Combined whole cell wall analysis and streamlined in silico carbohydrate-active enzyme discovery to improve biocatalytic conversion of agricultural crop residues
Notice bibliographique
Résumé
The production of biofuels as an efficient source of renewable energy has received considerable attention due to increasing energy demands and regulatory incentives to reduce greenhouse gas emissions. Second-generation biofuel feedstocks, including agricultural crop residues generated on-farm during annual harvests, are abundant, inexpensive, and sustainable. Unlike first-generation feedstocks, which are enriched in easily fermentable carbohydrates, crop residue cell walls are highly resistant to saccharification, fermentation, and valorization. Crop residues contain recalcitrant polysaccharides, including cellulose, hemicelluloses, pectins, and lignin and lignin-carbohydrate complexes. In addition, their cell walls can vary in linkage structure and monosaccharide composition between plant sources. Characterization of total cell wall structure, including high-resolution analyses of saccharide composition, linkage, and complex structures using chromatography-based methods, nuclear magnetic resonance, -omics, and antibody glycome profiling, provides critical insight into the fine chemistry of feedstock cell walls. Furthermore, improving both the catalytic potential of microbial communities that populate biodigester reactors and the efficiency of pre-treatments used in bioethanol production may improve bioconversion rates and yields. Toward this end, knowledge and characterization of carbohydrate-active enzymes (CAZymes) involved in dynamic biomass deconstruction is pivotal. Here we overview the use of common "-omics"-based methods for the study of lignocellulose-metabolizing communities and microorganisms, as well as methods for annotation and discovery of CAZymes, and accurate prediction of CAZyme function. Emerging approaches for analysis of large datasets, including metagenome-assembled genomes, are also discussed. Using complementary glycomic and meta-omic methods to characterize agricultural residues and the microbial communities that digest them provides promising streams of research to maximize value and energy extraction from crop waste streams.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».