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Enregistrement W4378071400 · doi:10.1126/sciadv.adg1258

Molecular insights into the evolution of woody plant decay in the gut of termites

2023· article· en· W4378071400 sur OpenAlexaff
Hongjie Li, Xue Kang, Mengyi Yang, Boris Dodji Kasseney, Xuguo Zhou, Shiyou Liang, Xiaojie Zhang, Jia‐Long Wen, Bao-Ting Yu, Ning Liu, Yufen Zhao, Jianchu Mo, Cameron R. Currie, John Ralph, Daniel J. Yelle

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLigninDepolymerizationBiologyPolysaccharideHerbivoreBotanyChemistryBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant cell walls represent the most abundant pool of organic carbon in terrestrial ecosystems but are highly recalcitrant to utilization by microbes and herbivores owing to the physical and chemical barrier provided by lignin biopolymers. Termites are a paradigmatic example of an organism’s having evolved the ability to substantially degrade lignified woody plants, yet atomic-scale characterization of lignin depolymerization by termites remains elusive. We report that the phylogenetically derived termite Nasutitermes sp. efficiently degrades lignin via substantial depletion of major interunit linkages and methoxyls by combining isotope-labeled feeding experiments and solution-state and solid-state nuclear magnetic resonance spectroscopy. Exploring the evolutionary origin of lignin depolymerization in termites, we reveal that the early-diverging woodroach Cryptocercus darwini has limited capability in degrading lignocellulose, leaving most polysaccharides intact. Conversely, the phylogenetically basal lineages of “lower” termites are able to disrupt the lignin-polysaccharide inter- and intramolecular bonding while leaving lignin largely intact. These findings advance knowledge on the elusive but efficient delignification in natural systems with implications for next-generation ligninolytic agents.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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