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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90009088
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90009088 (fulltext)
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6
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メタデータID
90009088
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
Machine learning discovery of missing links that mediate alternative branches to plant alkaloids
著者
Vavricka, Christopher J. ; Takahashi, Shunsuke ; Watanabe, Naoki ; Takenaka, Musashi ; Matsuda, Mami ; Yoshida, Takanobu ; Suzuki, Ryo ; Kiyota, Hiromasa ; Li, Jianyong ; Minami, Hiromichi ; Ishii, Jun ; Tsuge, Kenji ; Araki, Michihiro ; Kondo, Akihiko ; Hasunuma, Tomohisa
著者ID
A2048
研究者ID
1000020809199
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=9fa56f6c87f82f04520e17560c007669
著者名
Vavricka, Christopher J.
ヴァヴリッカ ジュニア クリストファー, ジョン
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者ID
A2015
著者名
Takahashi, Shunsuke
高橋, 俊介
タカハシ, シュンスケ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者名
Watanabe, Naoki
著者ID
A2136
研究者ID
1000070810365
著者名
Takenaka, Musashi
竹中, 武藏
タケナカ, ムサシ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者ID
A2801
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=308d4779b81c47c0520e17560c007669
著者名
Matsuda, Mami
松田, 真実
マツダ, マミ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者ID
A2802
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=77ff0d44fa8c69c0520e17560c007669
著者名
Yoshida, Takanobu
吉田, 崇伸
ヨシダ, タカノブ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者名
Suzuki, Ryo
著者名
Kiyota, Hiromasa
著者名
Li, Jianyong
著者名
Minami, Hiromichi
著者ID
A1290
研究者ID
1000040512546
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=c06bf6c66d97f49e520e17560c007669
著者名
Ishii, Jun
石井, 純
イシイ, ジュン
所属機関名
先端バイオ工学研究センター
著者ID
A1273
研究者ID
1000070399690
著者名
Tsuge, Kenji
柘植, 謙爾
ツゲ, ケンジ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者ID
A0291
研究者ID
1000040396867
著者名
Araki, Michihiro
荒木, 通啓
アラキ, ミチヒロ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者ID
A1715
研究者ID
1000040205547
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=a324eb4a1b052e53520e17560c007669
著者名
Kondo, Akihiko
近藤, 昭彦
コンドウ, アキヒコ
所属機関名
科学技術イノベーション研究科
著者ID
A0960
研究者ID
1000020529606
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=73b63639d47d0a4b520e17560c007669
著者名
Hasunuma, Tomohisa
蓮沼, 誠久
ハスヌマ, トモヒサ
所属機関名
先端バイオ工学研究センター
収録物名
Nature Communications
巻(号)
13(1)
ページ
1405
出版者
Nature Portfolio
刊行日
2022-03-16
公開日
2022-03-30
抄録
Engineering the microbial production of secondary metabolites is limited by the known reactions of correctly annotated enzymes. Therefore, the machine learning discovery of specialized enzymes offers great potential to expand the range of biosynthesis pathways. Benzylisoquinoline alkaloid production is a model example of metabolic engineering with potential to revolutionize the paradigm of sustainable biomanufacturing. Existing bacterial studies utilize a norlaudanosoline pathway, whereas plants contain a more stable norcoclaurine pathway, which is exploited in yeast. However, committed aromatic precursors are still produced using microbial enzymes that remain elusive in plants, and additional downstream missing links remain hidden within highly duplicated plant gene families. In the current study, machine learning is applied to predict and select plant missing link enzymes from homologous candidate sequences. Metabolomics-based characterization of the selected sequences reveals potential aromatic acetaldehyde synthases and phenylpyruvate decarboxylases in reconstructed plant gene-only benzylisoquinoline alkaloid pathways from tyrosine. Synergistic application of the aryl acetaldehyde producing enzymes results in enhanced benzylisoquinoline alkaloid production through hybrid norcoclaurine and norlaudanosoline pathways.
カテゴリ
科学技術イノベーション研究科
先端バイオ工学研究センター
学術雑誌論文
権利
© The Author(s) 2022.
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
eISSN
2041-1723
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NCID
AA12645905
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DOI
https://doi.org/10.1038/s41467-022-28883-8
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