Advancing bio-recycling of nylon monomers through CRISPR-assisted engineering
Notice bibliographique
Résumé
Plastic waste is a global environmental crisis, and nylon—a widely used polyamide—contributing significantly due to its extensive applications in textiles, automotive components, and packaging. Post-lifecycle degradation of nylon releases monomers like 1,6-hexamethylenediamine (HD) and 6-aminocaproic acid (ACA), which persist in ecosystems, posing toxicity and bioaccumulation risks. In this study, we employed a CRISPR-assisted directed evolution (CDE) to engineer Pseudomonas putida KT2440 for efficient utilization of HD as the sole nitrogen source, coupling its degradation to bacterial growth. Genomic and transcriptomic analyses prioritized potential enzymes involved in HD degradation. Using CRISPR interference (CRISPRi) and expert-guided screening, we identified three key enzymes including KgtP transporter, AlaC transaminase, and FrmA dehydrogenase that are critical to the KAF pathway. The functionality of these enzymes was confirmed in P. putida and further validated through heterologous expression in Escherichia coli . The CDE and growth-coupled strategy, together with the KAF pathway we discovered, is essential for our future efforts to engineer synthetic bacterial consortia capable of degrading mixed plastic monomers. In the long term, we envision integrating these consortia with synthetic biology tools to degrade complex plastic polymers and convert them into valuable chemicals, advancing circular economic efforts for sustainable plastic waste management and environmental protection. Synopsis CRISPR systems engineered Pseudomonas putida for efficient nylon monomer degradation, unveiling a novel pathway and advancing plastic waste recycling and environmental mitigation strategies.
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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 ».