Glycerol and environmental factors: effects on 1,3-propanediol production and NAD<sup>+</sup> regeneration in <i>Lactobacillus panis </i>PM1
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study was conducted to understand the influences of fermentation factors in NADH recycling and mechanisms of 1,3-propanediol (1,3-PDO) production in Lactobacillus panis PM1. METHODS AND RESULTS: We conducted metabolite analyses, qRT-PCR of the glycerol reductive pathway [glycerol dehydratase (DhaB) and 1,3-PDO dehydrogenase (DhaT)] and DhaT activity assays at different pH, temperature and initial glycerol concentrations. The supplementation of 150 mmol l(-1) glycerol caused a shift in NADH flux from ethanol to 1,3-PDO production, whereas 300 mol l(-1) glycerol negatively affected the regeneration of NAD(+) via 1,3-PDO production. This retardation decreased transcription levels and specific activities of DhaT. The decreased DhaT activity eventually caused the shutdown of 1,3-PDO production. Temperature and pH did not significantly affect the specific activity of DhaT, whereas expression of genes for DhaB and DhaT was activated under acidic conditions. Moreover, fresh glucose addition after its depletion could not restart the glycerol reduction, but increased ethanol production. CONCLUSIONS: Those environmental factors affect 1,3-PDO production in different ways through changing the expression level of enzymes and shifting the NAD(+) regeneration pathways. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Our findings elucidated a key element to optimize 1,3-PDO production by Lact. panis PM1, which potentially improves 1,3-PDO manufacturing efficiencies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».