Escherichia coli adapts metabolically to 6- and 7-fluoroindole, enabling proteome-wide fluorotryptophan substitution
Notice bibliographique
Résumé
Nature has scarcely evolved a biochemistry around fluorine. However, modern science has shown that fluorinated organic molecules are suitable building blocks for biopolymers, from peptides and proteins up to entire organisms. Here, we conducted adaptive laboratory evolution (ALE) experiments to introduce organofluorine into living microorganisms. By cultivating Escherichia coli with fluorinated indole analogs, we successfully evolved microbial cells capable of utilizing either 6-fluoroindole or 7-fluoroindole for growth. Our improved ALE protocols enabled us to overcome previous challenges and adaptation was achieved, enabling a former growth inhibiting unnatural molecule to become a substrate for the cell’s protein synthesis machinery to the extent that the entire proteome underwent Trp to F-Trp substitution. In the ALE experiments, we supplied fluoroindoles to Trp-auxotrophic E. coli bacteria, exerting strong selective pressure that led to microbial adaptation. Within the cells, these indoles were converted into the corresponding amino acids (6- and 7-fluorotryptophan) and globally incorporated into the proteome at tryptophan sites. This study is a first step and establishes a strong foundation for further exploration of the mechanisms underlying fluorine-based life and how a former antimetabolite can become a vital nutrient.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».