Functional Characterization of <i>ent</i>-Copalyl Diphosphate Synthase and Kaurene Synthase Genes from <i>Coffea arabica</i> L
Notice bibliographique
Résumé
The biochemical profile of coffee beans translates directly into quality traits, nutraceutical and health promoting properties of the coffee beverage. Ent -kaurene is the ubiquitous precursor for gibberellin biosynthesis in plants, but it also serves as an intermediate in specialized (i.e., secondary) diterpenoid metabolism that leads to a diversity of more than 1,000 different metabolites. Nutraceutical effects on human health attributed to diterpenes include antioxidant, anticarcinogenic, and anti-inflammatory properties. Cafestol (CAF) and kahweol (KAH) are two diterpenes found exclusively in the Coffea genus. Our objective was to identify and functionally characterize genes involved in the central step of ent -kaurene production. We identified 17 putative terpene synthase genes in the transcriptome of Coffea arabica . Two ent -copalyl diphosphate synthase ( CaCPS ) and three kaurene synthase ( CaKS ) were selected and manually annotated. Transcript expression profiles of CaCPS1 and CaKS3 best matched the CAF and KAH metabolite profiles in different tissues. CaCPS1 and CaKS3 proteins were heterologously expressed and functionally characterized. CaCPS1 catalyzes the cyclization of geranylgeranyl diphosphate (GGPP) to ent -copalyl diphosphate ( ent -CPP), which is converted to ent -kaurene by CaKS3. Knowledge about the central steps of diterpene formation in coffee provides a foundation for future characterization of the subsequent enzymes involved in CAF and KAH biosynthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».