Construction of cell factory through combinatorial metabolic engineering for efficient production of itaconic acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Itaconic acid, an unsaturated C5 dicarbonic acid, has significant market demand and prospects. It has numerous biological functions, such as anti-cancer, anti-inflammatory, and anti-oxidative in medicine, and is an essential renewable platform chemical in industry. However, the development of industrial itaconic acid production by Aspergillus terreus, the current standard production strain, is hampered by the unavoidable drawbacks of that species. Developing a highly efficient cell factory is essential for the sustainable and green production of itaconic acid. Results This study employed combinatorial engineering strategies to construct Escherichia coli cells to produce itaconic acid efficiently. Two essential genes (cis-aconitate decarboxylase (CAD) encoding gene cadA and aconitase (ACO) encoding gene acn) employed various genetic constructs and plasmid combinations to create 12 recombination E. coli strains to be screened. Among them, E. coli BL-CAC exhibited the highest titer with citrate as substrate, and the induction and reaction conditions were further systematically optimized. Subsequently, employing enzyme evolution to optimize rate-limiting enzyme CAD and synthesizing protein scaffolds to co-localize ACO and CAD were used to improve itaconic acid biosynthesis efficiency. Under the optimized reaction conditions combined with the feeding control strategy, itaconic acid titer reached 398.07 mM (51.79 g/L) of engineered E. coli BL-CAR470E-DS/A-CS cells as a catalyst with the highest specific production of 9.42 g/g(DCW) among heterologous hosts at 48 h. Conclusions The excellent catalytic performance per unit biomass shows the potential for high-efficiency production of itaconic acid and effective reduction of catalytic cell consumption. This study indicates that it is necessary to continuously explore engineering strategies to develop high-performance cell factories to break through the existing bottleneck and achieve the economical commercial production of itaconic acid.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».