MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404648666 · doi:10.1038/s42003-024-07287-y

Characterization of a widespread sugar phosphate-processing bacterial microcompartment

2024· article· en· W4404648666 sur OpenAlexfundno aff
Matthew E. Dwyer, Markus Sutter, Cheryl A. Kerfeld

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBasic Energy SciencesOffice of ScienceUniversity of TorontoU.S. Department of Energy
Mots-clésAldolase AEnzymeBiologySugar phosphatesBiochemistryIsomeraseCatabolismSugarBacteriaGeneticsComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many prokaryotes form Bacterial Microcompartments (BMCs) that encapsulate segments of specialized metabolic pathways to enhance catalysis. The various functions of metabolosomes, catabolic BMCs, are dictated by the signature enzyme that processes initial substrates of the confined pathway. The components and native functions of several metabolosomes have been experimentally characterized; however one of the most prevalent across all bacteria has yet to be studied. Sugar Phosphate Utilizing (SPU) BMC loci encode enzymes predicted to be involved in sugar phosphate metabolism. The SPU genetic loci are found in organisms occupying habitats ranging from soils to hot springs, highlighting the ubiquity of the SPU BMC. We bioinformatically characterized seven SPU subtypes, all which contain an enzyme unique to SPU BMCs, a deoxyribose 5-phosphate aldolase (DERA). Here, we define the fundamental characteristics of SPU BMCs and have expressed, purified, and characterized a set of SPU core enzymes. These include a protein-protein complex formed between a SPU BMC DERA and a predicted ribose 5-phosphate isomerase. Further, we show that the SPU BMC DERA is catalytically active and propose that it acts as the universal signature enzyme for the SPU BMC, with implications for fundamental understanding and biotechnological applications of SPU BMCs.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,268 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Explorer davantage

Même revueCommunications BiologyMême sujetEnzyme Structure and FunctionTravaux en français237 207