Molecular analyses of the diversity and function of the family 1 β-glucosidase-producing microbial community in compost
Notice bibliographique
Résumé
The diversity and transcription efficiency of GH1 family β-glucosidase genes were investigated in natural and inoculated composts using a DNA clone library and real-time qPCR. Compositional differences were observed in the functional communities between the two composting processes. Proteobacteria, Actinobacteria, Firmicutes, and Chloroflexi were the dominant phyla. Twenty representative β-glucosidase genes were quantitatively analyzed from the DNA and RNA pools. Principal component analysis and Pearson’s correlation analysis showed that cellulose degradation is correlated with the composition and succession of functional microbial communities, and this correlation was mainly observed in Proteobacteria and Actinobacteria. Compared with inoculated compost, the functional microbial communities in natural compost with a low diversity index exhibited a weak buffering capacity for function in response to environmental changes. This may explain the consistency and dysfunction of cellulose degradation and transcriptional regulation by dominant β-glucosidase genes. Except for the β-glucosidase genes encoding constitutive enzymes, individual β-glucosidase genes responded to environmental changes more drastically than the group β-glucosidase genes. The correlation results suggested that β-glucosidase genes belonging to Micrococcales play an important role in the regulation of intracellular β-glucosidase. These results indicated that the responses of functional microorganisms were different during both composting processes and were reflected at both the individual and group levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».