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Enregistrement W4297878820 · doi:10.1101/2022.09.21.508766

An expanded genetic toolbox to accelerate the creation of <i>Acholeplasma laidlawii</i> driven by synthetic genomes

2022· preprint· en· W4297878820 sur OpenAlexaff
Daniel P. Nucifora, Nidhi D. Mehta, Daniel J. Giguere, Bogumil J. Karas

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect symbiosis and bacterial influences
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToolboxSynthetic biologyGenomeComputational biologyBiologyGeneticsComputer scienceProgramming languageGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Assembling synthetic bacterial genomes in yeast and genome transplantation has enabled an unmatched level of bacterial strain engineering, giving rise to cells with minimal and chemically synthetic genomes. However, this technology is currently limited to members of the Spiroplasma phylogenetic group, mostly Mycoplasmas , within the Mollicute class. Here, we propose new genetic tools for developing these technologies for Acholeplasma laidlawii , which is phylogenetically distant from Mycoplasmas and, unlike most Mollicutes , uses a standard genetic code. We first investigated a donor-recipient relationship between two A. laidlawii strains through whole-genome sequencing. We then created multi-host shuttle plasmids and used them to optimize an electroporation protocol. We also demonstrated the use of evolution to create superior strains for DNA uptake via electroporation. For genome transplantation, we selected A. laidlawii 8195 as the recipient strain and created a PG-8A donor strain by inserting a Tn5 transposon carrying a tetracycline resistance gene. The tools presented here will improve Acholeplasma research and accelerate the effort toward creating A. laidlawii strains driven by synthetic genomes. Graphical Abstract

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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