Quantitative proteomic profiling of shake flask versus bioreactor growth reveals distinct responses of <i>Agrobacterium tumefaciens</i> for preparation in molecular pharming
Notice bibliographique
Résumé
The preparation of Agrobacterium tumefaciens cultures with strains encoding proteins intended for therapeutic or industrial purposes is an important activity prior to treatment of plants for transient expression of valuable protein products. The rising demand for biologic products such as these underscores the expansion of molecular pharming and warrants the need to produce transformed plants at an industrial scale. This requires large quantities of A. tumefaciens culture, which is challenging using traditional growth methods (e.g., shake flask). To overcome this limitation, we investigate the use of bioreactors as an alternative to shake flasks to meet production demands. Here, we observe differences in bacterial growth among the tested parameters and define conditions for consistent bacterial culturing between shake flask and bioreactor. Quantitative proteomic profiling of cultures from each growth condition defines unique growth-specific responses in bacterial protein abundance and highlights the functional roles of these proteins, which may influence bacterial processes important for effective agroinfiltration and transformation. Overall, our study establishes and optimizes comparable growth conditions for shake flask versus bioreactors and provides novel insights into fundamental biological processes of A. tumefaciens influenced by such growth conditions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».