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Enregistrement W4383866880 · doi:10.5281/zenodo.8136330

Unlocking the Secrets of Peptide Transport in Wine Yeast: Insights into Oligopeptide Transporter Functions and Nitrogen Source Preferences

2023· article· en· W4383866880 sur OpenAlexaff
Hidde Yaël Berg, Georg Arju, Carmen Becerra-Rodríguez, Virginie Galéote, Ildar Nisamedtinov

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensLallemand (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOligopeptideTransporterYeastWinePeptideChemistryBiochemistryComputational biologyBiologyGeneFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data files and R script for analysis included in the article "Unlocking the Secrets of Peptide Transport in Wine Yeast: Insights into Oligopeptide Transporter Functions and Nitrogen Source Preferences". Abstract: Oligopeptides from grape must represent a secondary source of nitrogen for yeasts to grow and carry out fermentation. Saccharomyces cerevisiae takes up oligopeptides from the environment through multiple oligopeptide transporters with different peptide length specificities. However, due to difficulties associated with the qualitative and quantitative measurement of peptides in natural matrices, peptide transporter specificities have been mostly researched in single peptide environments. Using a peptide mapping method, we monitored the relative consumption of peptides derived from a protein hydrolysate by a set of CRISPR-Cas9-engineered S. cerevisiae wine strains to study oligopeptide transporters from the Opt and Fot families. Results show that Opt2 can import peptides containing three to -at least- seven amino acid residues, which is a broader peptide length specificity than previously reported, while Opt1 was not functional as a peptide transporter in these strains. Fot1, Fot2 and Fot3, previously referred to as di-tripeptide transporters in S. cerevisiae wine strains, could also import tetrapeptides. The consumption order of peptides was determined by the peptide length as higher chain length peptides were taken up by Opt2 only after most di-tetrapeptides were depleted from the media. Altogether, Fot and Opt2 activity assured completion of the fermentation process without necessarily requiring ammonia or free amino acids. Analysis of peptide transporter gene expression during fermentation showed an effect of SO42- not only on OPT1, but also on FOT, and supported the assumption of a possible interplay between Fot and Opt2 activities.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1190,043

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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