Mono and diterpene production in <i>Escherichia coli</i>
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mono- and diterpenoids are of great industrial and medical value as specialty chemicals and pharmaceuticals. Production of these compounds in microbial hosts, such as Escherichia coli, can be limited by intracellular levels of the polyprenyl diphosphate precursors, geranyl diphosphate (GPP), and geranylgeranyl diphosphate (GGPP). To alleviate this limitation, we constructed synthetic operons that express three key enzymes for biosynthesis of these precursors: (1). DXS,1-deoxy-d-xylulose-5-phosphate synthase; (2). IPPHp, IPP isomerase from Haematococcus pluvialis; and (3). one of two variants of IspA, FPP synthase that produces either GPP or GGPP. The reporter plasmids pAC-LYC and pACYC-IB, which encode enzymes that convert either FPP or GGPP, respectively, to the pigment lycopene, were used to demonstrate that at full induction, the operon encoding the wild-type FPP synthase and mutant GGPP synthase produced similar levels of lycopene. To synthesize di- or monoterpenes in E. coli using the GGPP and GPP encoding operons either a diterpene cyclase [casbene cyclase (Ricinus communis L) and ent-kaurene cyclase (Phaeosphaeria sp. L487)] or a monoterpene cyclase [3-carene cyclase (Picea abies)] was coexpressed with their respective precursor production operon. Analysis of culture extracts or headspace by gas chromatography-mass spectrometry confirmed the in vivo production of the diterpenes casbene, kaur-15-ene, and kaur-16-ene and the monoterpenes alpha-pinene, myrcene, sabinene, 3-carene, alpha-terpinene, limonene, beta-phellandrene, alpha-terpinene, and terpinolene. Construction and functional expression of GGPP and GPP operons provides an in vivo precursor platform host for the future engineering of di- and monoterpene cyclases and the overproduction of terpenes in bacteria.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 découle