Kinetic improvement of an algal diacylglycerol acyltransferase 1 via fusion with an acyl‐CoA binding protein
Notice bibliographique
Résumé
Microalgal oils in the form of triacylglycerols (TAGs) are broadly used as nutritional supplements and biofuels. Diacylglycerol acyltransferase (DGAT) catalyzes the final step of acyl-CoA-dependent biosynthesis of TAG, and is considered a key target for manipulating oil production. Although a growing number of DGAT1s have been identified and over-expressed in some algal species, the detailed structure-function relationship, as well as the improvement of DGAT1 performance via protein engineering, remain largely untapped. Here, we explored the structure-function features of the hydrophilic N-terminal domain of DGAT1 from the green microalga Chromochloris zofingiensis (CzDGAT1). The results indicated that the N-terminal domain of CzDGAT1 was less disordered than those of the higher eukaryotic enzymes and its partial truncation or complete removal could substantially decrease enzyme activity, suggesting its possible role in maintaining enzyme performance. Although the N-terminal domains of animal and plant DGAT1s were previously found to bind acyl-CoAs, replacement of CzDGAT1 N-terminus by an acyl-CoA binding protein (ACBP) could not restore enzyme activity. Interestingly, the fusion of ACBP to the N-terminus of the full-length CzDGAT1 could enhance the enzyme affinity for acyl-CoAs and augment protein accumulation levels, which ultimately drove oil accumulation in yeast cells and tobacco leaves to higher levels than the full-length CzDGAT1. Overall, our findings unravel the distinct features of the N-terminus of algal DGAT1 and provide a strategy to engineer enhanced performance in DGAT1 via protein fusion, which may open a vista in generating improved membrane-bound acyl-CoA-dependent enzymes and boosting oil biosynthesis in plants and oleaginous microorganisms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».