A systematic analysis of TCA <i>Escherichia coli</i> mutants reveals suitable genetic backgrounds for enhanced hydrogen and ethanol production using glycerol as main carbon source
Notice bibliographique
Résumé
Biodiesel has emerged as an environmentally friendly alternative to fossil fuels; however, the low price of glycerol feed-stocks generated from the biodiesel industry has become a burden to this industry. A feasible alternative is the microbial biotransformation of waste glycerol to hydrogen and ethanol. Escherichia coli, a microorganism commonly used for metabolic engineering, is able to biotransform glycerol into these products. Nevertheless, the wild type strain yields can be improved by rewiring the carbon flux to the desired products by genetic engineering. Due to the importance of the central carbon metabolism in hydrogen and ethanol synthesis, E. coli single null mutant strains for enzymes of the TCA cycle and other related reactions were studied in this work. These strains were grown anaerobically in a glycerol-based medium and the concentrations of ethanol, glycerol, succinate and hydrogen were analysed by HPLC and GC. It was found that the reductive branch is the more relevant pathway for the aim of this work, with malate playing a central role. It was also found that the putative C4-transporter dcuD mutant improved the target product yields. These results will contribute to reveal novel metabolic engineering strategies for improving hydrogen and ethanol production by E. coli.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».