Strain engineering for high-level 5-aminolevulinic acid production in Escherichia coli
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
As issues surrounding depleting fossil fuels, climate change, and various other environmental impacts are becoming more prevalent, there is a growing interest in technological shifts toward a bio-based economy. Various advanced biotechnological tools have been developed to customize cell factories for the production of a wide range of complex fine chemicals from renewable feedstock. Herein, we report development of a microbial bioprocess for high-level and potentially economical production of 5-aminolevulinic acid (5-ALA), a valuable non-proteinogenic amino acid with multiple applications in medical, agricultural, and food industries, using Escherichia coli as a cell factory. We first implemented the Shemin (i.e., C4) pathway for heterologous 5-ALA biosynthesis in E. coli. To reduce, but not to abolish, the carbon flux toward essential tetrapyrrole/porphyrin biosynthesis, we applied Clustered Regularly Interspersed Short Palindromic Repeats interference (CRISPRi) to repress hemB expression, leading to extracellular 5-ALA accumulation. We then applied metabolic engineering strategies to direct more dissimilated carbon flux toward the key precursor of succinyl-CoA for enhanced 5-ALA biosynthesis. Using these engineered E. coli strains for bioreactor cultivation, we successfully demonstrated high-level 5-ALA biosynthesis solely from glycerol (~30 g l-1) under both microaerobic and aerobic conditions, achieving up to 5.95 g l-1 (36.9% yield) and 6.93 g l-1 (50.9% yield) 5-ALA, respectively. This study represents one of the most effective bio-based production of 5-ALA from a structurally unrelated carbon to date, highlighting the importance of integrated strain engineering and bioprocessing strategies to enhance bio-based production.
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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 | 0,001 |
| 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 découle