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Enregistrement W3133068703 · doi:10.1093/synbio/ysab008

Transcriptional control of <i>Clostridium autoethanogenum</i> using CRISPRi

2021· article· en· W3133068703 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas Fackler, James K. Heffernan, Alex Juminaga, Damien Doser, Shilpa Nagaraju, R. Axayácatl González-García, Séan D. Simpson, Esteban Marcellin, Michael Köpke

Notice bibliographique

RevueSynthetic Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceJoint Genome InstituteSuncor Energy IncorporatedU.S. Department of Energy
Mots-clésBiomanufacturingBioprocessCRISPR interferenceBiochemical engineeringComputational biologyMetabolic engineeringCRISPRFunction (biology)ClostridiumBiotechnologyGeneBiologyGenome editingCell biologyGeneticsEngineeringBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas fermentation by Clostridium autoethanogenum is a commercial process for the sustainable biomanufacturing of fuels and valuable chemicals using abundant, low-cost C1 feedstocks (CO and CO2) from sources such as inedible biomass, unsorted and nonrecyclable municipal solid waste, and industrial emissions. Efforts toward pathway engineering and elucidation of gene function in this microbe have been limited by a lack of genetic tools to control gene expression and arduous genome engineering methods. To increase the pace of progress, here we developed an inducible CRISPR interference (CRISPRi) system for C. autoethanogenum and applied that system toward transcriptional repression of genes with ostensibly crucial functions in metabolism.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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