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
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
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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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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