Recombinant production of omega-3 fatty acids in Escherichia coli using a gene cluster isolated from Shewanella baltica MAC1
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To isolate eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) genes from Shewanella baltica MAC1 and to examine recombinant production of EPA and DHA in E. coli to investigate cost-effective, sustainable and convenient alternative sources for fish oils. METHODS AND RESULTS: A fosmid library was prepared from the genomic DNA of S. baltica MAC1 and was screened for EPA and DHA genes by colony hybridization using a partial fragment of the S. baltica MAC1 pfaA and pfaD genes as probes. Analysis of total fatty acids isolated from transgenic E. coli positive for pfaA and pfaD genes by gas chromatography and gas chromatography-mass spectrometry indicated recombinant production of both EPA and DHA. Analysis of the complete nucleotide sequence for the isolated gene cluster showed 16 putative open reading frames (ORFs). Among those, four ORFs showed homology with pfaA, pfaB, pfaC and pfaD genes of the EPA and/or DHA biosynthesis gene clusters; however, the protein domains of these genes were different from other EPA/DHA biosynthesis genes. CONCLUSIONS: The EPA and DHA gene cluster was cloned successfully. The transgenic E. coli strain carrying the omega-3 gene cluster was able to produce both EPA and DHA. The isolated gene cluster contained all the genes required for the recombinant production of both EPA and DHA in E. coli. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: These findings have implications for any future use of the EPA and DHA gene cluster in other micro-organisms, notably those being used for fermentation. Recombinant production of both EPA and DHA by E. coli or any other micro-organism has great potential to add economic value to a variety of industrial and agricultural products.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».