Functional expression and characterization of five wax ester synthases in Saccharomyces cerevisiae and their utility for biodiesel production
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wax ester synthases (WSs) can synthesize wax esters from alcohols and fatty acyl coenzyme A thioesters. The knowledge of the preferred substrates for each WS allows the use of yeast cells for the production of wax esters that are high-value materials and can be used in a variety of industrial applications. The products of WSs include fatty acid ethyl esters, which can be directly used as biodiesel. RESULTS: Here, heterologous WSs derived from five different organisms were successfully expressed and evaluated for their substrate preference in Saccharomyces cerevisiae. We investigated the potential of the different WSs for biodiesel (that is, fatty acid ethyl esters) production in S. cerevisiae. All investigated WSs, from Acinetobacter baylyi ADP1, Marinobacter hydrocarbonoclasticus DSM 8798, Rhodococcus opacus PD630, Mus musculus C57BL/6 and Psychrobacter arcticus 273-4, have different substrate specificities, but they can all lead to the formation of biodiesel. The best biodiesel producing strain was found to be the one expressing WS from M. hydrocarbonoclasticus DSM 8798 that resulted in a biodiesel titer of 6.3 mg/L. To further enhance biodiesel production, acetyl coenzyme A carboxylase was up-regulated, which resulted in a 30% increase in biodiesel production. CONCLUSIONS: Five WSs from different species were functionally expressed and their substrate preference characterized in S. cerevisiae, thus constructing cell factories for the production of specific kinds of wax ester. WS from M. hydrocarbonoclasticus showed the highest preference for ethanol compared to the other WSs, and could permit the engineered S. cerevisiae to produce biodiesel.
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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) | 0,000 | 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 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 ».