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Enregistrement W4416185993 · doi:10.1101/2025.11.10.687684

An Ehrlich-inspired retrobiosynthesis of pharmaceutical scaffolds

2025· preprint· W4416185993 sur OpenAlexafffund
Anastasia E.C. Rumpl, Devin Kowalski, Joshua R. Goodhew, Liam Bogucki, Carlos A. Rosa, Marc‐André Lachance, Michael E. Pyne

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEnzyme Catalysis and Immobilization
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésYeastFlavorFusel alcoholAmino acidCatabolismMetabolic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Brewer’s yeast ( Saccharomyces cerevisiae ) acquires nitrogen from branched-chain and aromatic amino acids via the Ehrlich pathway, generating flavor (fusel) byproducts. Recently, diverting 4-hydroxyphenylacetaldehyde from Ehrlich catabolism of ʟ-tyrosine has enabled microbial production of opioids and other plant benzylisoquinolines. Yet, fusel metabolism is versatile in substrate scope, offering an untapped entry point for synthesizing structurally diverse aldehydes. Here, we repurpose the yeast Ehrlich pathway into a modular biocatalytic conduit for manufacturing privileged pharmaceutical alkaloids. We utilize retrobiosynthetic analysis and enzyme screening to derive scaffolds representative of solifenacin, colchicine, and ephedrine pharmaceuticals from simple amino acids. We survey wild yeasts for catabolism of ʟ-phenylglycine and demonstrate Ehrlich conversion to benzyl alcohol or ( R )-phenylacetylcarbinol by 29 strains across nine genera. Implementing an ω-transaminase enables production of norephedrine from a simple amino acid input. This work unveils a generalizable biocatalytic route to clinically important alkaloids by exploiting metabolic logic from a yeast flavor pathway.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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