Characterisation of pyrenoid components in the diatom Thalassiosira pseudonana
Notice bibliographique
Résumé
Eukaryotic algae are responsible for approximately one-third of global carbon fixation.To maximise photosynthetic efficiency, algae have evolved biophysical carbon concentrating mechanisms (CCMs), concentrating inorganic carbon (Ci) to saturate Ribulose-1,5-bisphosphate carboxylase-oxygenase (Rubisco) with CO2.Central to the algal CCM is the pyrenoid, a dynamic, Rubisco-containing organelle located in the chloroplast.Diatoms, an algal group with CCMs, are found in freshwater and ocean environments.They are important primary producers responsible for up to 20% of global carbon fixation.Current understanding of the diatom CCM is incomplete with key pyrenoid components unknown or uncharacterized.These components include linker proteins which bind Rubisco to drive pyrenoid formation, carbonic anhydrases (CAs) which release CO2 for fixation by Rubisco and Shell proteins hypothesized to prevent CO2 loss from the pyrenoid.This study uses bioinformatic techniques to investigate linker proteins, CAs and Shell proteins, particularly focusing on the model diatom Thalassiosira pseudonana.A novel combination of structural and phylogenetic analysis gives insight into the complexities of CCM component evolution between ecologically relevant algal lineages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».