An examination of the quinic acid utilization genes in <i>Aspergillus niger</i> reveals the involvement of 2 pH-dependent permeases
Notice bibliographique
Résumé
Many microorganisms are able to use plant-derived aromatic and cyclic compounds like the common plant secondary metabolite quinic acid as carbon and energy sources. In fungi, 3 enzymatic steps convert quinic acid into the common intermediate protocatechuic acid, which is then further converted into tricarboxylic acid cycle intermediates. The genes encoding these 3 enzymes are known to be part of a gene cluster in Neurospora crassa along with a permease, a gene of unknown function, and an activator-repressor module controlling expression of the cluster. This gene cluster is conserved in fungi and has also been studied in Aspergillus nidulans, where an additional gene of unknown function is included. Here, we studied these genes in the filamentous fungus Aspergillus niger, where the availability of high-quality, well-annotated genomes and efficient tools for genome-editing and global gene expression analysis could provide new insights into quinic acid utilization in fungi. Using homology and whole transcriptome sequencing, we identified the genes involved in quinic acid utilization. Knockout mutants of these genes were then created to observe the growth phenotype on quinic acid media. We showed that not all the genes involved in quinic acid utilization in A. niger are linked. In addition to the in-cluster permease gene, we identified a second, previously unknown off-cluster permease gene which was upregulated in the presence of quinic acid. These 2 permeases were determined to function optimally at different pH levels, with the in-cluster permease being more effective at pH 6.5 and the off-cluster permease more effective at pH 3.5.
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».