A transcriptomic analysis for identifying the unintended effects of introducing a heterologous glyphosate-tolerant EPSP synthase into <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Glyphosate is one of the most commonly used broad-spectrum herbicides with little to no hazard to animals, human beings, or the environment. Some microbial 5-enolpyruvylshikimate-3-phosphate (EPSP) synthase variants are not inhibited by glyphosate, and they provide a powerful tool to engineer glyphosate-tolerant plants. However, the unintended effects of EPSP synthase expression patterns on microbes are not yet clear. Here, we use an Affymetrix GeneChip analysis to study how introduction of a heterologous glyphosate-tolerant EPSP synthase into a model microorganism Escherichia coli (E. coli) affects the global gene expression profile. The profile showed that 161 of 4071 genes were differentially expressed after the introduction of the synthase: 19 (0.47%) were up-regulated and 143 (3.49%) were down-regulated. The microarray results, in combination with BiOLOG substrate utilization and amino acid composition assays, suggested that heterologous EPSP synthase expression had very minor effects on E. coli. Although a small number of genes and metabolites were affected by EPSP synthase expression, no functional correlations were identified among the dataset. This study may shed light on the effect of EPSP synthase expression on microbes, which should help in the assessment of environmental safety.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».