Increasing Recombinant Protein Production in E. coli by an Alternative Method to Reduce Acetate
Notice bibliographique
Résumé
Since the development of recombinant DNA technology (Cohen et al., 1973), it became possible to express heterologous genes in proor eukaryotic hosts, i.e. genes which they naturally not express. This development enabled the production of all kinds of products of which the high-added value recombinant proteins, became increasingly important and as such boosted biopharmaceutical and industrial enzyme applications. Up to now, the FDA (Food and Drug Administration) and EMEA (European Medicines Agency) have licensed the application of more than 150 recombinant proteins to be used as a pharmaceutical (Ferrer-Miralles et al., 2009). Global sales of biopharmaceuticals are estimated to account for US$70–80 Billion today (Walsh, 2010). Industrial enzymes (e.g. proteases, amylases, lipases, cellulases, pullulanases, pectinases) are used in various industrial segments and the industrial enzyme market is still expanding, estimated to reach US$ 3.74 Billion by the year 2015 (Global Industry Analysts, 2011). To date, the majority of this industrial enzyme market value is generated by recombinant processes (Hodgson, 1994; Demain & Vaishnav, 2009).
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,008 |
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 ».