A high throughput screening process and quick isolation of novel lignin-degrading microbes from large number of natural biomasses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High throughput screening approaches can significantly speed up the identification of novel enzymes from natural microbial consortiums. A two-step high throughput screening process was proposed and explored to screen lignin-degrading microorganisms. By employing this modified culture enrichment method and screening based on enzyme activity, a total of 82 bacterial and 46 fungal strains were isolated from fifty decayed wood samples (100 liquid cultures) collected from the banks of the Ottawa River in Canada. Among them, ten bacterial and five fungal strains were selected and identified based on their high laccase activities by 16S rDNA and ITS gene sequencing, respectively. The study identified bacterial strains from various genera including Serratia, Enterobacter, Raoultella, and Bacillus, along with fungal counterparts including Mucor, Trametes, Conifera, and Aspergillus. Moreover, Aspergillus sydowii (AORF21), Mucor sp. (AORF43), Trametes versicolor (AORF3), and Enterobacter sp. (AORB55) exhibited xylanase and β- glucanase activities in addition to laccase production. The proposed approach allowed for the quick identification of promising consortia and enhanced the chance of isolating desired strains based on desired enzyme activities. This method is not limited to lignocellulose and lignin-degrading microorganisms but can be applied to identify novel microbial strains and enzymes from different natural samples.
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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 | 0,001 |
| 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 découle