymatic systems (Fenton's reaction) mechanisms. Identifying the genes and molecular mechanisms involved in Fenton's reaction would significantly improve our understanding about brown-rot decay. Our present study identifies the common gene expression patterns involved in brown rot decay by performing metadata analysis of fungal transcriptome datasets. We have also analyzed and compared the genome-wide annotations (InterPro and CAZymes) of the selected brown rot fungi. Genes encoding for various oxidoreductases, iron homeostasis, and metabolic enzymes involved in Fenton's mechanism were found to be significantly expressed among all the brown-rot fungal datasets. Interestingly, a higher number of hemicellulases encoding genes were differentially expressed among all the datasets, while a fewer number of cellulases and peroxidases were expressed (especially haem peroxidase and chloroperoxidase). Apart from these lignocellulose degrading enzymes genes encoding for aldo/keto reductases, 2-nitro dioxygenase, aromatic-ring dioxygenase, dienelactone hydrolase, alcohol dehydrogenase, major facilitator superfamily, cytochrome-P450 monoxygenase, cytochrome b5, and short-chain dehydrogenase were common and differentially up regulated among all the analyzed brown-rot fungal datasets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».