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Enregistrement W4399353743 · doi:10.1101/2024.06.04.597308

Discovery and mechanistic characterization of a probiotic-origin 3β-OH-Δ <sup>5-6</sup> -cholesterol-5β-reductase directly converting cholesterol to coprostanol

2024· preprint· en· W4399353743 sur OpenAlexaff
Urmila Netter, Vishakha Bisht, Amit Gaurav, Rekha Sharma, Avik Ghosh, Vinod Singh Bisht, Kiran Ambatipudi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSteroid Chemistry and Biochemistry
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoprostanolCholesterolDehydrogenaseChemistryBiochemistryEnzymeSterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract On the one hand, cholesterol is a foundational molecule for various structural and biochemical pathways, while elevated cholesterol levels are associated with cardiovascular diseases. Some selected strains of Lactobacilli are also known for modulating cholesterol levels. However, the molecular mechanism of cholesterol transformation by lactobacilli has remained challenging to reveal. This study reports the discovery and role of a microbial 3β-OH-Δ 5-6 -cholesterol-5β-reductase from Limosilactobacillus fermentum NKN51, which directly converts cholesterol to coprostanol, thereby resolving the enigma. Protein engineering of the reductase enzyme identified the cholesterol and NADP + interacting amino acids, detailing the catalytic mechanism of 5βChR. Phylogenetic studies emphasize the abundance of 5βChRs in gut commensal lactobacilli, which shares a common ancestor with plant 5β reductases. Meta-analysis results of healthy participant microbiomes underline the significance of 5βChR homologs, while a cohort study reveals an association between higher 5βChR abundance and diabetes. The discovery of the 5βChR enzyme and its molecular mechanism in cholesterol metabolism pave the way for a better understanding of the gut-associated microbiome and the design of practical applications to ameliorate dyslipidemia.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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