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Enregistrement W7119342972

Fantastic yeasts and where to find them : a study of Saccharmyces cerevisiae strain diversity and proteome dynamics in application to recombinant production of laccase enzymes

2025· other· en· W7119342972 sur OpenAlexafffund
Ryan Wong

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLaccaseRecombinant DNAProteomeSaccharomyces cerevisiaeGeneStrain (injury)Gene expressionEnzyme
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saccharomyces cerevisiae is a widely utilized host cell for recombinant protein production owing to its extensive knowledge base, ability to secrete large and post-translationally modified proteins, fast growth and cost-effective culturing. However, recombinant protein yields from S. cerevisiae often fall behind other host systems. Despite the thousands of strains available, the natural diversity of S. cerevisiae has been under exploited for recombinant protein production. In this thesis, we utilize a high-throughput screen to identify strains with improved recombinant protein production capacity, then characterized them using gene-level analysis, comparative genomics and proteomics. First, we developed a high-throughput screen monitoring expression of recombinant Trametes trogii laccase from wild, industrial and laboratory strains, and used the screen to identify 9 non-laboratory strains with a higher capacity to produce active T. trogii laccase. We next examined whether higher protein yield may be a result of increased gene expression. We measured the laccase mRNA levels in the identified strains using RT-qPCR. Interestingly, lower levels of laccase mRNA were measured in most cases, indicating that the drivers of elevated protein production capacity lie beyond the regulation of mRNA levels. We then utilized comparative gene analysis to identify genes which may contribute to improved laccase expression. From this, we successfully identified several genes which improved laccase expression when deleted in a lab strain. To better understand how recombinant protein expression impacts the proteome, we utilized mass spectrometry to identify differences in the proteome composition of a lab strain and a subset of non-lab strains, when expressing laccase versus not. Several hundred proteins were differentially expressed, and bioinformatic analysis of those proteins revealed key pathways altered during laccase expression. Notably, we observed a decrease in sugar uptake but an increase in carbon metabolism related to use of fatty acids as a carbon source, indicating a shift in metabolism. Collectively, this thesis identified S. cerevisiae strains with improved laccase production capacity using a novel high-throughput screen and provides insight into how different yeast strains adapt to recombinant laccase expression. This work provides a platform to discover new strains for recombinant protein production and for engineering to improve existing strains.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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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