Advances in engineering the production of the natural red pigment lycopene: A systematic review from a biotechnology perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lycopene is a natural red compound with potent antioxidant activity that can be utilized both as pigment and as a raw material in functional food, and so possesses good commercial prospects. The biosynthetic pathway has already been documented, which provides the foundation for lycopene production using biotechnology. AIM OF REVIEW: Although lycopene production has begun to take shape, there is still an urgent need to alleviate the yield of lycopene. Progress in this area can provide useful reference for metabolic engineering of lycopene production utilizing multiple approaches. KEY SCIENTIFIC CONCEPTS OF REVIEW: Using conventional microbial fermentation approaches, biotechnologists have enhanced the yield of lycopene by selecting suitable host strains, utilizing various additives, and optimizing culture conditions. With the development of modern biotechnology, genetic engineering, protein engineering, and metabolic engineering have been applied for lycopene production. Extraction from natural plants is the main way for lycopene production at present. Based on the molecular mechanism of lycopene accumulation, the production of lycopene by plant bioreactor through genetic engineering has a good prospect. Here we summarized common strategies for optimizing lycopene production engineering from a biotechnology perspective, which are mainly carried out by microbial cultivation. We reviewed the challenges and limitations of this approach, summarized the critical aspects, and provided suggestions with the aim of potential future breakthroughs for lycopene production in plants.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».