Genome-wide screen identifies new set of genes for improved heterologous laccase expression in Saccharomyces cerevisiae
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The yeast Saccharomyces cerevisiae is widely used as a host cell for recombinant protein production due to its fast growth, cost-effective culturing, and ability to secrete large and complex proteins. However, one major drawback is the relatively low yield of produced proteins compared to other host systems. To address this issue, we developed an overlay assay to screen the yeast knockout collection and identify mutants that enhance recombinant protein production, specifically focusing on the secretion of the Trametes trogii fungal laccase enzyme. Gene ontology analysis of these mutants revealed an enrichment of processes including vacuolar targeting, vesicle trafficking, proteolysis, and glycolipid metabolism. We confirmed that a significant portion of these mutants also showed increased activity of the secreted laccase when grown in liquid culture. Notably, we found that the combination of deletions of OCA6, a tyrosine phosphatase gene, along with PMT1 or PMT2, two genes encoding ER membrane protein-O-mannosyltransferases involved in ER quality control, and SKI3, which encode for a component of the SKI complex responsible for mRNA degradation, further increased secreted laccase activity. Conversely, we also identified over 200 gene deletions that resulted in decreased secreted laccase activity, including many genes that encode for mitochondrial proteins and components of the ER-associated degradation pathway. Intriguingly, the deletion of the ER DNAJ co-chaperone gene SCJ1 led to almost no secreted laccase activity. When we expressed SCJ1 from a low-copy plasmid, laccase secretion was restored. However, overexpression of SCJ1 had a detrimental effect, indicating that precise dosing of key chaperone proteins is crucial for optimal recombinant protein expression. This study offers potential strategies for enhancing the overall yield of recombinant proteins and provides new avenues for further research in optimizing protein production systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,054 | 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 ».