Precision cellular agriculture: The future role of recombinantly expressed protein as food
Notice bibliographique
Résumé
Cellular agriculture is a rapidly emerging field, within which cultured meat has attracted the majority of media attention in recent years. An equally promising area of cellular agriculture, and one that has produced far more actual food ingredients that have been incorporated into commercially available products, is the use of cellular hosts to produce soluble proteins, herein referred to as precision cellular agriculture (PCAg). In PCAg, specific animal- or plant-sourced proteins are expressed recombinantly in unicellular hosts-the majority of which are yeast-and harvested for food use. The numerous advantages of PCAg over traditional agriculture, including a smaller carbon footprint and more consistent products, have led to extensive research on its utility. This review is the first to survey proteins currently being expressed using PCAg for food purposes. A growing number of viable expression hosts and recent advances for increased protein yields and process optimization have led to its application for producing milk, egg, and muscle proteins; plant hemoglobin; sweet-tasting plant proteins; and ice-binding proteins. Current knowledge gaps present research opportunities for optimizing expression hosts, tailoring posttranslational modifications, and expanding the scope of proteins produced. Considerations for the expansion of PCAg and its implications on food regulation, society, ethics, and the environment are also discussed. Considering the current trajectory of PCAg, food proteins from any biological source can likely be expressed recombinantly and used as purified food ingredients to create novel and tailored food products.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».