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Enregistrement W4321106423 · doi:10.3390/molecules28041881

Characterization of the Glucan-Branching Enzyme GlgB Gene from Swine Intestinal Bacteria

2023· article· en· W4321106423 sur OpenAlexaff
Yuqi Shao, W. Wang, Ying Hu, Michael G. Gänzle

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyloseResistant starchStarchPolysaccharideGlucanBiochemistryFood scienceChemistryEnzymeHydrolysisFermentationFirmicutesOligosaccharideGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Starch hydrolysis by gut microbiota involves a diverse range of different enzymatic activities. Glucan-branching enzyme GlgB was identified as the most abundant glycosidase in Firmicutes in the swine intestine. GlgB converts α-(1→4)-linked amylose to form α-(1→4,6) branching points. This study aimed to characterize GlgB cloned from a swine intestinal metagenome and to investigate its potential role in formation of α-(1→4,6)-branched α-glucans from starch. The branching activity of purified GlgB was determined with six different starches and pure amylose by quantification of amylose after treatment. GlgB reduced the amylose content of all 6 starches and amylose by more than 85% and displayed a higher preference towards amylose. The observed activity on raw starch indicated a potential role in the primary starch degradation in the large intestine as an enzyme that solubilizes amylose. The oligosaccharide profile showed an increased concentration of oligosaccharide introduced by GlgB that is not hydrolyzed by intestinal enzymes. This corresponded to a reduced in vitro starch digestibility when compared to untreated starch. The study improves our understanding of colonic starch fermentation and may allow starch conversion to produce food products with reduced digestibility and improved quality.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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