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Enregistrement W7030185390

Multi-omics approaches to unravel regulatory dynamics in yeast bioreactor cultivations

2024· other· en· W7030185390 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueChalmers Research (Chalmers University of Technology) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetNovo NordiskNovo Nordisk FondenSvenska Forskningsrådet FormasYork University
Mots-clésYarrowiaChemostatTranscriptomeYeastBioreactorSaccharomyces cerevisiaeBioprocessBioproductionIndustrial microbiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is a multifaceted problem that requires multiple scientific discoveries and engineering innovations. Among the innovations that have emerged in recent years are microbial cell factories, engineered microorganisms that produce desired molecules through their metabolism. A promising microbial cell factory is Yarrowia lipolytica, an oleaginous yeast that has gained significant traction since it proved a versatile host to produce lipids as well as both bulk and fine chemicals. However, further research is needed to better understand this host and to design better bioprocesses.To improve the current understanding of Y. lipolytica as a microbial cell factory, I combined chemostat cultivations with transcriptomic analysis. I studied the underlying biology of a platform strain with disrupted lipid synthesis, revealing that abolishing storage lipids induces protein misfolding and stress responses. I then explored the use of urea as an alternative and more sustainable nitrogen source, demonstrating that it does not alter the cell transcriptome and can reduce media acidification. I combined this information to improve a fed-batch cultivation to produce high titres of itaconic acid. Meanwhile, I laid the foundations for single-cell transcriptomics to explore cell heterogeneity in bioreactor cultivations. I performed a proof-of-concept analysis in the well‑characterized yeast Saccharomyces cerevisiae to understand the potential challenges in translating single‑cell transcriptomics to Y. lipolytica. I found that cell cycle genes are a major source of variability that needs to be minimized. The work performed combines bioreactor cultivation with omics analyses to inform and guide future strain improvement. Overall, this thesis explores and expands knowledge in relevant areas to develop Y. lipolytica as a microbial cell factory for the sustainable production of non‑lipid chemicals.

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), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0210,008
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,005

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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,137 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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