Blocking utilization of major plant biomass polysaccharides leads <i>Aspergillus</i> <i>niger</i> towards utilization of minor components
Notice bibliographique
Résumé
Fungi produce a wide range of enzymes that allow them to grow on diverse plant biomass. Wheat bran is a low-cost substrate with high potential for biotechnological applications. It mainly contains cellulose and (arabino)xylan, as well as starch, proteins, lipids and lignin to a lesser extent. In this study, we dissected the regulatory network governing wheat bran degradation in Aspergillus niger to assess the relative contribution of the regulators to the utilization of this plant biomass substrate. Deletion of genes encoding transcription factors involved in (hemi-)cellulose utilization (XlnR, AraR, ClrA and ClrB) individually and in combination significantly reduced production of polysaccharide-degrading enzymes, but retained substantial growth on wheat bran. Proteomic analysis suggested the ability of A. niger to grow on other carbon components, such as starch, which was confirmed by the additional deletion of the amylolytic regulator AmyR. Growth was further reduced but not impaired, indicating that other minor components provide sufficient energy for residual growth, displaying the flexibility of A. niger, and likely other fungi, in carbon utilization. Better understanding of the complexity and flexibility of fungal regulatory networks will facilitate the generation of more efficient fungal cell factories that use plant biomass as a substrate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».