Cell factories and transcription factor engineering for bioproducts: the case of Candida glabrata for α-ketoglutarate production
Notice bibliographique
Résumé
α-Ketoglutarate, a key intermediate in the TCA cycle, is crucial for amino acid synthesis and nitrogen transport. However, microbial engineering for α-ketoglutarate production is hindered by the intrinsic inefficiency of the metabolic network. In this study, transcription factor engineering was performed for the reconstruction of the metabolic network to boost α-ketoglutarate biosynthesis in Candida glabrata. Transcription factors GCR2 and RTG1 were first reinstalled to kick-start the glycolytic pathway and the TCA cycle, respectively, and then optimized to redistribute carbon flux between the two pathways. In addition, pyruvate carriers, MPC1 and MPC2, were introduced to facilitate the transport of cytoplasmic pyruvate to mitochondria, thereby feeding it into the TCA cycle for α-ketoglutarate biosynthesis. Next, transcription factor HAP4 was utilized to rewire the electron transport chain for improving redox balance and reducing overflow metabolism, thereby channeling more carbon flux to α-ketoglutarate production. Finally, the engineered strain C. glabrata KGA17 was capable of producing 210.4 g/L α-ketoglutarate in a 5-L bioreactor. This approach showed significant promise for developing efficient microbial cell factories for high-value chemical production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».