Antibiotic-free whole-cell biocatalytic fermentation: <i>Escherichia coli</i> with surface-displayed PETases for sustainable plastic degradation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plastic pollution has increasingly burdened the environment, driving the need for natural degradation platforms that utilize microbial enzymes to break plastics down into monomers. In this study, we introduce a novel approach using Escherichia coli as a fermentative, antibiotic-free whole-cell biocatalyst with surface-displayed, genomically integrated PETases for efficient plastic degradation. PETases, a class of esterases, catalyze the hydrolysis of polyethylene terephthalate (PET) into mono-2-hydroxyethyl terephthalate (MHET). Surface display of these enzymes was achieved via gene fusions with an N-terminal cysteine (Cys) triacylated anchor, mediated by the Braun lipoprotein (Lpp) signal peptide. To circumvent issues associated with plasmids, - such as genetic instability and reliance on antibiotics - we used a Type I-F CRISPR-associated transposase to insert the genes directly into specific E. coli genome sites. Proper enzyme display and activity on the E. coli surface were confirmed through enzyme activity tests, Western blotting, and flow cytometry, with cells retaining PET degradation ability over multiple generations. High-performance liquid chromatography (HPLC) analysis assessed degradation efficiency, identifying byproducts such as bis (2-hydroxyethyl) terephthalate and terephthalic acid. This study establishes a proof-of-concept for efficient plastic degradation using engineered bacteria as robust, sustainable, and genomically stable whole-cell biocatalysts, providing a promising platform for addressing plastic waste management. Graphical Abstract One-sentence Abstract Escherichia coli was engineered as a fermentative, antibiotic-free whole-cell biocatalyst, featuring surface-displayed and genomically integrated PETases for efficient plastic degradation. This innovative approach has the potential to transform plastic recycling by enabling sustainable, large-scale degradation of plastic waste through environmentally friendly microbial systems.
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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) | 0,000 | 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 ».