Improving Ethanol Tolerance of Escherichia coli by Rewiring Its Global Regulator cAMP Receptor Protein (CRP)
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in bioethanol fermentation is the low tolerance of the microbial host towards the end product bioethanol. Here we report to improve the ethanol tolerance of E. coli from the transcriptional level by engineering its global transcription factor cAMP receptor protein (CRP), which is known to regulate over 400 genes in E. coli. Three ethanol tolerant CRP mutants (E1- E3) were identified from error-prone PCR libraries. The best ethanol-tolerant strain E2 (M59T) had the growth rate of 0.08 h(-1) in 62 g/L ethanol, higher than that of the control at 0.06 h(-1). The M59T mutation was then integrated into the genome to create variant iE2. When exposed to 150 g/l ethanol, the survival of iE2 after 15 min was about 12%, while that of BW25113 was <0.01%. Quantitative real-time reverse transcription PCR analysis (RT-PCR) on 444 CRP-regulated genes using OpenArray® technology revealed that 203 genes were differentially expressed in iE2 in the absence of ethanol, whereas 92 displayed differential expression when facing ethanol stress. These genes belong to various functional groups, including central intermediary metabolism (aceE, acnA, sdhD, sucA), iron ion transport (entH, entD, fecA, fecB), and general stress response (osmY, rpoS). Six up-regulated and twelve down-regulated common genes were found in both iE2 and E2 under ethanol stress, whereas over one hundred common genes showed differential expression in the absence of ethanol. Based on the RT-PCR results, entA, marA or bhsA was knocked out in iE2 and the resulting strains became more sensitive towards ethanol.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».