Membrane Engineering for Carotenoid Production in Escherichia coli
Notice bibliographique
Résumé
Carotenoids are a class of highly hydrophobic compounds synthesized by plants in limited quantities. This study explores the potential for increasing the production yield of lycopene, a typical carotenoid compound, through engineered Escherichia coli. Given that lycopene biosynthesis occurs within microbial hosts and it is subsequently stored within lipid membranes, this study focuses on the impact of inducing membrane vesicles on lycopene yield by expressing monoglycosyldiacylglycerol synthase (MGS) or diglucosyldiacylglycerol synthase (DGS) from Acholeplasma laidlawii and inserting the upstream isopentenol utilization pathway (IUP) into the chromosome. The effect of MGS and DGS on lipid production in the cell was quantified. The results show that inserting the IUP into the chromosome increased the specific lycopene yield by 2.1-fold compared to the plasmid-based system when using a PproD constitutive promoter and by 2.0-fold when using the inducible Ptrc promoter. The expression of MGS and DGS resulted in a small increase of 31% and 33% (w/w) lipid content, respectively. When expressed in lycopene producing strains, the lycopene content decreased in the IUP strains but increased in the negative control strain expressing only the native MEP pathway from undetectable levels to 0.34 ± 0.08 mg/g.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».