BglBrick vectors and datasheets: A synthetic biology platform for gene expression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As engineered biological systems become more complex, it is increasingly common to express multiple operons from different plasmids and inducible expression systems within a single host cell. Optimizing such systems often requires screening combinations of origins of replication, expression systems, and antibiotic markers. This procedure is hampered by a lack of quantitative data on how these components behave when more than one origin of replication or expression system are used simultaneously. Additionally, this process can be time consuming as it often requires the creation of new vectors or cloning into existing but disparate vectors. RESULTS: Here, we report the development and characterization of a library of expression vectors compatible with the BglBrick standard (BBF RFC 21). We have designed and constructed 96 BglBrick-compatible plasmids with a combination of replication origins, antibiotic resistance genes, and inducible promoters. These plasmids were characterized over a range of inducer concentrations, in the presence of non-cognate inducer molecules, and with several growth media, and their characteristics were documented in a standard format datasheet. A three plasmid system was used to investigate the impact of multiple origins of replication on plasmid copy number. CONCLUSIONS: The standardized collection of vectors presented here allows the user to rapidly construct and test the expression of genes with various combinations of promoter strength, inducible expression system, copy number, and antibiotic resistance. The quantitative datasheets created for these vectors will increase the predictability of gene expression, especially when multiple plasmids and inducers are utilized.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,008 |
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 ».