Novel two-stage processes for optimal chemical production in microbes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microbial metabolism can be harnessed to produce a broad range of industrially important chemicals. Often, three key process variables: T iter, R ate and Y ield ( TRY ) are the target of metabolic engineering efforts to improve microbial hosts toward industrial production. Previous research into improving the TRY metrics have examined the efficacy of having distinct growth and production stages to achieve enhanced productivity. However, these studies assumed a switch from a maximum growth to a maximum production phenotype. Hence, phenotypes with intermediate growth and chemical production for the growth and production stages of two-stage processes are yet to be explored. The impact of reduced growth rates on substrate uptake adds to the need for intelligent choice of operating points while designing two-stage processes. In this work, we develop a computational framework that scans the phenotypic space of microbial metabolism to identify ideal growth and production phenotypic targets, to achieve optimal TRY targets. Using this framework, with Escherichia coli as a model organism, we compare two-stage processes that use dynamic pathway regulation, with one-stage processes that use static intervention strategies, for different bioprocess objectives. Our results indicate that two-stage processes with intermediate growth during the production stage always result in optimal TRY values even in cases where substrate uptake is limited due to reduced growth during chemical production. By analyzing the flux distributions for the production enhancing strategies, we identify key reactions and reaction subsystems that require perturbation to achieve a production phenotype for a wide range of metabolites in E. coli . Interestingly, flux perturbations that increase phosphoenolpyruvate and NADPH availability are enriched among these production phenotypes. Furthermore, reactions in the pentose phosphate pathway emerge as key control nodes that function together to increase the availability of precursors to most products in E. coli . The inherently modular nature of microbial metabolism results in common reactions and reaction subsystems that need to be regulated to modify microbes from their target of growth to the production of a diverse range of metabolites. Due to the presence of these common patterns in the flux perturbations, we propose the possibility of a universal production strain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».