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Enregistrement W3024649835 · doi:10.3389/fmicb.2020.00881

Discovery and Characterization of a New Cold-Active Protease From an Extremophilic Bacterium via Comparative Genome Analysis and in vitro Expression

2020· article· en· W3024649835 sur OpenAlexaff
Amedea Perfumo, Georg Johannes Freiherr von Sass, Eva-Lena Nordmann, Nediljko Budiša, Dirk Wagner

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Production and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsDeutsche ForschungsgemeinschaftTechnische Universität BerlinShiraz UniversityEuropean Commission
Mots-clésPMSFPsychrophileBiochemistryProteaseProteasesBacteriaBiologyEnzymeThermusMicrobiologyThermophileChemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following a screening of Antarctic glacier forefield-bacteria for novel cold-active enzymes, a psychrophilic strain Psychrobacter sp. 94-6PB was selected for further characterization of enzymatic activities. The strain produced lipases and proteases in the temperature range of 4-18ºC. The coding sequence of an extracellular serine-protease was then identified via comparative analysis across Psychrobacter sp. genomes, PCR-amplified in our strain 94-6PB and expressed in the heterologous host E. coli. The purified enzyme (80-kDa) resulted to be a cold-active alkaline protease, performing best at temperatures of 20-30ºC and pH 7-9. It was stable in presence of common inhibitors (β mercaptoethanol (β-ME), dithiothreitol (DTT), urea, phenylmethylsulfonyl fluoride (PMSF) and ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA)) and compatible with detergents and surfactants (Tween 20, Tween 80, hydrogen peroxide and Triton X-100). Because of these properties, the P94-6PB protease may be suitable for use in a new generation of laundry products for cold washing. Furthermore, we assessed the microdiversity of this enzyme in Psychrobacter organisms from different cold habitats and found several gene clusters that correlated with specific ecological niches. We then discussed the role of habitat specialization in shaping the biodiversity of proteins and enzymes and anticipate far-reaching implications for the search of novel variants of biotechnological products.

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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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