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Enregistrement W4412424581 · doi:10.1016/j.ymben.2025.07.003

Establishing Vibrio natriegens as a high-performance host for acetate-based poly-3-hydroxybutyrate production

2025· article· en· W4412424581 sur OpenAlexaff
Roland J Politan, Simona Della Valle, J. C. Joshi, Christian Euler, Gavin R. Flematti, Georg Fritz

Notice bibliographique

RevueMetabolic Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilWoodsideUniversity of Western Australia
Mots-clésHost (biology)Production (economics)MicrobiologyChemistryFood scienceBiologyGeneticsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acetate can be a sustainable and renewable carbon source that holds significant promise for biotechnological production but is underutilized industrially due to limited microbial efficiency. Vibrio natriegens, recognized for exceptionally fast growth rates, represents a compelling host for developing efficient acetate-based bioprocesses. In this study, adaptive laboratory evolution significantly enhanced V. natriegens' ability to grow on acetate as the sole carbon source, achieving an 89 % increase in growth rate. Genetic and transcriptomic analyses revealed key adaptations improving acetate uptake and metabolism via increased salt tolerance, boosted Pta/AckA pathway activity, and rewired quorum sensing. Further metabolic engineering and bioprocess optimization enabled the evolved strain to reach high cell densities and efficiently convert acetate into the bioplastic poly-3-hydroxybutyrate (PHB), with productivities up to 0.27 g/L/h and PHB accumulation reaching 45.66 % of cell biomass. These advances position V. natriegens as a highly promising microbial platform for sustainable, scalable, and cost-effective biomanufacturing using acetate as a green feedstock.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,201 · 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
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

Citations10
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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