微細藻類Nannochloropsis salinaゲノム規模代謝モデルの再構築と脂質生産への応用【JST・京大機械翻訳】

Loira Nicolas; Loira Nicolas; Mendoza Sebastian; Mendoza Sebastian; Cortes Maria Paz; Cortes Maria Paz; Cortes Maria Paz; Rojas Natalia; Travisany Dante; Travisany Dante; Genova Alex Di; Genova Alex Di; Gajardo Natalia; Ehrenfeld Nicole; Maass Alejandro; Maass Alejandro

文献

J-GLOBAL ID：201802210546553090 整理番号：18A1071968

微細藻類Nannochloropsis salinaゲノム規模代謝モデルの再構築と脂質生産への応用【JST・京大機械翻訳】

Reconstruction of the microalga Nannochloropsis salina genome-scale metabolic model with applications to lipid production

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資料名：
巻： 11 号： 1 ページ： 66 発行年： 2017年
JST資料番号： U7370A ISSN： 1752-0509 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

【背景】Nannochloropsis salina(=Eustigmatophyceae)は,多価不飽和脂肪酸およびトリアシルグリセロールを生産するための高い能力のために,生物工学的標的になった海洋微小藻類である。それはOmega3のような生物燃料,色素及び食品サプリメントの供給源として使用されてきた。いくつかのNannochloropsis種のみが配列決定されているが,その代謝能力を予測することができるゲノムスケール代謝モデル(GSMM)からの利点はない。【結果】著者らは,2345の反応,934の遺伝子を含むN.salinaのための最初のGSMM,および脂質と窒素代謝の徹底的な記述は,単純な成長/非成長予測を作るとき,90%の精度を持ち,異なる実験条件で成長速度を予測するのに15%の誤差率を持つ。さらに,iNS934は,トリアシルグリセロールの菌株最適化のための82の異なるノックアウト戦略を提案することを可能にした。結論:iNS934は,代謝改善のための強力なツールを提供し,異なる媒体と遺伝的条件下でのN.salina代謝の予測とシミュレーションを可能にする。それはまた,N.salina代謝,潜在的に導く研究の体系的見解を提供し,-オミクスデータへの文脈を提供する。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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分子・遺伝情報処理 , 代謝と栄養

引用文献 (100件)：

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