Elevated acetyl‐CoA by amino acid recycling fuels microalgal neutral lipid accumulation in exponential growth phase for biofuel production
Notice bibliographique
Résumé
Microalgal neutral lipids [mainly in the form of triacylglycerols (TAGs)], feasible substrates for biofuel, are typically accumulated during the stationary growth phase. To make microalgal biofuels economically competitive with fossil fuels, generating strains that trigger TAG accumulation from the exponential growth phase is a promising biological approach. The regulatory mechanisms to trigger TAG accumulation from the exponential growth phase (TAEP) are important to be uncovered for advancing economic feasibility. Through the inhibition of pyruvate dehydrogenase kinase by sodium dichloroacetate, acetyl-CoA level increased, resulting in TAEP in microalga Dunaliella tertiolecta. We further reported refilling of acetyl-CoA pool through branched-chain amino acid catabolism contributed to an overall sixfold TAEP with marginal compromise (4%) on growth in a TAG-rich D. tertiolecta mutant from targeted screening. Herein, a three-step α loop-integrated metabolic model is introduced to shed lights on the neutral lipid regulatory mechanism. This article provides novel approaches to compress lipid production phase and heightens lipid productivity and photosynthetic carbon capture via enhancing acetyl-CoA level, which would optimize renewable microalgal biofuel to fulfil the demanding fuel market.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».