SPECIES
via GBIF
Neurospora crassa is een rode broodschimmel, die behoort tot de ascomyceten. De eerste gepubliceerde vermelding betrof aantastingen in Franse bakkerijen in 1843. Het is in de biologie een bekend modelorganisme, die gemakkelijk op een kunstmatig groeimedium te kweken is. Door de haploïde levenscyclus is een genetische analyse eenvoudig uit te voeren, omdat de expressie van recessieve genen direct zichtbaar is bij de nakomelingen. De analyse van de recombinatie is gemakkelijker door de volgorde van de meiose producten in de ascospore. De ascosporen liggen namelijk op één rij. Neurospora crassa werd door Edward Tatum en George Wells Beadle als onderzoeksmodel gekozen. Voor hun werk verkregen ze in 1958 de Nobelprijs voor de Fysiologie of Geneeskunde. Voor het opwekken van mutaties werd de schimmel bestraald met ionisierende stralen. Aansluitend werd de stofwisseling onderzocht op defecte enzymatische activiteit. Uit de onderzoeksresultaten werd door hen de één gen op één enzym hypothese opgesteld, één gen codeert voor één enzym. Deze hypothese blijkt tegenwoordig nog maar beperkt te gelden (zie: Desoxyribonucleïnezuur#Functies). Hun hypothese werd later door gebruikt bij zijn onderzoek naar metabole reactiepaden van enzymen. Ook hij gebruikte Neurospora crassa bij zijn onderzoek, waarnaar hij verwees bij zijn publicatie in 2004 Deze experimenten vormden het fundament voor wat Beadle en Tatum de ‘biochemische genetica’ noemden. In april 2003 werd in Nature het gesequenste genoom van N. crassa gepubliceerd. Het is ongeveer 43 megabasen groot en bevat afgerond 10.000 genen. Neurospora crassa komt van nature vooral voor in de tropische en subtropische gebieden en overwegend op dood plantenmateriaal. Op hostie kleurt de schimmel deze rood wat de verkeerde indruk van een bloedwonder geeft. Stammen en ander materiaal van Neurospora crassa zijn te verkrijgen bij het Fungal Genetics Stock Center
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
via PubMed
via Wikidata · CC0
via Wikidata sitelinks · CC0
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).