In silico characterization of microbial electrosynthesis for metabolic engineering of biochemicals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A critical concern in metabolic engineering is the need to balance the demand and supply of redox intermediates such as NADH. Bioelectrochemical techniques offer a novel and promising method to alleviate redox imbalances during the synthesis of biochemicals and biofuels. Broadly, these techniques reduce intracellular NAD+ to NADH and therefore manipulate the cell's redox balance. The cellular response to such redox changes and the additional reducing power available to the cell can be harnessed to produce desired metabolites. In the context of microbial fermentation, these bioelectrochemical techniques can be used to improve product yields and/or productivity. RESULTS: We have developed a method to characterize the role of bioelectrosynthesis in chemical production using the genome-scale metabolic model of E. coli. The results in this paper elucidate the role of bioelectrosynthesis and its impact on biomass growth, cellular ATP yields and biochemical production. The results also suggest that strain design strategies can change for fermentation processes that employ microbial electrosynthesis and suggest that dynamic operating strategies lead to maximizing productivity. CONCLUSIONS: The results in this paper provide a systematic understanding of the benefits and limitations of bioelectrochemical techniques for biochemical production and highlight how electrical enhancement can impact cellular metabolism and biochemical production.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».