Rapid method for generating designer algal mitochondrial genomes
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT With synthetic biology, we can turn algae into bio-factories that produce high-value molecules (e.g. medicines or biofuels) or tackle global challenges (e.g. malnutrition and climate change). This realization has provoked rapid progress towards the creation of genetic tools for multiple algal species, notably Phaeodactylum tricornutum. The power of synthetic biology to generate more useful or productive organisms is contingent on the ability to produce diverse DNA molecules and rapidly screen them for beneficial variants. However, it is still relatively expensive to synthesize DNA, and delivering large DNA (>50 kbp) to eukaryotic cellular compartments remains challenging. In this study, we establish a robust system for building algal mitochondrial genomes as a practical alternative to DNA synthesis. Our approach permits an inexpensive and rapid generation of mitochondrial derivatives designed for testing targeted DNA delivery. First, we cloned the mitochondrial genome of P. tricornutum into the eukaryotic host organism S. cerevisiae using two different techniques: transformation-associated recombination; and PCR-based cloning. Next, we analyzed the cloned genomes by multiplex PCR, and correct genomes were transferred to prokaryotic host E. coli. Then these genomes were again analyzed by multiplex PCR, followed by diagnostic digest and complete-plasmid sequencing to evaluate the fidelity of each cloning method. Finally, we assessed the burden on eukaryotic and prokaryotic hosts to propagate the cloned genomes. We conclude that our system can reliably generate variants for genome-level engineering of algal mitochondria. HIGHLIGHTS TAR-cloned mitochondrial genome of P. tricornutum in yeast Developed PCR-based cloning method to create designer algal mitochondrial genomes Stably propagated algal mitochondrial genomes in S. cerevisiae and E. coli hosts
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».