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Enregistrement W1969309886 · doi:10.1186/1471-2180-12-295

Linking genome content to biofuel production yields: a meta-analysis of major catabolic pathways among select H2and ethanol-producing bacteria

2012· review· en· W1969309886 sur OpenAlex
Carlo R. Carere, Thomas Rydzak, Tobin J. Verbeke, Nazim Çiçek, David B. Levin, Richard Sparling

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBMC Microbiology · 2012
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome Canada
Mots-clésEthanol fuelBiologyMetabolic engineeringAlcohol dehydrogenaseBiochemistryBiofuelClostridium thermocellumFermentationThermotoga maritimaCellulosic ethanolThermophilePyruvate decarboxylaseComparative genomicsMetabolic pathwayHyperthermophileEthanolBiotechnologyGeneArchaeaGenomeEnzymeCellulaseCelluloseGenomicsEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fermentative bacteria offer the potential to convert lignocellulosic waste-streams into biofuels such as hydrogen (H2) and ethanol. Current fermentative H2 and ethanol yields, however, are below theoretical maxima, vary greatly among organisms, and depend on the extent of metabolic pathways utilized. For fermentative H2 and/or ethanol production to become practical, biofuel yields must be increased. We performed a comparative meta-analysis of (i) reported end-product yields, and (ii) genes encoding pyruvate metabolism and end-product synthesis pathways to identify suitable biomarkers for screening a microorganism's potential of H2 and/or ethanol production, and to identify targets for metabolic engineering to improve biofuel yields. Our interest in H2 and/or ethanol optimization restricted our meta-analysis to organisms with sequenced genomes and limited branched end-product pathways. These included members of the Firmicutes, Euryarchaeota, and Thermotogae. RESULTS: Bioinformatic analysis revealed that the absence of genes encoding acetaldehyde dehydrogenase and bifunctional acetaldehyde/alcohol dehydrogenase (AdhE) in Caldicellulosiruptor, Thermococcus, Pyrococcus, and Thermotoga species coincide with high H2 yields and low ethanol production. Organisms containing genes (or activities) for both ethanol and H2 synthesis pathways (i.e. Caldanaerobacter subterraneus subsp. tengcongensis, Ethanoligenens harbinense, and Clostridium species) had relatively uniform mixed product patterns. The absence of hydrogenases in Geobacillus and Bacillus species did not confer high ethanol production, but rather high lactate production. Only Thermoanaerobacter pseudethanolicus produced relatively high ethanol and low H2 yields. This may be attributed to the presence of genes encoding proteins that promote NADH production. Lactate dehydrogenase and pyruvate:formate lyase are not conducive for ethanol and/or H2 production. While the type(s) of encoded hydrogenases appear to have little impact on H2 production in organisms that do not encode ethanol producing pathways, they do influence reduced end-product yields in those that do. CONCLUSIONS: Here we show that composition of genes encoding pathways involved in pyruvate catabolism and end-product synthesis pathways can be used to approximate potential end-product distribution patterns. We have identified a number of genetic biomarkers for streamlining ethanol and H2 producing capabilities. By linking genome content, reaction thermodynamics, and end-product yields, we offer potential targets for optimization of either ethanol or H2 yields through metabolic engineering.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,119 · 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