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Enregistrement W4395022334 · doi:10.1093/jxb/erae187

Navigating <i>Amaryllidaceae</i> alkaloids: bridging gaps and charting biosynthetic territories

2024· review· en· W4395022334 sur OpenAlexafffund
Nuwan Sameera Liyanage, Fatima Awwad, Karen Cristine Gonçalves dos Santos, Thilina U. Jayawardena, Natacha Mérindol, Isabel Desgagné‐Penix

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Botany · 2024
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical synthesis and alkaloids
Établissements canadiensInnovation and Economic Development Trois RivièresUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAmaryllidaceae AlkaloidsBiosynthesisAmaryllidaceaeBiologyComputational biologyBiotechnologyBiochemistryBotanyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amaryllidaceae alkaloid (AA) biosynthesis has garnered significant attention in recent years, particularly with the commercialization of galanthamine as a treatment for the symptoms of Alzheimer's disease. A significant amount of research work over the last eight decades has focused on the understanding of AA biosynthesis, starting from early radiolabelling studies to recent multi-omics analysis with modern biotechnological advancements. Those studies enabled the identification of hundreds of metabolites, the characterization of biochemical pathways, and an understanding of the environmental stimuli and of the molecular regulation of these pharmaceutically and agriculturally important metabolites. Despite numerous studies, there remain significant gaps in understanding the biosynthesis of AAs in Amaryllidaceae plants. As such, further research is needed to fully elucidate the metabolic pathways and facilitate their production. This review aims to provide a comprehensive summary of the current state of knowledge on AA biosynthesis, from elicitation of expression of transcription factors in the cell nucleus to alkaloid transport in the apoplast, and to highlight the challenges that need to be overcome for further advancement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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