Unveiling the Broad Substrate Specificity of Deoxynivalenol Oxidation Enzyme DepA and Its Role in Detoxifying Trichothecene Mycotoxins
Notice bibliographique
Résumé
mutans 17-2-E-8, exhibits versatility in oxidizing deoxynivalenol (DON) and its derivatives. This study explored DepA's substrate specificity and enzyme kinetics, focusing on DON and 15-acetyl-DON. Besides efficiently oxidizing DON, DepA also transforms 15-acetyl-DON into 15-acetyl-3-keto-DON, as identified via LC-MS/MS and NMR analysis. The kinetic parameters, including the maximum reaction rate, turnover number, and catalytic efficiency, were thoroughly evaluated. DepA-PQQ complex docking was deployed to rationalize the substrate specificity of DepA. This study further delves into the reduced toxicity of the transformation products, as demonstrated via enzyme homology modeling and in silico docking analysis with yeast 80S ribosomes, indicating a potential decrease in toxicity due to lower binding affinity. Utilizing the response surface methodology and central composite rotational design, mathematical models were developed to elucidate the relationship between the enzyme and cofactor concentrations, guiding the future development of detoxification systems for liquid feeds and grain processing. This comprehensive analysis underscores DepA's potential for use in mycotoxin detoxification, offering insights for future applications.
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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 ».