Bioengineered Enzymes and Precision Fermentation in the Food Industry
Notice bibliographique
Résumé
Enzymes have been used in the food processing industry for many years. However, the use of native enzymes is not conducive to high activity, efficiency, range of substrates, and adaptability to harsh food processing conditions. The advent of enzyme engineering approaches such as rational design, directed evolution, and semi-rational design provided much-needed impetus for tailor-made enzymes with improved or novel catalytic properties. Production of designer enzymes became further refined with the emergence of synthetic biology and gene editing techniques and a plethora of other tools such as artificial intelligence, and computational and bioinformatics analyses which have paved the way for what is referred to as precision fermentation for the production of these designer enzymes more efficiently. With all the technologies available, the bottleneck is now in the scale-up production of these enzymes. There is generally a lack of accessibility thereof of large-scale capabilities and know-how. This review is aimed at highlighting these various enzyme-engineering strategies and the associated scale-up challenges, including safety concerns surrounding genetically modified microorganisms and the use of cell-free systems to circumvent this issue. The use of solid-state fermentation (SSF) is also addressed as a potentially low-cost production system, amenable to customization and employing inexpensive feedstocks as substrate.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».