Serial adaptive laboratory evolution enhances mixed carbon metabolic capacity of Escherichia coli.

生物生产 大肠杆菌 碳源 丙酮 甘油 碳纤维 化学 拉伤 生物 计算生物学 生物化学 计算机科学 基因 发酵 算法 复合数 解剖
作者
Kangsan Kim,Donghui Choe,Minjeong Kang,Sang-Hyeok Cho,Suhyung Cho,Ki Jun Jeong,Bernhard Ø. Palsson,Byung‐Kwan Cho
出处
期刊:Metabolic Engineering [Elsevier]
卷期号:83: 160-171
标识
DOI:10.1016/j.ymben.2024.04.004
摘要

Microbes have inherent capacities for utilizing various carbon sources, however they often exhibit sub-par fitness due to low metabolic efficiency. To test whether a bacterial strain can optimally utilize multiple carbon sources, Escherichia coli was serially evolved in L-lactate and glycerol. This yielded two end-point strains that evolved first in L-lactate then in glycerol, and vice versa. The end-point strains displayed a universal growth advantage on single and a mixture of adaptive carbon sources, enabled by a concerted action of carbon source-specialists and generalist mutants. The combination of just four variants of glpK, ppsA, ydcI, and rph-pyrE, accounted for more than 80% of end-point strain fitness. In addition, machine learning analysis revealed a coordinated activity of transcriptional regulators imparting condition-specific regulation of gene expression. The effectiveness of the serial adaptive laboratory evolution (ALE) scheme in bioproduction applications was assessed under single and mixed-carbon culture conditions, in which serial ALE strain exhibited superior productivity of acetoin compared to ancestral strains. Together, systems-level analysis elucidated the molecular basis of serial evolution, which hold potential utility in bioproduction applications.
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