“Cold” Orthogonal Translation: A Psychrophilic Pyrrolysyl-tRNA Synthetase Boosts Genetic Code Expansion in <i>E. coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using orthogonal translation systems (OTSs) is one of the most efficient strategies for producing unnatural proteins through the incorporation of non-canonical amino acids (ncAAs) into the genetic code. Traditionally, efforts to expand substrate specificity start with a (hyper-)stable enzyme capable of withstanding the structural changes induced by necessary mutations. In contrast, we propose a radically different approach for the PylRS system: by starting with enzymes that evolved to cope with instability in order to adapt to cold conditions, potentially offering greater resilience to mutational changes. By finding and further engineering a psychrophilic (“cold”) OTS from Methanococcoides burtonii , we developed an alternative to the widely used mesophilic and thermophilic systems. This novel OTS demonstrated exceptional in vivo efficiency for a broad range of substrates, even at very low ncAA concentrations and low cultivation temperatures. The general versatility of the PylRS system across a wide range of applicable host organisms suggests that the Cold-OTS has the potential to also improve protein yields in these hosts and help to drive the transformation of the expanded genetic code from an academic pursuit into a high-value, chemistry-driven biotechnology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».