Engineering Escherichia Coli for the Utilization of Ethylene Glycol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: A considerable challenge in the development of bioprocesses for producing chemicals and fuels has been the high cost of feedstocks relative to oil prices, making it difficult for these processes to compete with their conventional petrochemical counterparts. Hence, in the absence of high oil prices in the near future, there has been a shift in the industry to produce higher value compounds such as fragrances for cosmetics. Yet, there is still a need to address climate change and develop biotechnological approaches for producing large market, lower value chemicals and fuels.Results: In this work, we study ethylene glycol (EG), a novel feedstock that we believe has promise to address this challenge. We engineer Escherichia coli (E. coli) to consume EG and as a case study for chemical production, examine glycolate production. The best fermentation performance led to the production of 10.4 g/L of glycolate after 112 hours of production time in a fed-batch bioreactor. Our results clearly suggest that oxygen concentration is an important factor in the assimilation and use of EG as a substrate. We also find that the uptake rates for EG are sufficient to satisfy commercial benchmarks for productivity and yield. Finally, our use of metabolic modeling sheds light on the intracellular distribution through central metabolism implicating flux to 2-phosphoglycerate as the primary route for EG assimilation.Conclusion: Overall, our work suggests that EG could provide a renewable starting material for commercial biosynthesis of fuels and chemicals that may achieve economic parity with petrochemical feedstocks while sequestering carbon dioxide.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».