Loosenin-like proteins from <i>Phanerochaete carnosa</i> impact both cellulose and chitin fiber networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial expansin-related proteins are ubiquitous across bacterial and fungal organisms, and reportedly play a role in the modification and deconstruction of cell wall polysaccharides including lignocellulose. So far, very few microbial expansin related proteins, including loosenins and loosenin-like (LOOL) proteins, have been functionally characterized. Herein, four LOOLs encoded by Phanerochaete carnosa and belonging to different subfamilies (i.e., PcaLOOL7 and PcaLOOL9 from subfamily A; PcaLOOL2 and PcaLOOL12 from subfamily B) were recombinantly produced and the purified proteins were characterized using diverse cellulose and chitin substrates. Whereas all of the purified PcaLOOLs weakened cellulose filter paper and cellulose nanofibril networks (CNF), none significantly boosted cellulase activity on the selected cellulose substrates (Avicel and Whatman paper). Binding of PcaLOOLs to alpha-chitin was higher than to cellulose (Avicel), and highest at pH 5.0. Notably, whereas PcaLOOL9 reduced the yield strain of chitin nanofibrils (ChNF) in a protein-dose dependent manner, the reverse pattern was observed for PcaLOOL7 despite belonging to the same LOOL subfamily. The current study reveals the potential of microbial expansin-related proteins to impact both cellulose and chitin networks, and provides further evidence pointing to a non-lytic mode of action.
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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 ».