Streptomyces protein secretion and its application in biotechnology
Notice bibliographique
Résumé
Bacteria are of tremendous importance in the pharma- and bio-industry as producers of a broad range of economically interesting metabolites and proteins. Gram-positive bacteria are valuable hosts for the production of heterologous proteins for obvious reasons. Contrary to Gram-negative bacteria, Gram-positive bacteria release their secreted proteins immediately into the spent culture broth as they are not hindered by an outer membrane. Secretory protein production also avoids the formation of inclusion bodies, hence facilitating downstream processing. Eight protein secretion pathways have been described in Gram-positive bacteria, but solely the general secretion or Sec pathway and, to a lesser extent, the Twin-arginine pathway, are used for the recombinant protein production. This process is not always successful, but might be hampered by inefficient secretion, misfolding of the recombinant protein, its degradation by proteases and metabolic burden by the host hindering proper growth and diminishing product yield. In this review, the different protein export avenues will be briefly discussed, and the potential means to optimize protein secretion and yields for the Streptomyces lividans model presented. The proposed approaches are largely applicable for other Streptomyces host systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».