Genetic and biochemical diversity of terpene biosynthesis in cyanobacterial strains from tropical soda lakes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Terpenes and terpenoids are vital components in diverse metabolic pathways, forming the terpenome-the complete spectrum of terpene-related compounds biosynthesized by an organism. Integrating bioinformatic tools has significantly enhanced the ability to assess metabolic potential by combining these computational approaches with experimental biochemical data. Furthermore, gene annotation provides critical insights into specialized targets, facilitating the identification of shared or unique features across different strains. Aims and methods: This study investigates the presence of terpene compounds in cyanobacterial strains isolated from tropical soda lakes using a combination of gene mining, synteny analysis, phylogenetics, and metabolomics. Results and discussion: Key enzymes, including phytoene synthase and squalene hopene cyclase, were identified, showing significant similarities and evolutionary links to gene copies in Cyanobacteria from diverse ecological environments. Metabolomic analysis complemented genomic predictions, uncovering a rich diversity of tetraterpene compounds, particularly carotenoids. Notably, triterpene hopanoids were found exclusively in a unicellular strain. These compounds show significant potential for cellular protection, metabolic adaptation, and biotechnological uses. They might support microbial communities in extreme environments, such as the saline-alkaline lakes of the Pantanal Biome in Brazil, developing unique survival and resilience strategies in these harsh conditions. Conclusion: This study highlights the extensive range of insights that can be obtained by integrating genetics and biochemistry in exploring cyanobacterial diversity, especially from organisms thriving in extreme environments.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».