Phylogenetically distinct fungal expansins show different binding preferences towards cellulosic materials and enhance cellulase activity
Notice bibliographique
Résumé
Expansins and expansin-like proteins are found in plants and microbes, and can disrupt the cellulosic fiber network of plant cell walls. While plant expansins play a role in cell wall formation, microbial expansin-like proteins reportedly enhance the activity of cellulases. Herein, two novel fungal expansin-like proteins, Ama EXLX1 from Allomyces macrogynus and Apu EXLX1 from Aureobasidium pullulans , were recombinantly produced in Pichia pastoris . While both Ama EXLX1 and Apu EXLX1 retain typical expansin structure, they share low sequence identity (22.5 %) and different predicted pI values (5.8 and 8.8, respectively), which was expected to impact their action on cellulosic substrates. Accordingly, adsorption of the proteins on cellulose nanofibers (CNF) and the impact of the expansin-like proteins on the hydrolysis of CNF by an endoglucanase (Cel7B) was investigated using quartz crystal microbalance with dissipation (QCM-D). Ama EXLX1 showed higher affinity towards cellulose compared to Apu EXLX1, which was correlated to missing key aromatic residues in the polysaccharide binding surface of Apu EXLX1. The pretreatment of a CNF film with Ama EXLX1 and Apu EXLX1 increased the initial rate of Cel7B activity. This study underscores similarities between the impacts that bacterial and fungal expansin-like proteins can have on the enzymatic deconstruction of cellulose, and sequence properties that could impact expansin performance.
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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) | 0,000 | 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 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 ».