EPA and DHA in microalgae: Health benefits, biosynthesis, and metabolic engineering advances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) are ω ‐3 very long‐chain polyunsaturated fatty acids (VLC‐PUFAs) that offer a wide range of human health benefits impacting cardiovascular, anti‐inflammatory, and neurological health. It is widely known that humans inefficiently synthesize these compounds and as such rely on exogenous dietary sources, such as marine fish oils. Unfortunately, the production of marine fish oils is an unsustainable process and has suffered a dramatic fall in recent years due to overfishing and climate change, as the demand for EPA and DHA continues to rise. Therefore, there is an urgent need to develop alternative, sustainable sources for consumable EPA and DHA. Metabolic engineering of marine microalgae to improve their EPA and DHA productivity is regarded as a promising option that has received increasing commercial attention in recent years. In this mini‐review, we describe several notable health benefits of EPA and DHA, summarize the natural sources and biosynthesis of VLC‐PUFAS, as well as the recent advances in metabolic engineering of EPA and DHA production in representative microalgal and protist species, including Schizochytrium sp., Phaeodactylum tricornutum , and Nannochloropsis oceanica .
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».