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Enregistrement W4404966814 · doi:10.1016/j.nbt.2024.12.001

A rapid CAT transformation protocol and nuclear transgene expression tools for metabolic engineering in Cyanidioschyzon merolae 10D

2024· article· en· W4404966814 sur OpenAlexafffund
Melany Villegas-Valencia, Martha R. Stark, Mark Seger, Gordon B. Wellman, Sebastian Overmans, Peter J. Lammers, Stephen D. Rader, Kyle J. Lauersen

Notice bibliographique

RevueNew Biotechnology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing Abdullah University of Science and TechnologyUniversity of Northern British Columbia
Mots-clésTransgeneTransformation (genetics)Protocol (science)Computational biologyBiologyGeneticsGeneMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The eukaryotic red alga Cyanidioschyzon merolae 10D is an emerging algal host for synthetic biology and metabolic engineering. Its small nuclear genome (16.5 Mb; 4775 genes), low intron content (39), stable transgene expression, and capacity for homologous recombination into its nuclear genome make it ideal for genetic and metabolic engineering endeavors. Here, we present an optimized transformation and selection protocol, which yields single chloramphenicol-resistant transformants in under two weeks. Transformation dynamics and a synthetic modular plasmid toolkit are reported, including several new fluorescent reporters. Techniques for fluorescence reporter imaging and analysis at different scales are presented to facilitate high-throughput screening of C. merolae transformants. We use this plasmid toolkit to overexpress the Ipomoea batatas isoprene synthase and demonstrate the dynamics of engineered volatile isoprene production during different light regimes using multi-port headspace analysis coupled to parallel photobioreactors. This work seeks to promote C. merolae as an algal system for metabolic engineering and future sustainable biotechnological 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 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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 GPT0,248
Écart entre enseignants0,235 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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