Discovery of Fusadapamides, Accessory Chromosome-Associated Metabolites Incorporating <scp>l</scp> -2,3-Diaminopropionic Acid in <i>Fusarium poae</i>
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Genome mining of fungal plant pathogens has uncovered biosynthetic gene clusters encoded on lineage-specific accessory chromosomes, revealing untapped potential for novel natural product discovery by metabolomic assessment of fungal populations. In Fusarium poae, a species contributing to Fusarium head blight on cereals, whole-genome sequencing and comparative metabolomics identified an accessory chromosome-associated biosynthetic gene cluster responsible for the production of a novel family of secondary metabolites, the fusadapamides. These linear tripeptides contain l -2,3-diaminopropionic acid ( l -Dap), a rare nonproteinogenic amino acid not previously reported in fungi. Biochemical and genetic analyses revealed that F. poae synthesizes l -Dap via an accessory chromosome-encoded two-gene module that uniquely utilizes l -alanine as a substrate, diverging from known bacterial and plant l -Dap biosynthesis pathways. While fusadapamide production appears limited within Fusarium, homologous l -Dap biosynthetic modules were identified across diverse ascomycetes, suggesting a broader role in fungal secondary metabolism. This study highlights the power of using untargeted metabolomics at population-scale to uncover accessory chromosome-linked biosynthetic innovations and expands our understanding of fungal natural product biosynthesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».