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Enregistrement W2333808813 · doi:10.1139/w2012-036

Transferring chromosome DNA fragments from multiple donor cells into a host strain for yeast strain improvement

2012· article· en· W2333808813 sur OpenAlexvenueno aff
Xianai Shi, Hang Wang, Hao Wang, Zhiming Wang, Chun Meng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFungal and yeast genetics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFuzhou UniversityShanghai Jiao Tong University
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeStrain (injury)AuxotrophyBiologyDNAHomologous recombinationHomologous chromosomeChromosomeHost (biology)GeneticsYeastMutantGeneMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on a common biological phenomenon - homologous recombination - a novel method was developed by transferring chromosome DNA fragments extracted from multiple donor cells into a host strain. Through this method of transferring DNA fragments, foreign DNA fragments are introduced into one host cell and multiple positive traits from multiple strains may be integrated into the host strain. We first confirmed its feasibility in both prokaryotic and eukaryotic cells by selecting reverse mutants to prototrophy from auxotrophic strains through receiving chromosomal DNA fragments of wild-type parental strains. We then applied this method to Saccharomyces cerevisiae to improve its ethanol and temperature tolerance. We introduced donor chromosome DNA fragments from different S. cerevisiae strains with improvements in ethanol or temperature tolerance into a common strain S. cerevisiae and obtained a strain with much superior ethanol and temperature tolerance. The results showed that the Transferring DNA Fragments method provides a new way for strain breeding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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