Independent component analysis of E. coli's transcriptome reveals the cellular processes that respond to heterologous gene expression

异源的 异源表达 生物 基因 转录组 基因表达 基因表达调控 密码子使用偏好性 遗传学 寄主(生物学) 计算生物学 基因组 重组DNA
作者
Justin Tan,Anand V. Sastry,Karoline S. Fremming,Sara Petersen Bjørn,Alexandra Hoffmeyer,Sang Woo Seo,Bjørn G. Voldborg,Bernhard Ø. Palsson
出处
期刊:Metabolic Engineering [Elsevier]
卷期号:61: 360-368 被引量:41
标识
DOI:10.1016/j.ymben.2020.07.002
摘要

Achieving the predictable expression of heterologous genes in a production host has proven difficult. Each heterologous gene expressed in the same host seems to elicit a different host response governed by unknown mechanisms. Historically, most studies have approached this challenge by manipulating the properties of the heterologous gene through methods like codon optimization. Here we approach this challenge from the host side. We express a set of 45 heterologous genes in the same Escherichia coli strain, using the same expression system and culture conditions. We collect a comprehensive RNAseq set to characterize the host's transcriptional response. Independent Component Analysis of the RNAseq data set reveals independently modulated gene sets (iModulons) that characterize the host response to heterologous gene expression. We relate 55% of variation of the host response to: Fear vs Greed (16.5%), Metal Homeostasis (19.0%), Respiration (6.0%), Protein folding (4.5%), and Amino acid and nucleotide biosynthesis (9.0%). If these responses can be controlled, then the success rate with predicting heterologous gene expression should increase.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
小豆芽儿发布了新的文献求助10
刚刚
WNL发布了新的文献求助10
1秒前
Ngu完成签到,获得积分10
1秒前
科研通AI5应助冷艳后妈采纳,获得10
1秒前
陶1122发布了新的文献求助10
1秒前
万能图书馆应助乐观期待采纳,获得30
1秒前
krystal完成签到,获得积分10
1秒前
学术大小拿完成签到,获得积分10
2秒前
迪迦完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
乖乖发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
song24517发布了新的文献求助20
3秒前
顺利琦完成签到,获得积分10
4秒前
李子发布了新的文献求助10
4秒前
pbf完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
lyn发布了新的文献求助30
4秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
Twikky完成签到,获得积分10
4秒前
柚子皮应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
5秒前
5秒前
5秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
Akim应助夏末采纳,获得10
5秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
迟大猫应助想学习采纳,获得10
5秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
领导范儿应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
6秒前
期刊应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
香蕉觅云应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
bkagyin应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527469
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107497
关于积分的说明 9285892
捐赠科研通 2805298
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539865
邀请新用户注册赠送积分活动 716714
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709678