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Enregistrement W4366828057 · doi:10.1101/2023.04.23.537879

Screening non-conventional yeasts for organic acid tolerance and engineering <i>Pichia occidentalis</i> for production of <i>cis</i> , <i>cis</i> -muconic acid

2023· preprint· en· W4366828057 sur OpenAlexafffund
Michael E. Pyne, J. Bagley, Lauren Narcross, Kaspar Kevvai, Kealan Exley, Meghan Davies, Qingzhao Wang, Malcolm Whiteway, Vincent J. J. Martin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCommodity chemicalsSaccharomyces cerevisiaeAdipic acidYeastMuconic acidMetabolic engineeringFermentationBioproductionBioproductsTiterBioprocessBiochemistryBiologyPichiaChemistryFood scienceBiotechnologyBiofuelPichia pastorisGeneticsRecombinant DNAOrganic chemistryEnzymeGeneCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Saccharomyces cerevisiae is a workhorse of industrial biotechnology owing to the organism’s prominence in alcohol fermentation and the suite of sophisticated genetic tools available to manipulate its metabolism. However, S. cerevisiae is not suited to overproduce many bulk bioproducts, as toxicity constrains production at high titers. Here we employ a high-throughput assay to screen 108 publicly accessible yeast strains for tolerance to 20 g L −1 adipic acid (AA), a nylon precursor. We identify 15 tolerant yeasts and select Pichia occidentalis for production of cis,cis-muconic acid (CCM), a precursor to AA. By developing a genome editing toolkit for P. occidentalis, we demonstrate fed-batch production of CCM with a maximum titer (38.8 g L −1 ), yield (0.134 g g −1 glucose) and productivity (0.511 g L −1 h −1 ) that surpasses all metrics achieved using S. cerevisiae. This work brings us closer to the industrial bioproduction of AA and underscores the importance of host selection in bioprocessing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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