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Enregistrement W1933389414 · doi:10.1186/s12934-015-0315-4

Enhanced secretion of a methyl parathion hydrolase in Pichia pastoris using a combinational strategy

2015· article· en· W1933389414 sur OpenAlexaff
Ping Wang, Lu Huang, Hu Lin Jiang, Jian Tian, Xiaoyu Chu, Ningfeng Wu

Notice bibliographique

RevueMicrobial Cell Factories · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Genetics and Biotechnology
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesNational High-tech Research and Development ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPichia pastorisSecretionHeterologousSecretory proteinSignal peptideBiochemistryEndoplasmic reticulumPichiaProtein precursorHydrolaseBiologyRecombinant DNAChemistryEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although Pichia pastoris has been successfully used to produce various recombinant heterologous proteins, the efficiency varies. In this study, we used methyl parathion hydrolase (MPH) from Ochrobactrum sp. M231 as an example to study the effect of protein amino acid sequence on secretion from P. pastoris. RESULTS: The results indicated that the protein N-terminal sequence, the endoplasmic reticulum (ER) retention signal (KKXX) at the protein C-terminus, and the acidic stability of the protein could affect its secretion from P. pastoris. Mutations designed based on these sequence features markedly improved secretion from P. pastoris. In addition, we found that the secretion properties of a protein can be cumulative when all of the above strategies are combined. The final mutant (CHBD-DQR) designed by combining all of the strategies greatly improved secretion and the secreted MPH activity of CHBD-DQR was enhanced up to 195-fold compared with wild-type MPH without loss of catalytic efficiency. CONCLUSIONS: These results demonstrate that the secretion of heterologous proteins from P. pastoris could be improved by combining changes in multiple protein sequence features.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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