Cloning of Thalassiosira pseudonana’s Mitochondrial Genome in Saccharomyces cerevisiae and Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Algae are attractive organisms for biotechnology applications such as the production of biofuels, medicines, and other high-value compounds due to their genetic diversity, varied physical characteristics, and metabolic processes. As new species are being domesticated, rapid nuclear and organelle genome engineering methods need to be developed or optimized. To that end, we have previously demonstrated that the mitochondrial genome of microalgae Phaeodactylum tricornutum can be cloned and engineered in Saccharomyces cerevisiae and Escherichia coli. Here, we show that the same approach can be used to clone mitochondrial genomes of another microalga, Thalassiosira pseudonana. We have demonstrated that these genomes can be cloned in S. cerevisiae as easily as those of P. tricornutum, but they are less stable when propagated in E. coli. Specifically, after approximately 60 generations of propagation in E. coli, 17% of cloned T. pseudonana mitochondrial genomes contained deletions compared to 0% of previously cloned P. tricornutum mitochondrial genomes. This genome instability is potentially due to the lower G+C DNA content of T. pseudonana (30%) compared to P. tricornutum (35%). Consequently, the previously established method can be applied to clone T. pseudonana’s mitochondrial genome, however, more frequent analyses of genome integrity will be required following propagation in E. coli prior to use in downstream applications.
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 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 ».