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Enregistrement W4403603072 · doi:10.1021/acs.jafc.4c08252

Engineering <i>Saccharomyces cerevisiae</i> for the Production of Punicic Acid-Rich Yeast Biomass

2024· article· en· W4403603072 sur OpenAlexafffund
Juli Wang, Guanqun Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesGenome AlbertaCanada Research ChairsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Poultry Research CouncilCanada Foundation for InnovationCargill
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeYeastBiomass (ecology)Food scienceChemistrySaccharomycesBotanyBiologyBiochemistryAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Punicic acid (PuA), an unusual conjugated linolenic acid found in pomegranate, offers diverse health benefits and has potential applications in the food industry. Due to the limited availability of PuA from natural plant sources, there is growing interest in producing it through microbial fermentation. In this study, the yeast Saccharomyces cerevisiae, which is classified as “generally recognized as safe”, was engineered to produce PuA using a results-driven approach. Genes potentially involved in PuA synthesis were integrated directly into the yeast genome, targeting Ty retrotransposon sites. Screening of the yeast transformants, followed by optimization of culture conditions, resulted in the production of 26.7% PuA within the yeast’s total fatty acids. Further analysis revealed that the strain’s triacylglycerol fraction contained over 22% PuA. By incorporating this health-promoting lipid into the nutritional profile of S. cerevisiae, the engineered strain could serve as a sustainable source of yeast biomass with enhanced nutritional value.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,086

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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