Bacterial genome reductions: Tools, applications, and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Bacterial cells are widely used to produce value-added products due to their versatility, ease of manipulation, and the abundance of genome engineering tools. However, the efficiency of producing these desired biomolecules is often hindered by the cells’ own metabolism, genetic instability, and the toxicity of the product. To overcome these challenges, genome reductions have been performed, making strains with the potential of serving as chassis for downstream applications. Here we review the current technologies that enable the design and construction of such reduced-genome bacteria as well as the challenges that limit their assembly and applicability. While genomic reductions have shown improvement of many cellular characteristics, a major challenge still exists in constructing these cells efficiently and rapidly. Computational tools have been created in attempts at minimizing the time needed to design these organisms, but gaps still exist in modelling these reductions in silico . Genomic reductions are a promising avenue for improving the production of value-added products, constructing chassis cells, and for uncovering cellular function but are currently limited by their time-consuming construction methods. With improvements to and the creation of novel genome editing tools and in silico models, these approaches could be combined to expedite this process and create more streamlined and efficient cell factories.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».