Un desafío central en el campo de la ingeniería metabólica es la identificación eficiente de un genotipo de vía metabólica que maximiza la productividad específica en una amplia gama de condiciones de proceso. Una revisión de investigadores de la Universidad Estatal de Michigan en East Lansing, MI cubre los desafíos de la optimizaciónproductividad específica de las rutas metabólicas en las células y nuevos avances en la creación y detección de rutas
Se revisan los métodos actuales para optimizar la productividad específica de las rutas metabólicas en las células vivas. Se discuten las nuevas herramientas para la generación de bibliotecas, el análisis computacional del espacio de flujo de secuencia de la ruta y las técnicas de selección y selección de alto rendimiento. Trabajo actual sobre mediciones basadas en la poblaciónse revisa y se presenta el panorama actual para el campo. La revisión aparece en TECNOLOGÍA en línea
"Una limitación importante del cribado de alto rendimiento es la incapacidad de mapear una secuencia de ADN con el fenotipo de salida de una manera de alto rendimiento, ya que normalmente solo se secuencian unos pocos ganadores de la selección. Esto limita la transferibilidad del genotipo ganador aanfitriones alternativos, ya que el genotipo ganador generalmente depende en gran medida de las condiciones particulares de detección. En segundo lugar, esto es difícil de hacer con vías de longitud moderada con métodos de secuenciación estándar de Sanger. El trabajo realizado por muchos grupos, incluido el nuestro, ha utilizado avances en tecnologías de secuenciación profunda para rastreardecenas de miles de variantes de ruta en pantallas de alto rendimiento que nos permiten ver cientos de ganadores potenciales ", dice Justin Klesmith, el autor principal de esta revisión.
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