Multi-omics approaches to unravel regulatory dynamics in yeast bioreactor cultivations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,005 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».