Streamlined identification of strain engineering targets for bioprocess improvement using metabolic pathway enrichment analysis
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics is a powerful tool for the identification of genetic targets for bioprocess optimisation. However, in most cases, only the biosynthetic pathway directed to product formation is analysed, limiting the identification of these targets. Some studies have used untargeted metabolomics, allowing a more unbiased approach, but data interpretation using multivariate analysis is usually not straightforward and requires time and effort. Here we show, for the first time, the application of metabolic pathway enrichment analysis using untargeted and targeted metabolomics data to identify genetic targets for bioprocess improvement in a more streamlined way. The analysis of an Escherichia coli succinate production bioprocess with this methodology revealed three significantly modulated pathways during the product formation phase: the pentose phosphate pathway, pantothenate and CoA biosynthesis and ascorbate and aldarate metabolism. From these, the two former pathways are consistent with previous efforts to improve succinate production in Escherichia coli. Furthermore, to the best of our knowledge, ascorbate and aldarate metabolism is a newly identified target that has so far never been explored for improving succinate production in this microorganism. This methodology therefore represents a powerful tool for the streamlined identification of strain engineering targets that can accelerate bioprocess optimisation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».