Systematic metadata analysis of brown rot fungi gene expression data reveals the genes involved in Fenton’s reaction and wood decay process
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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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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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