Multiplex Genome Editing in Yeast by CRISPR/Cas9 – A Potent and Agile Tool to Reconstruct Complex Metabolic Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Numerous important pharmaceuticals and nutraceuticals originate from plant specialized metabolites, most of which are synthesized via complex biosynthetic pathways. The elucidation of these pathways is critical for the applicable uses of these compounds. Although the rapid progress of the omics technology has revolutionized the identification of candidate genes involved in these pathways, the functional characterization of these genes remains a major bottleneck. Baker’s yeast ( Saccharomyces cerevisiae ) has been used as a microbial platform for characterizing newly discovered metabolic genes in plant specialized metabolism. Using yeast for the investigation of numerous plant enzymes is a streamlined process because of yeast’s efficient transformation, limited endogenous specialized metabolism, partially sharing its primary metabolism with plants, and its capability of post-translational modification. Despite these advantages, reconstructing complex plant biosynthetic pathways in yeast can be time intensive. Since its discovery, CRISPR/Cas9 has greatly stimulated metabolic engineering in yeast. Yeast is a popular system for genome editing due to its efficient homology-directed repair mechanism, which allows precise integration of heterologous genes into its genome. One practical use of CRISPR/Cas9 in yeast is multiplex genome editing aimed at reconstructing complex metabolic pathways. This system has the capability of integrating multiple genes of interest in a single transformation, simplifying the reconstruction of complex pathways. As plant specialized metabolites usually have complex multigene biosynthetic pathways, the multiplex CRISPR/Cas9 system in yeast is suited well for functional genomics research in plant specialized metabolism. Here, we review the most advanced methods to achieve efficient multiplex CRISPR/Cas9 editing in yeast. We will also discuss how this powerful tool has been applied to benefit the study of plant specialized metabolism.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».