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Enregistrement W4396856448 · doi:10.3390/fermentation10050250

High-Level Bio-Based Production of Coproporphyrin in Escherichia coli

2024· article· en· W4396856448 sur OpenAlexafffund
Bahareh Sadat Arab, Adam Westbrook, Murray Moo‐Young, Yilan Liu, C. Perry Chou

Notice bibliographique

RevueFermentation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePorphyrin Metabolism and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEscherichia coliMetabolic engineeringHeterologousPlasmidOperonEnzymeBioreactorSynthetic biologyBiochemistryBiologyStrain (injury)Heterologous expressionChemistryGeneComputational biologyRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study reports on the development of effective strain engineering strategies for the high-level bio-based production of coproporphyrin (CP), a porphyrin pigment compound with various applications, using Escherichia coli as a production host. Our approach involves heterologous implementation of the Shemin/C4 pathway in an E. coli host strain with an enlarged intracellular pool of succinyl-CoA. To regulate the expression of the key pathway genes, including hemA/B/D/E/Y, we employed a plasmid system comprising two operons regulated by strong trc and gracmax promoters, respectively. Using the engineered E. coli strains for bioreactor cultivation under aerobic conditions with glycerol as the carbon source, we produced up to 353 mg/L CP with minimal byproduct formation. The overproduced CP was secreted extracellularly, posing minimal physiological toxicity and impact on the producing cells. To date, targeted bio-based production of CP by E. coli has yet to be reported. In addition to the demonstration of high-level bio-based production of CP, our study underscores the importance of identifying key enzymatic reactions limiting the overall metabolite production for developing differential expression strategies for pathway modulation and even optimization. This investigation paves the way for the development of effective metabolic engineering strategies based on targeted manipulation of key enzymes to customize engineered strains for effective large-scale bio-based production.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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