Generation of an Artificial Double Promoter for Protein Expression in Bacillus subtilis through a Promoter Trap System
Notice bibliographique
Résumé
Bacillus subtilis is an attractive host for production of recombinant proteins. Promoters and expression plasmid backbones have direct impacts on the efficiency of gene expression. To screen and isolate strong promoters, a promoter trap vector pShuttleF was developed in this study. Using the vector, approximately 1000 colonies containing likely promoters from Bacillus licheniformis genomic DNA were obtained. Amongst them, pShuttle-09 exhibited the highest β-Gal activities in both Escherichia coli and B. subtilis. The activity of pShuttle-09 in B. subtilis was eight times of that of the P43 promoter, a commonly used strong promoter for B. subtilis. A sequence analysis showed that pShuttle-09 contained P(luxS) and truncated luxS in-frame fused with the reporter gene as well as another fragment upstream of P(luxS) containing a putative promoter. This putative promoter was a hybrid promoter and its β-Gal activity was higher than P(luxS). Reconstructing the hybrid promoter from pShuttle-09 to P(lapS) further improved the β-Gal production by 60%. The usefulness of our promoter trap system is likely due to random shuffling and recombination of DNA fragments and adoption of a rapid and high-throughput screening. Thus, our data provide additional evidence to support the concept of using a promoter trap system to create new promoters.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».