An Engineered Survival-Selection Assay for Extracellular Protein Expression Uncovers Hypersecretory Phenotypes in <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
The extracellular expression of recombinant proteins using laboratory strains of Escherichia coli is now routinely achieved using naturally secreted substrates, such as YebF or the osmotically inducible protein Y (OsmY), as carrier molecules. However, secretion efficiency through these pathways needs to be improved for most synthetic biology and metabolic engineering applications. To address this challenge, we developed a generalizable survival-based selection strategy that effectively couples extracellular protein secretion to antibiotic resistance and enables facile isolation of rare mutants from very large populations ( i.e., 10 10–12 clones) based simply on cell growth. Using this strategy in the context of the YebF pathway, a comprehensive library of E. coli single-gene knockout mutants was screened and several gain-of-function mutations were isolated that increased the efficiency of extracellular expression without compromising the integrity of the outer membrane. We anticipate that this user-friendly strategy could be leveraged to better understand the YebF pathway and other secretory mechanisms—enabling the exploration of protein secretion in pathogenesis as well as the creation of designer E. coli strains with greatly expanded secretomes—all without the need for expensive exogenous reagents, assay instruments, or robotic automation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».