Lipid accumulation from glucose and xylose in an engineered, naturally oleaginous strain of Saccharomyces cerevisiae
Notice bibliographique
Résumé
Saccharomyces cerevisiae, a well-known industrial yeast for alcoholic fermentation, is not historically known to accumulate lipids. Four S. cerevisiae strains used in industrial applications were screened for their ability to accumulate neutral lipids. Only one, D5A, was found to accumulate up to 20% dry cell weight (dcw) lipids. This strain was further engineered by knocking out ADP-activated serine/threonine kinase (SNF1) which increased lipid accumulation to 35% dcw lipids. In addition, we engineered D5A to utilize xylose and found that D5A accumulates up to 37% dcw lipids from xylose as the sole carbon source. Further we over-expressed different diacylglycerol acyltransferase (DGA1) genes and boosted lipid accumulation to 50%. Fatty acid speciation showed that 94% of the extracted lipids consisted of 5 fatty acid species, C16:0 (palmitic), C16:1n7 (palmitoleic), C18:0 (stearic), C18:1n7 (vaccenic), and C18:1n9 (oleic), while the relative distributions changed depending on growth conditions. In addition, this strain accumulated lipids concurrently with ethanol production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».