Bacterial growth‐mediated systems remodelling of <i>Nicotiana benthamiana</i> defines unique signatures of target protein production in molecular pharming
Notice bibliographique
Résumé
The need for therapeutics to treat a plethora of medical conditions and diseases is on the rise and the demand for alternative approaches to mammalian-based production systems is increasing. Plant-based strategies provide a safe and effective alternative to produce biological drugs but have yet to enter mainstream manufacturing at a competitive level. Limitations associated with batch consistency and target protein production levels are present; however, strategies to overcome these challenges are underway. In this study, we apply state-of-the-art mass spectrometry-based proteomics to define proteome remodelling of the plant following agroinfiltration with bacteria grown under shake flask or bioreactor conditions. We observed distinct signatures of bacterial protein production corresponding to the different growth conditions that directly influence the plant defence responses and target protein production on a temporal axis. Our integration of proteomic profiling with small molecule detection and quantification reveals the fluctuation of secondary metabolite production over time to provide new insight into the complexities of dual system modulation in molecular pharming. Our findings suggest that bioreactor bacterial growth may promote evasion of early plant defence responses towards Agrobacterium tumefaciens (updated nomenclature to Rhizobium radiobacter). Furthermore, we uncover and explore specific targets for genetic manipulation to suppress host defences and increase recombinant protein production in molecular pharming.
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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 | 0,000 | 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 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 ».