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Enregistrement W4399723086 · doi:10.1021/acs.biochem.4c00165

Increasing the Soluble Expression and Whole-Cell Activity of the Plastic-Degrading Enzyme MHETase through Consensus Design

2024· article· en· W4399723086 sur OpenAlexaff
Jake Saunders, Adam M. Damry, Vanessa Vongsouthi, Matthew A. Spence, Rebecca L. Frkic, Chloe Gomez, Patrick Yates, Dana S. Matthews, Nobuhiko Tokuriki, Malcolm D. McLeod, Colin J. Jackson

Notice bibliographique

RevueBiochemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian SynchrotronAustralian Research CouncilAustralian Cancer Research FoundationAustralian GovernmentAustralian Nuclear Science and Technology Organisation
Mots-clésDepolymerizationEthylene glycolEnzymeBiochemistryRecombinant DNAChemistryProtein engineeringHydrolaseCellOrganic chemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

carries out the second step in the enzymatic depolymerization of poly(ethylene terephthalate) (PET) plastic into the monomers terephthalic acid (TPA) and ethylene glycol (EG). Despite its potential industrial and environmental applications, poor recombinant expression of MHETase has been an obstacle to its industrial application. To overcome this barrier, we developed an assay allowing for the medium-throughput quantification of MHETase activity in cell lysates and whole-cell suspensions, which allowed us to screen a library of engineered variants. Using consensus design, we generated several improved variants that exhibit over 10-fold greater whole-cell activity than wild-type (WT) MHETase. This is revealed to be largely due to increased soluble expression, which biochemical and structural analysis indicates is due to improved protein folding.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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