Bioinformatic mapping of a more precise Aspergillus niger degradome
Notice bibliographique
Résumé
Aspergillus niger has the ability to produce a large variety of proteases, which are of particular importance for protein digestion, intracellular protein turnover, cell signaling, flavour development, extracellular matrix remodeling and microbial defense. However, the A. niger degradome (the full repertoire of peptidases encoded by the A. niger genome) available is not accurate and comprehensive. Herein, we have utilized annotations of A. niger proteases in AspGD, JGI, and version 12.2 MEROPS database to compile an index of at least 232 putative proteases that are distributed into the 71 families/subfamilies and 26 clans of the 6 known catalytic classes, which represents ~ 1.64% of the 14,165 putative A. niger protein content. The composition of the A. niger degradome comprises ~ 7.3% aspartic, ~ 2.2% glutamic, ~ 6.0% threonine, ~ 17.7% cysteine, ~ 31.0% serine, and ~ 35.8% metallopeptidases. One hundred and two proteases have been reassigned into the above six classes, while the active sites and/or metal-binding residues of 110 proteases were recharacterized. The probable physiological functions and active site architectures of these peptidases were also investigated. This work provides a more precise overview of the complete degradome of A. niger, which will no doubt constitute a valuable resource and starting point for further experimental studies on the biochemical characterization and physiological roles of these proteases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».