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序号 推送日期 文章 类型 简述 创新点 不足 研究目的 研究对象 领域 病种 技术 模型 数据类型 样本量
1 2024-09-15
Reducing metabolic burden in the PACEmid evolver system by remastering high-copy phagemid vectors
2022 Jun-Sep, Engineering biology
研究论文 本文通过重新设计高拷贝噬菌粒载体,降低了PACEmid进化系统中的代谢负担 通过重新设计噬菌粒载体,显著减轻了细胞的代谢负担,并保持了cIλ转录因子的活性 NA 降低合成生物学中基因回路组件的代谢负担 高拷贝噬菌粒载体及其携带的cIλ转录因子变体 合成生物学 NA 定向进化 NA NA 12种cIλ转录因子变体
2 2024-09-15
A curcumin direct protein biosensor for cell-free prototyping
2022 Jun-Sep, Engineering biology
研究论文 本文介绍了一种基于大肠杆菌双键还原酶(CurA)与姜黄素相互作用的新型荧光复合物,用于无细胞原型设计 开发了一种名为直接蛋白质(DiPro)生物传感器的荧光复合物,用于无细胞姜黄素生物合成,并通过声波液体处理机器人优化了反应参数 NA 探索和优化无细胞姜黄素生物合成的反应参数 大肠杆菌双键还原酶(CurA)与姜黄素的相互作用 合成生物学 NA 无细胞合成生物学方法 NA 荧光信号 NA
3 2024-09-02
Biotechnological Approaches to Optimize the Production of Amaryllidaceae Alkaloids
2022-06-25, Biomolecules IF:4.8Q1
综述 本文综述了利用生物技术方法优化石蒜科生物碱(AAs)生产的现状 探讨了通过体外培养和合成生物学等生物技术手段提高AAs产量的方法 AAs生产水平的变异性限制了其在制药领域的广泛应用 旨在提高石蒜科生物碱的生产效率,以满足日益增长的需求 石蒜科植物及其产生的生物碱 NA 阿尔茨海默病 体外培养、合成生物学 NA NA NA
4 2024-08-31
Bifurcation drives the evolution of assembly-line biosynthesis
2022-06-17, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文探讨了生物合成装配线的重编程及其在抗生素结构进化中的作用 揭示了基因重复和新功能化如何导致生物合成途径的分支,以及这种分支如何促进抗生素结构的进化 NA 深入了解生物合成装配线的设计过程及其进化机制 抗结核药物wollamides的生物合成途径 生物技术 结核病 基因重复和新功能化 NA 基因组数据 NA
5 2024-08-30
Synthetic spatial patterning in bacteria: advances based on novel diffusible signals
2022-06, Microbial biotechnology IF:4.8Q1
综述 本文综述了细菌中合成空间模式化的进展,特别是基于新型可扩散信号的研究 介绍了新的潜在候选小分子信号,这些信号可以调节大肠杆菌中的基因表达,有助于合成生物学家设计更复杂、稳健和可调的空间结构 NA 探讨工程化多细胞模式化在理解模式形成基本规律中的作用,并可能对发育生物学领域做出贡献 细菌中的合成空间模式化 合成生物学 NA NA NA NA NA
6 2024-08-27
Advanced Wound Diagnostics: Toward Transforming Wound Care into Precision Medicine
2022-06, Advances in wound care IF:5.8Q1
综述 本文综述了先进的伤口诊断技术,包括生物标志物和成像系统,以及它们在将伤口护理转变为精准医学中的应用 介绍了多种生物标志物和成像技术,如蛋白酶、急性期反应物、挥发性排放物和超声、自体荧光、光谱成像及光学相干断层扫描等,这些技术正在改变我们对分子伤口环境的理解,并引入现代治疗策略 尽管已经识别出许多潜在的生物标志物并开发了多种成像系统,但仍需要更多高质量的随机对照试验来阐明这些工具在临床环境中改变愈合动态或预测伤口闭合的作用 推动伤口护理向精准医学转变,开发基于证据的方法,这些方法具有预测性、规定性和个性化 非愈合伤口的诊断和治疗 NA NA 生物标志物检测和成像技术 NA 生物标志物数据和成像数据 NA
7 2024-08-07
Reconstruction of a catalogue of genome-scale metabolic models with enzymatic constraints using GECKO 2.0
2022-06-30, Nature communications IF:14.7Q1
研究论文 本文升级了GECKO工具箱,以增强任何具有兼容GEM重建的生物体的酶和蛋白质组学约束模型,并生成了几种酵母的酶约束模型,以研究它们对多种应激因子的长期适应 引入了自动化框架,用于酶约束GEM的连续和版本控制更新,并扩展了GECKO的功能 NA 研究微生物在应激和营养限制条件下的生长,以及代谢鲁棒性与蛋白质利用最优性之间的关系 酵母菌属的Saccharomyces cerevisiae、Yarrowia lipolytica和Kluyveromyces marxianus,以及大肠杆菌和人类 代谢工程 NA GECKO 2.0 GEM(基因组规模代谢模型) 蛋白质组学数据 涉及多种酵母菌和大肠杆菌及人类
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