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Enregistrement W4386315356 · doi:10.1038/s41467-023-41064-5

Screening non-conventional yeasts for acid tolerance and engineering Pichia occidentalis for production of muconic acid

2023· article· en· W4386315356 sur OpenAlexafffund
Michael E. Pyne, J. Bagley, Lauren Narcross, Kaspar Kevvai, Kealan Exley, Meghan Davies, Qingzhao Wang, Malcolm Whiteway, Vincent J. J. Martin

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensConcordia UniversityWestern University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesConcordia UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMuconic acidPichiaProduction (economics)YeastChemistryBiologyBiochemistryRecombinant DNAPichia pastorisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Saccharomyces cerevisiae is a workhorse of industrial biotechnology owing to the organism’s prominence in alcohol fermentation and the suite of sophisticated genetic tools available to manipulate its metabolism. However, S. cerevisiae is not suited to overproduce many bulk bioproducts, as toxicity constrains production at high titers. Here, we employ a high-throughput assay to screen 108 publicly accessible yeast strains for tolerance to 20 g L −1 adipic acid (AA), a nylon precursor. We identify 15 tolerant yeasts and select Pichia occidentalis for production of cis , cis -muconic acid (CCM), the precursor to AA. By developing a genome editing toolkit for P. occidentalis , we demonstrate fed-batch production of CCM with a maximum titer (38.8 g L −1 ), yield (0.134 g g −1 glucose) and productivity (0.511 g L −1 h −1 ) that surpasses all metrics achieved using S. cerevisiae . This work brings us closer to the industrial bioproduction of AA and underscores the importance of host selection in bioprocessing.

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations39
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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