Construction and evaluation of food-grade vectors for Lactococcus lactis using aspartate aminotransferase and alpha-galactosidase as selectable markers
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We report development of two food-grade cloning vectors for Lactococcus lactis, which utilize either a lactococcal aspartate aminotransferase gene (aspC), or Bifidobacterium longumalpha-galactosidase gene (aglL) as selectable markers. METHODS AND RESULTS: The theta-replicon of lactococcal plasmid, pW563, was combined with aspC and a multiple cloning site. When electroporated into L. lactis JLS400 (AspC-), the resulting vector, pSUW611 (3.9 kbp), restores ability of the mutant to grow in milk thus allowing for selection of the transformants. The vector is stable during 100 generations of nonselective growth (0.2% loss per generation). The second vector, pSUW711 (5.1 kbp), was constructed by exchanging aspC with aglL under the control of usp45 promoter. Lactococcus lactis transformed with pSUW711 produced distinctive colonies within 48-72 h on melibiose-containing plates. Expression of two Lactobacillus helveticus peptidases was attempted using these new vehicles. Introduction of pepN on pSUW611 and pSUW711 into L. lactis led to a sixfold, or 27-fold increase in aminopeptidase activity, respectively. However, no changes in endopeptidase activity were recorded upon transformation with pSUW611 carrying pepO2 under control of three different promoters. Attempts were also made to construct high copy variants of pSUW711. CONCLUSIONS: The aspC and aglL can be employed as food-grade genetic markers for L. lactis. The vectors, pSUW611 and pSUW711, were successfully used to express Lact. helveticus PepN in L. lactis. SIGNIFICANCE AND IMPACT OF THE STUDY: Two novel food-grade vectors were developed which provide simple and convenient selection and maintenance in L. lactis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».