Comparative Proteomic Analysis of Flammulina filiformis Reveals Substrate-Specific Enzymatic Strategies for Lignocellulose Degradation
Notice bibliographique
Résumé
Flammulina filiformis, one of the most delicious and commercially important mushrooms, demonstrates remarkable adaptability to diverse agricultural wastes. However, it is unclear how different substrates affect the degradation of lignocellulosic biomass and the production of lignocellulolytic enzymes in F. filiformis. In this study, label-free comparative proteomic analysis of F. filiformis cultivated on sugarcane bagasse, cotton seed shells, corn cobs, and glucose substrates was conducted to identify degradation mechanism across various substrates. Label-free quantitative proteomics identified 1104 proteins. Gene Ontology and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes pathway analysis of protein expression differences were predominantly enriched in energy metabolism and carbohydrate metabolic pathways. Detailed characterization of carbohydrate-active enzymes among the identified proteins revealed glucanase (GH7, A0A067NSK0) as the key enzyme. F. filiformis secreted higher levels of cellulases and hemicellulases on sugarcane bagasse substrate. In the cotton seed shells substrate, multiple cellulases functioned collaboratively, while in the corn cobs substrate, glucanase predominated among the cellulases. These findings reveal the enzymatic strategies and metabolic flexibility of F. filiformis in lignocellulose utilization, providing novel insights for metabolic engineering applications in biotechnology. The study establishes a theoretical foundation for optimizing biomass conversion and developing innovative substrates using targeted enzyme systems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».