Predicting synonymous codon usage and optimizing the heterologous gene for expression in E. coli
Notice bibliographique
Résumé
Of the 20 common amino acids, 18 are encoded by multiple synonymous codons. These synonymous codons are not redundant; in fact, all of codons contribute substantially to protein expression, structure and function. In this study, the codon usage pattern of genes in the E. coli was learned from the sequenced genomes of E. coli. A machine learning based method, Presyncodon was proposed to predict synonymous codon selection in E. coli based on the learned codon usage patterns of the residue in the context of the specific fragment. The predicting results indicate that Presycoden could be used to predict synonymous codon selection of the gene in the E. coli with the high accuracy. Two reporter genes (egfp and mApple) were designed with a combination of low- and high-frequency-usage codons by the method. The fluorescence intensity of eGFP and mApple expressed by the (egfp and mApple) designed by this method was about 2.3- or 1.7- folds greater than that from the genes with only high-frequency-usage codons in E. coli. Therefore, both low- and high-frequency-usage codons make positive contributions to the functional expression of the heterologous proteins. This method could be used to design synthetic genes for heterologous gene expression in biotechnology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».