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Enregistrement W4296373993 · doi:10.1038/s41467-022-32993-8

Structural characterization of a soil viral auxiliary metabolic gene product – a functional chitosanase

2022· article· en· W4296373993 sur OpenAlexfundno aff
Ruonan Wu, Clyde A. Smith, Garry W. Buchko, Ian K. Blaby, David Páez-Espino, Nikos C. Kyrpides, Yasuo Yoshikuni, Jason McDermott, Kirsten Hofmockel, John Cort, Janet Jansson

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchBasic Energy SciencesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesOffice of ScienceNational Institutes of HealthUniversity of British ColumbiaJoint Genome InstituteU.S. Department of Energy
Mots-clésChitosanaseBiologyGeneMetagenomicsViral replicationComputational biologyEnzymeGeneticsBiochemistryVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metagenomics is unearthing the previously hidden world of soil viruses. Many soil viral sequences in metagenomes contain putative auxiliary metabolic genes (AMGs) that are not associated with viral replication. Here, we establish that AMGs on soil viruses actually produce functional, active proteins. We focus on AMGs that potentially encode chitosanase enzymes that metabolize chitin - a common carbon polymer. We express and functionally screen several chitosanase genes identified from environmental metagenomes. One expressed protein showing endo-chitosanase activity (V-Csn) is crystalized and structurally characterized at ultra-high resolution, thus representing the structure of a soil viral AMG product. This structure provides details about the active site, and together with structure models determined using AlphaFold, facilitates understanding of substrate specificity and enzyme mechanism. Our findings support the hypothesis that soil viruses contribute auxiliary functions to their hosts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations57
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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