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Enregistrement W4200075398 · doi:10.1186/s40643-021-00482-3

Strain engineering and bioprocessing strategies for biobased production of porphobilinogen in Escherichia coli

2021· article· en· W4200075398 sur OpenAlexafffund
Davinder Lall, Dragan Miscevic, Mark R. Bruder, Adam Westbrook, Marc G. Aucoin, Murray Moo‐Young, C. Perry Chou

Notice bibliographique

RevueBioresources and Bioprocessing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePorphyrin Metabolism and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésIndustrial and production engineeringBioprocessEscherichia coliStrain (injury)ChemistryBioprocess engineeringBiochemical engineeringEngineeringBiochemistryChemical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Strain engineering and bioprocessing strategies were applied for biobased production of porphobilinogen (PBG) using Escherichia coli as the cell factory. The non-native Shemin/C4 pathway was first implemented by heterologous expression of hemA from Rhodopseudomonas spheroids to supply carbon flux from the natural tricarboxylic acid (TCA) pathways for PBG biosynthesis via succinyl-CoA. Metabolic strategies were then applied for carbon flux direction from the TCA pathways to the C4 pathway. To promote PBG stability and accumulation, Clustered Regularly Interspersed Short Palindromic Repeats interference (CRISPRi) was applied to repress hemC expression and, therefore, reduce carbon flowthrough toward porphyrin biosynthesis with minimal impact to cell physiology. To further enhance PBG biosynthesis and accumulation under the hemC-repressed genetic background, we further heterologously expressed native E. coli hemB. Using these engineered E. coli strains for bioreactor cultivation based on ~ 30 g L−1 glycerol, we achieved high PBG titers up to 209 mg L−1, representing 1.73% of the theoretical PBG yield, with improved PBG stability and accumulation. Potential biochemical, genetic, and metabolic factors limiting PBG production were systematically identified for characterization. Graphical Abstract

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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