Integrating metagenomics and high-throughput screening for bioprospecting marine producers of polyhydroxyalkanoates
Notice bibliographique
Résumé
With the escalating global demand for eco-friendly materials, polyhydroxyalkanoates (PHAs) have emerged as promising biodegradable alternatives to conventional plastics. This study is based on the systematic investigation of microbial community distribution and functional composition associated with PHA biosynthesis across diverse marine environments through metagenomic analysis. Leveraging environmental characteristics and PHA synthesis potential, we developed targeted culture media. We successfully isolated 102 PHA-producing bacterial strains from various marine habitats, including brackish water interfaces and deep-sea sediments. Gas chromatography quantification revealed a significant correlation (R² = 0.67) between Nile red fluorescence intensity and PHA content in metagenomically-predicted strains, effectively addressing false-positive issues in fluorescence-based screening. We subsequently established a high-throughput screening platform combining microplate technology with fluorometric quantification, identifying 10 elite strains for fermentation optimization and PHA characterization. Notably, strain R1-4-2 (identified as Halomonas olivaria) demonstrated exceptional performance with 2.59 g l-1 cell dry weight (CDW) and 52.89% PHA content (1.52 g l-1 CDW), representing both a novel microbial resource for sustainable PHA production and a potential chassis for synthetic biology applications. These findings provide critical scientific insights and technical frameworks for advancing industrial-scale production of biodegradable biopolymers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».