Modular cell-free expression plasmids to accelerate biological design in cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Industrial biotechnology aims to produce high-value products from renewable resources. This can be challenging because model microorganisms—organisms that are easy to use like Escherichia coli—often lack the machinery required to utilize desired feedstocks like lignocellulosic biomass or syngas. Non-model organisms, such as Clostridium, are industrially proven and have desirable metabolic features but have several hurdles to mainstream use. Namely, these species grow more slowly than conventional laboratory microbes, and genetic tools for engineering them are far less prevalent. To address these hurdles for accelerating cellular design, cell-free synthetic biology has matured as an approach for characterizing non-model organisms and rapidly testing metabolic pathways in vitro. Unfortunately, cell-free systems can require specialized DNA architectures with minimal regulation that are not compatible with cellular expression. In this work, we develop a modular vector system that allows for T7 expression of desired enzymes for cell-free expression and direct Golden Gate assembly into Clostridium expression vectors. Utilizing the Joint Genome Institute’s DNA Synthesis Community Science Program, we designed and synthesized these plasmids and genes required for our projects allowing us to shuttle DNA easily between our in vitro and in vivo experiments. We next validated that these vectors were sufficient for cell-free expression of functional enzymes, performing on par with the previous state-of-the-art. Lastly, we demonstrated automated six-part DNA assemblies for Clostridium autoethanogenum expression with efficiencies ranging from 68% to 90%. We anticipate this system of plasmids will enable a framework for facile testing of biosynthetic pathways in vitro and in vivo by shortening development cycles.
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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 ».