Comparative Analysis of NADPH-Cytochrome P450 Reductases From Legumes for Heterologous Production of Triterpenoids in Transgenic Saccharomyces cerevisiae
Notice bibliographique
Résumé
Triterpenoids are plant specialized metabolites with various pharmacological activities. They are widely distributed in higher plants, such as legumes. Because of their low accumulation in plants, there is a need for improving triterpenoid production. Cytochrome P450 monooxygenases (CYPs) play critical roles in the structural diversification of triterpenoids. To perform site-specific oxidations, CYPs require the electrons that are transferred by NADPH-cytochrome P450 reductase (CPR). Plants possess two main CPR classes, class I and class II. CPR classes I and II have been reported to be responsible for primary and specialized (secondary) metabolism, respectively. In this study, we first analyzed the CPR expression level of three legumes species,Medicago truncatula,Lotus japonicus, andGlycyrrhiza uralensis, showing that the expression level of CPR class I was lower and more stable, while that of CPR class II was higher in almost all the samples. We then co-expressed different combinations of CYP716As and CYP72As with different CPR classes from these three legumes in transgenic yeast. We found that CYP716As worked better with CPR-I from the same species, while CYP72As worked better with any CPR-IIs. Using engineered yeast strains, CYP88D6 paired with class II GuCPR produced the highest level of 11-oxo-β-amyrin, the important precursor of high-value metabolites glycyrrhizin. This study provides insight into co-expressing genes from legumes for heterologous production of triterpenoids in yeast.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».