Multi-omics decipher the molecular mechanisms driving high-lipid production in an artificially-evolved <i>Chlamydomonas</i> mutant
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Enhancing lipid accumulation in microalgae is critical for commercial viability but often compromises growth. We previously identified an artificially evolved Chlamydomonas reinhardtii mutant (H5) that retains wild-type growth (CC-503) while producing significantly more lipids. Here, we present multi-omic analyses that elucidate the molecular basis of this phenotype. Whole-genome sequencing revealed over 3,000 mutations in H5, including 45 in protein-coding genes (e.g., phosphofructokinase, acyl-carrier protein, glycerol kinase). Six corresponding CLiP insertion mutants also showed elevated lipid content. Transcriptomics revealed upregulation of key genes for glycolysis, nutrient uptake, and proliferation (e.g., pyruvate carboxylase, carbonic anhydrase) under nutrient-replete conditions. Metabolomics identified a striking increase in malonate, a metabolite that supports fatty acid synthesis and cell proliferation. Epigenomic profiling showed hypomethylation in triacylglycerol (TAG) biosynthesis genes and hypermethylation in energy balance regulators. Together, these data suggest that accelerated glycolysis and streamlined metabolism drive lipid accumulation in H5 without compromising growth. Our findings provide a blueprint for engineering high-lipid microalgal strains for industrial applications. HIGHLIGHTS High-lipid Chlamydomonas mutant (H5) exhibits cancer-like metabolism: pseudo-hypoxia and nutrient deprivation response Multi-omics reveals 45 high-impact mutations synergistically enhance lipid production in H5 Six CLiP mutants of H5-disrupted genes showed significantly increased lipid content Malonate levels increased 10-fold in H5, indicating altered mitochondrial function H5 upregulates glycolytic genes while maintaining wild-type growth rates Transcriptomes from H5 and CC-503 converge after nitrogen deprivation despite replete-state differences H5 shows altered lipid composition with increased TAG diversity, decreased DAGs Epigenomic profiling reveals 14,720 differentially methylated transcribed regions in H5
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».