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Enregistrement W4220996281 · doi:10.1016/j.isci.2022.104065

Unraveling the regulation of sugar beet pulp utilization in the industrially relevant fungus Aspergillus niger

2022· article· en· W4220996281 sur OpenAlexfundno aff
Sandra Garrigues, Roland S. Kun, Mao Peng, Diane Bauer, Keykhosrow Keymanesh, Anna Lipzen, Vivian Ng, Igor V. Grigoriev, Ronald P. de Vries

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides and Plant Cell Walls
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of ScienceMinistry of Infrastructure and Water ManagementStichting voor de Technische WetenschappenJoint Genome InstituteNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekConcordia UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésSugar beetAspergillus nigerPectinBeet pulpPulp (tooth)CelluloseSugarFungusBiotechnologyPulp and paper industryFood scienceChemistryBotanyBiologyBiochemistryAgronomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient utilization of agro-industrial waste, such as sugar beet pulp, is crucial for the bio-based economy. The fungus Aspergillus niger possesses a wide array of enzymes that degrade complex plant biomass substrates, and several regulators have been reported to play a role in their production. The role of the regulators GaaR, AraR, and RhaR in sugar beet pectin degradation has previously been reported. However, genetic regulation of the degradation of sugar beet pulp has not been assessed in detail. In this study, we generated a set of single and combinatorial deletion mutants targeting the pectinolytic regulators GaaR, AraR, RhaR, and GalX as well as the (hemi-)cellulolytic regulators XlnR and ClrB to address their relative contribution to the utilization of sugar beet pulp. We show that A. niger has a flexible regulatory network, adapting to the utilization of (hemi-)cellulose at early timepoints when pectin degradation is impaired.

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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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