A Multiplexing Activity-Based Protein-Profiling Platform for Dissection of a Native Bacterial Xyloglucan-Degrading System
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Bacteria and yeasts grow on biomass polysaccharides by expressing and excreting a complex array of glycoside hydrolase (GH) enzymes. Identification and annotation of such GH pools, which are valuable commodities for sustainable energy and chemistries, by conventional means (genomics, proteomics) are complicated, as primary sequence or secondary structure alignment with known active enzymes is not always predictive for new ones. Here we report a “low-tech”, easy-to-use, and sensitive multiplexing activity-based protein-profiling platform to characterize the xyloglucan-degrading GH system excreted by the soil saprophyte, Cellvibrio japonicus, when grown on xyloglucan. A suite of activity-based probes bearing orthogonal fluorophores allows for the visualization of accessory exo -acting glycosidases, which are then identified using biotin-bearing probes. Substrate specificity of xyloglucanases is directly revealed by imbuing xyloglucan structural elements into bespoke activity-based probes. Our ABPP platform provides a highly useful tool to dissect xyloglucan-degrading systems from various sources and to rapidly select potentially useful ones. The observed specificity of the probes moreover bodes well for the study of other biomass polysaccharide-degrading systems, by modeling probe structures to those of desired substrates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».