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Enregistrement W4379508237 · doi:10.1021/acssynbio.3c00114

Cell-Free Expression System Derived from a Near-Minimal Synthetic Bacterium

2023· article· en· W4379508237 sur OpenAlexfundno aff
Andrei Sakai, Aafke J. Jonker, Frank H. T. Nelissen, Evan M. Kalb, Bob van Sluijs, Hans A. Heus, Katarzyna P. Adamala, John I. Glass, Wilhelm T. S. Huck

Notice bibliographique

RevueACS Synthetic Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterie van Onderwijs, Cultuur en WetenschapRadboud UniversiteitAlfred P. Sloan FoundationUniversité de SherbrookeNational Science Foundation
Mots-clésSynthetic biologyCell-free protein synthesisEscherichia coliLysisBacteriaRibonucleaseComputational biologyBiologyCell-free systemBiochemistryIn vitroProtein biosynthesisChemistryGeneticsRNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Cell-free expression (CFE) systems are fundamental to reconstituting metabolic pathways in vitro toward the construction of a synthetic cell. Although an Escherichia coli -based CFE system is well-established, simpler model organisms are necessary to understand the principles behind life-like behavior. Here, we report the successful creation of a CFE system derived from JCVI-syn3A (Syn3A), the minimal synthetic bacterium. Previously, high ribonuclease activity in Syn3A lysates impeded the establishment of functional CFE systems. Now, we describe how an unusual cell lysis method (nitrogen decompression) yielded Syn3A lysates with reduced ribonuclease activity that supported in vitro expression. To improve the protein yields in the Syn3A CFE system, we optimized the Syn3A CFE reaction mixture using an active machine learning tool. The optimized reaction mixture improved the CFE 3.2-fold compared to the preoptimized condition. This is the first report of a functional CFE system derived from a minimal synthetic bacterium, enabling further advances in bottom-up synthetic biology.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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