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Enregistrement W2100693118 · doi:10.1007/s10295-015-1627-4

Engineering <i>Escherichia coli</i> for high-level production of propionate

2015· article· en· W2100693118 sur OpenAlexafffund
Lamees Akawi, Kajan Srirangan, Xuejia Liu, Murray Moo‐Young, C. Perry Chou

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Microbiology & Biotechnology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPropionateEscherichia coliBiochemistryGlycerolChemistryMetabolic engineeringDissimilationBiologyMicrobiologyEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mounting environmental concerns associated with the use of petroleum-based chemical manufacturing practices has generated significant interest in the development of biological alternatives for the production of propionate. However, biological platforms for propionate production have been limited to strict anaerobes, such as Propionibacteria and select Clostridia. In this work, we demonstrated high-level heterologous production of propionate under microaerobic conditions in engineered Escherichia coli. Activation of the native Sleeping beauty mutase (Sbm) operon not only transformed E. coli to be propionogenic (i.e., propionate-producing) but also introduced an intracellular "flux competition" between the traditional C2-fermentative pathway and the novel C3-fermentative pathway. Dissimilation of the major carbon source of glycerol was identified to critically affect such "flux competition" and, therefore, propionate synthesis. As a result, the propionogenic E. coli was further engineered by inactivation or overexpression of various genes involved in the glycerol dissimilation pathways and their individual genetic effects on propionate production were investigated. Generally, knocking out genes involved in glycerol dissimilation (except glpA) can minimize levels of solventogenesis and shift more dissimilated carbon flux toward the C3-fermentative pathway. For optimal propionate production with high C3:C2-fermentative product ratios, glycerol dissimilation should be channeled through the respiratory pathway and, upon suppressed solventogenesis with minimal production of highly reduced alcohols, the alternative NADH-consuming route associated with propionate synthesis can be critical for more flexible redox balancing. With the implementation of various biochemical and genetic strategies, high propionate titers of more than 11 g/L with high yields up to 0.4 g-propionate/g-glycerol (accounting for ~50 % of dissimilated glycerol) were achieved, demonstrating the potential for industrial application. To our knowledge, this represents the most effective engineered microbial system for propionate production with titers and yields comparable to those achieved by anaerobic batch cultivation of various native propionate-producing strains of Propionibacteria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations32
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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