Population dynamics analysis of <i>Saccharomyces cerevisiae</i> deletion library during fed-batch cultivation using Bar-seq
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To understand the genetic basis of changes in strain physiology during industrial fermentation, and the corresponding roles these genes play in strain performance, we employed a barcoded yeast deletion library to assess genome-wide strain fitness across a simulated industrial fermentation regime. Our results demonstrate the utility of Bar-seq to assess fermentation associated stresses in yeast populations under industrial conditions. We find that mutant population diversity is maintained through multiple seed trains, enabling for large scale fermentation selective pressures to act upon the community. We identify specific deletion mutants that were enriched in all processes, independent of the cultivation conditions, which include MCK1, RIM11, MRK1 , and YGK3 that encode homologues of mammalian glycogen synthase kinase 3 (GSK-3). Further, we show that significant changes in the population diversity during fed-batch cultivations reflect the presence of significant external stresses, such as the accumulation of the fermentative byproduct ethanol. The mutants that were lost during the time of most extreme population selection suggest that specific biological processes may be required to cope with these specific stresses. Overall our work highlights a promising avenue to identify genetic loci and biological stress responses required for fitness under industrial conditions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».