Multiple mechanisms contribute to increased neutral lipid accumulation in yeast producing recombinant variants of plant diacylglycerol acyltransferase 1
Notice bibliographique
Résumé
The apparent bottleneck in the accumulation of oil during seed development in some oleaginous plant species is the formation of triacylglycerol (TAG) by the acyl-CoA–dependent acylation of sn -1,2-diacylglycerol catalyzed by diacylglycerol acyltransferase (DGAT, EC 2.3.1.20). Improving DGAT activity using protein engineering could lead to improvements in seed oil yield ( e.g. in canola-type Brassica napus ). Directed evolution of B. napus DGAT1 (BnaDGAT1) previously revealed that one of the regions where amino acid residue substitutions lead to higher performance in BnaDGAT1 is in the ninth predicted transmembrane domain (PTMD9). In this study, several BnaDGAT1 variants with amino acid residue substitutions in PTMD9 were characterized. Among these enzyme variants, the extent of yeast TAG production was affected by different mechanisms, including increased enzyme activity, increased polypeptide accumulation, and possibly reduced substrate inhibition. The kinetic properties of the BnaDGAT1 variants were affected by the amino acid residue substitutions, and a new kinetic model based on substrate inhibition and sigmoidicity was generated. Based on sequence alignment and further biochemical analysis, the amino acid residue substitutions that conferred increased TAG accumulation were shown to be present in the DGAT1-PTMD9 region of other higher plant species. When amino acid residue substitutions that increased BnaDGAT1 enzyme activity were introduced into recombinant Camelina sativa DGAT1, they also improved enzyme performance. Thus, the knowledge generated from directed evolution of DGAT1 in one plant species can be transferred to other plant species and has potentially broad applications in genetic engineering of oleaginous crops and microorganisms.
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 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 ».