Characterization of Thermotoga neapolitana Alcohol Dehydrogenases in the Ethanol Fermentation Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Hyperthermophilic Thermotoga spp. are candidates for cellulosic ethanol fermentation. A bifunctional iron-acetaldehyde/alcohol dehydrogenase (Fe-AAdh) has been revealed to catalyze the acetyl-CoA (Ac-CoA) reduction to form ethanol via an acetaldehyde intermediate in Thermotoga neapolitana (T. neapolitana). In this organism, there are three additional alcohol dehydrogenases, Zn-Adh, Fe-Adh1, and Fe-Adh2, encoded by genes CTN_0257, CTN_1655, and CTN_1756, respectively. This paper reports the properties and functions of these enzymes in the fermentation pathway from Ac-CoA to ethanol. It was determined that Zn-Adh only exhibited activity when oxidizing ethanol to acetaldehyde, and no detectable activity for the reaction from acetaldehyde to ethanol. Fe-Adh1 had specific activities of approximately 0.7 and 0.4 U/mg for the forward and reverse reactions between acetaldehyde and ethanol at a pHopt of 8.5 and Topt of 95 °C. Catalyzing the reduction of acetaldehyde to produce ethanol, Fe-Adh2 exhibited the highest activity of approximately 3 U/mg at a pHopt of 7.0 and Topt of 85 °C, which were close to the optimal growth conditions. These results indicate that Fe-Adh2 and Zn-Adh are the main enzymes that catalyze ethanol formation and consumption in the hyperthermophilic bacterium, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».