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大肠杆菌中磷脂生物合成的温度控制
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此，利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中，棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化，其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集，类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。
大肠杆菌的
先前的工作归因于降低的脂多糖水平和脂质双层的暴露归因于降低的脂多糖水平。在此处介绍的Enva渗透性表型的详细表征中，Enval突变被证明可以赋予周质酶，-lactamase和RNaseI。在三种不同的遗传背景中观察到泄漏，包括原始的Enkal菌株及其母体。相反，未观察到细胞质酶i8-乳糖苷酶的可检测到可检测的泄漏。测试了Enkal菌株对先前未报告的一系列抗生素的敏感性，并确定了多种抗生素的亲脂性（分区系数）。根据对大型亲水性抗生素和溶菌酶的敏感性的观察结果，提议ENK突变体的渗透性表型的一部分是由于短暂的破裂和EDTA敏感性外膜的重新密封。在这方面，Enva渗透性表型属于大肠杆菌和鼠伤寒沙门氏菌的一般渗透性/渗漏突变体。
大肠杆菌终结者的智能设计
终端是位于基因3'末端的特定核苷酸序列，并包含转录终止信息。作为基本的遗传调节元件，终结子在基因回路的设计中起着至关重要的作用。准确表征终结器强度对于提高基因电路设计的精度至关重要。终结器强度的实验表征是耗时的和劳动的；因此，有必要开发能够准确预测终结器强度的计算工具。当前的预测方法未完全考虑与终止者有关的序列或热力学信息，而缺乏可靠的模型来准确预测。同时，深层生成模型在生物序列的设计中表现出巨大的潜力，并有望应用于终结序列设计。本研究的重点是大肠杆菌终结剂的智能设计，主要进行以下研究：（1）为大肠杆菌构建固有的终结器强度预测模型，这项研究提取了大肠杆菌固有末端的序列特征和热力学特征。基于选定功能的机器学习模型实现了R 2 = 0.72的预测性能。（2）本研究采用生成对抗网络（GAN）来从内在的终结器序列训练数据中学习并生成终结器序列。评估表明，生成的终结器表现出与内在终结器相似的数据分布，这证明了Gan生成的终止序列的可靠性。（3）本研究使用构造的终结器强度预测模型从生成的集合中筛选出强终端。实验验证表明，在18个选定的终结者中，有72％的终止效率大于90％，证实了大肠杆菌终结者的智能设计方法的可靠性。总的来说，这项研究构建了大肠杆菌的终结器强度预测模型和终结器生成模型，为基因电路中的终结器设计提供了模型支持。这增强了生物成分设计的模块化，并促进了合成生物学的发展。
在Escherichia Coli Nissle 1917中的一种新型益生菌工具包，用于感应和减轻肠道炎症性疾病
摘要：炎症性肠病（IBD）的特征是慢性肠炎，没有治愈和有限的治疗选择，通常具有全身性副作用。在这项研究中，我们开发了一种特定于目标的系统，可以通过设计益生菌大肠杆菌Nissle 1917（ECN）来潜在地处理IBD。我们的模块化系统包括三个组成部分：基于转录因子的传感器（NORR），能够检测炎症生物标志物一氧化氮（NO），1型血素蛋白分泌系统以及由人类抗TNFα纳米型的库组成的治疗货物。尽管敏感性降低，但我们的系统表现出对NO的浓度依赖性反应，成功地分泌了与常用药物adalimumab相当的结合亲和力的功能性纳米型，如酶联免疫吸收测定和体外分析所证实。这个新验证的纳米库库扩展了ECN治疗功能。也可以在ECN中首次表征所采用的分泌系统，可以进一步改编为筛选和净化感兴趣的蛋白质的平台。此外，我们提供了一个数学框架来评估工程益生菌系统中的关键参数，包括相关分子的产生和扩散，细菌定植率和粒子相互作用。这种综合方法扩展了用于基于ECN的疗法的合成生物学工具箱，提供了新颖的零件，电路和炎症热点可调反应的模型。关键字：工程益生菌，IBD，渗透性，E。Coli Nissle 1917（ECN），一氧化氮，TNFα，纳米型■简介
大肠杆菌DNA回旋酶DNA交叉捕获的结构基础
对于大多数生物体，DNA采用了负超螺旋的状态[（ - ）SC]，该状态已知促进DNA螺旋的疾病，从而促进与关键细胞过程有关的分子机械获得遗传信息的获取（1）。相比之下，在DNA复制和转录机械之前生成正涂层[（+）SC]（2）。在没有放松（+）SC的拓扑异构酶的情况下，这些基本过程受到阻碍（3）。IIA型DNA拓扑异构酶（topoiia）是进化保守的大分子，通过通过短暂的双链断裂，使DNA弛豫，衰减和脱节来调节DNA拓扑，从而调节DNA拓扑。拓扑素酶是用于传染病和癌症治疗的治疗剂的主要靶标（5，6）。
特刊大肠杆菌和动物
shiga毒素产生的大肠杆菌（STEC）感染导致疾病症状的无症状运输或发育，这可能会使次要后遗症衰弱。STEC感染已与消耗粪便污染的食物和水有关，尤其是在与受感染动物接触后的手到口水传播。农业食品链中的动物在STEC传播中起着重要作用，并且需要采取有效的控制措施，以防止农场分叉传播这些人类病原体。因此，几项研究旨在在动物宿主的背景下理解STEC生态，并利用洞察力来开发适当的控制和诊断措施。感染/疾病的动物模型也被用作人类疾病的替代物，以更好地了解STEC发病机理。本期特刊的目的是解决：i。动物-Stec相互作用； ii。STEC定植和/或致病性的动物模型； iii。动物中的控制和/或诊断； iv。替代动物模型研究文章，评论文章和与这些主题相关的简短沟通。
人类神经干细胞的自我更新和分化之间的时间平衡需要淀粉样蛋白前体蛋白
青霉素结合蛋白（PBPS）的D，D-转肽酶活性是β-乳用于阻断肽聚糖多物种的β-乳酰胺抗生素的众所周知的主要靶标。β -lactam诱导的细菌杀死涉及复杂的下游反应，其原因和后果很难解决。在这里，我们使用β-乳酰胺不敏感的L，D- trans-肽酶对PBP的功能替代，以鉴定在积极分裂细菌中β-l -lactams在β -lactams灭活PBP所必需的基因。通过这种方法鉴定的179个有条理的基本基因的功能远远超出了肽聚糖聚合的L，D-转肽酶伴侣，包括包括参与胁迫反应的蛋白质和外膜外聚合物的组装。β-乳转酰胺的未引起的作用包括脂蛋白介导的共价键的丧失，该键将外膜与肽聚糖连接到肽聚糖，不动deptagi-lization，尽管有效地具有有效的肽聚糖交叉链接，并增加了外膜外膜的渗透性。后一种效应表明β-乳酰胺的作用方式涉及通过外膜自促进的穿透力。
激活大肠杆菌中的无声糖酵解旁路
所有活生物体在其中央代谢中都有类似的反应，为所有19个基本构件和降低力量提供了前体。确定糖酵解20的替代代谢途径是否可以在大肠杆菌中运行，我们在硅设计，合理的工程和自适应21实验室进化中互补。首先，我们使用了一个基因组规模模型，并在该生物体的22个代谢网络中鉴定了两种潜在途径，取代了规范的Embden-Meyerhof-Parnas（EMP）糖酵解，将23个转化为有机酸的磷酸化。这些糖酵解路线之一是通过甲基乙二醇（通过丝氨酸生物合成和降解）进行的。然后，我们在大肠杆菌菌株中实施了两种途径25具有缺陷的EMP糖酵解。令人惊讶的是，通过甲基乙二醇的途径立即在26个三氧磷酸异构酶缺失菌株中培养在甘油上。相比之下，在磷酸甘油酸激酶27缺失菌株中，对于实现功能性28甲基甘氨酸途径的过表达是必要的。此外，我们设计了“丝氨酸分流”，该“丝氨酸分流”通过丝氨酸生物合成和降解转换为丙酮酸，绕过烯醇酶缺失。最后，为了探索30种这些替代方案中的哪些替代方法，我们使用烯醇酶缺失菌株进行了自适应实验室31进化研究。证明进化的突变体使用丝氨酸分流。32我们的研究揭示了代谢途径的灵活性重新定位，以建立新的代谢产物链接和重新连接33中央代谢。34
应用于大肠杆菌核心代谢
摘要：基本通量模式（EFM）为系统地表征稳态，细胞表型以及代谢网络鲁棒性和脆弱性提供了严格的基础。但是，EFM的数量通常随代谢网络的大小而成倍增长，导致过度的计算需求，不幸的是，由于系统限制，这些EFM的很大一部分在生物学上是不可行的。这种组合爆炸通常阻止对基因组规模代谢模型的完整分析。传统上，EFM是通过Double Description方法计算的，这是一种基于矩阵计算的有效算法；但是，只能将少数几个约束集成到该计算中。他们必须对辅助的设定包含是单调的；否则，必须在后处理中对其进行处理，因此不能节省计算时间。我们提出ASPEFM，这是一种基于答案集编程（ASP）和线性编程（LP）的混合计算工具，允许在实施许多不同类型的约束时进行EFM的计算。我们将方法应用于包含226×10 6 EFM的大肠杆菌核心模型。在考虑转录和环境调节，热力学约束和资源使用方面的考虑时，解决方案空间被降低至可直接使用ASPEFM计算的1118 EFM。使用后处理和Pareto前部分析，可以将完全有氧厌氧的O大肠杆菌生长到O的2个完全有氧厌氧的O 2梯度上的大肠杆菌生长。
在连续培养中进化的大肠杆菌菌株甲酸属依赖型的遗传和生物催化基础
Valley Delmech，Nadia Perthat，Oriane Monet，外国Marion，Darii Ecataria和Al。插入Methabolia，2022，72，pp.200-214。10.1016/j.ymben.2022.03.010。