Identification of RCN1 and RSA3 as ethanol-tolerant genes in Saccharomyces cerevisiae using a high copy barcoded library
Notice bibliographique
Résumé
Saccharomyces cerevisiae (S. cerevisiae) encounters a multitude of stresses during industrial processes such as wine fermentation including ethanol toxicity. High levels of ethanol reduce the viability of yeast and may prevent completion of fermentation. The identification of ethanol-tolerant genes is important for creating stress-resistant industrial yeast, and S. cerevisiae genomic resources have been utilized for this purpose. We have employed a molecular barcoded yeast open reading frame (MoBY-ORF) high copy plasmid library to identify ethanol-tolerant genes in both the S. cerevisiae S288C laboratory and M2 wine strains. We find that increased dosage of either RCN1 or RSA3 improves tolerance of S288C and M2 to toxic levels of ethanol. RCN1 is a regulator of calcineurin, whereas RSA3 has a role in ribosome maturation. Additional fitness advantages conferred upon overproduction of RCN1 and RSA3 include increased resistance to cell wall degradation, heat, osmotic and oxidative stress. We find that the M2 wine yeast strain is generally more tolerant of stress than S288C with the exception of translation inhibition, which affects M2 growth more severely than S288C. We conclude that regulation of ribosome biogenesis and ultimately translation is a critical factor for S. cerevisiae survival during industrial-related environmental stress.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».