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Enregistrement W4220695330 · doi:10.1101/2022.03.14.484339

Genetic engineering of <i>Acidithiobacillus ferridurans</i> with CRISPR-Cas9/dCas9 systems

2022· preprint· en· W4220695330 sur OpenAlexaff
jinjin chen, Yilan Liu, Radhakrishnan Mahadevan

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCas9CRISPRGeneAcidithiobacillus ferrooxidansSubgenomic mRNABiologyGenome editingGuide RNAComputational biologyAcidithiobacillusSynthetic biologyGeneticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genus Acidithiobacillus includes a group of Gram-negative Fe/S-oxidizing acidophilic chemolithotrophic bacteria that are extensively studied and used for biomining processes. Synthetic biology approaches are key means to study and improve their biomining performance. However, efficient genetic manipulations in Acidithiobacillus are still major bottlenecks. In this study, we report a simple and efficient pAFi system (CRISPR-dCas9) and a scarless pAF system (CRISPR-Cas9) for genetic manipulations in A. ferridurans JAGS. The pAFi system harboring both dCas9 and sgRNA was constructed based on pBBR1MCS-2 to knockdown HdrA and TusA genes, separately, of which the transcription levels were significantly downregulated by 48% and 93%, separately. The pAF system carrying pCas9-sgRNA-homology arms was constructed based on pJRD215 to delete HdrB3 gene and overexpress Rus gene. Our results demonstrated that the pAF system is a fast and efficient genome editing method with an average rate of 15-20% per transconjugant in one recombination event, compared to 10 -3 and then 10 -2 in two recombination events by traditional markerless engineering strategy. Moreover, with these two systems, we successfully regulated iron and sulfur metabolisms in A. ferridurans JAGS: the deletion of HdrB3 reduced 48% of sulfate production, and substitution overexpression of Rus promoter showed 8.82-fold of mRNA level and enhanced iron oxidation rate. With these high-efficient genetic tools for A. ferridurans , we will be able to study gene functions and create useful recombinants for biomining applications. Moreover, these systems could be extended to other Acidithiobacillus strains and promote the development of synthetic biology-assisted biomining. Highlights Two shuttle vectors were constructed for Acidithiobacillus ferridurans All-in-one pAFi (CRISPR-dCas9) and pAF (CRISPR-Cas9) systems were built up for gene knockdown and genome editing, separately The transcription levels of HdrA and TusA were reduced 48% and 93% using pAFi system and thus suppressed sulfur oxidation HdrB3 deletion and Rus overexpression were achieved using pAF system and showed significant effects on sulfur and iron oxidation respectively Our pAF system facilitated genome editing in Acidithiobacillus ferridurans with high efficiency (15-20%) in less than 4 weeks

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,175 · 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.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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