Abstract Microbial fermentation for chemical production is becoming more broadly adopted as an alternative to petrochemical refining. Fermentation typically relies on sugar as a feedstock, however, one-carbon compounds like methanol are an attractive alternative as they can be derived from organic waste and natural gas. This study focused on engineering methanol assimilation in the yeast Saccharomyces cerevisiae. Three methanol assimilation pathways were engineered and tested: a synthetic xylulose monophosphate (XuMP), a ‘hybrid’ methanol dehydrogenase-XuMP, and a bacterial ribulose monophosphate (RuMP) pathway, with the latter identified as the most effective at assimilating methanol. Additionally, 13 C-methanol tracer analysis uncovered a native capacity for methanol assimilation in S. cerevisiae , which was optimized using Adaptive Laboratory Evolution. Three independent lineages selected in liquid methanol-yeast extract medium evolved premature stop codons in YGR067C , which encodes an uncharacterised protein that has a predicted DNA-binding domain with homology to the ADR1 transcriptional regulator. Adr1p regulates genes involved in ethanol metabolism and peroxisomal proliferation, suggesting YGR067C has a related function. When one of the evolved YGR067C mutations was reverse engineered into the parental CEN.PK113-5D strain, there were up to 5-fold increases in 13 C-labelling of intracellular metabolites from 13 C-labelled methanol when 0.1 % yeast extract was a co-substrate, and a 44 % increase in final biomass. Transcriptomics and proteomics revealed that the reconstructed YGR067C mutation results in down-regulation of genes in the TCA cycle, glyoxylate cycle, and gluconeogenesis, which would normally be up-regulated during growth on a non-fermentable carbon source. Combining the synthetic RuMP and XuMP pathways with the reconstructed Ygr067cp truncation led to further improvements in growth. These results identify a latent methylotrophic metabolism in S. cerevisiae and pave the way for further development of native and synthetic one-carbon assimilation pathways in this model eukaryote.

ABSTRACT Microbes that can recycle one-carbon (C1) greenhouse gases into fuels and chemicals are vital for the biosustainability of future industries. Acetogens are the most efficient known microbes for fixing carbon oxides CO 2 and CO. Understanding proteome allocation is important for metabolic engineering as it dictates metabolic fitness. Here, we use absolute proteomics to quantify intracellular concentrations for >1,000 proteins in the model-acetogen Clostridium autoethanogenum grown on three gas mixtures. We detect prioritisation of proteome allocation for C1 fixation and significant expression of proteins involved in the production of acetate and ethanol as well as proteins with unclear functions. The data also revealed which isoenzymes are important. Integration of proteomic and metabolic flux data demonstrated that enzymes catalyse high fluxes with high concentrations and high in vivo catalytic rates. We show that flux adjustments were dominantly accompanied with changing enzyme catalytic rates rather than concentrations. Our work serves as a reference dataset and advances systems-level understanding and engineering of acetogens.

Microbes able to convert gaseous one-carbon (C1) waste feedstocks are increasingly important to transition to the sustainable production of renewable chemicals and fuels. Acetogens are interesting biocatalysts since gas fermentation using Clostridium autoethanogenum has been commercialised. However, most acetogen strains need complex nutrients, display slow growth, and are not robust for bioreactor fermentations. In this work, we used three different and independent adaptive laboratory evolution (ALE) strategies to evolve the wild-type C. autoethanogenum to grow faster, without yeast extract and to be robust in operating continuous bioreactor cultures. Multiple evolved strains with improved phenotypes were isolated on minimal media with one strain, named "LAbrini", exhibiting superior performance regarding the maximum specific growth rate, product profile, and robustness in continuous cultures. Whole-genome sequencing of the evolved strains identified 25 mutations. Of particular interest are two genes that acquired seven different mutations across the three ALE strategies, potentially as a result of convergent evolution. Reverse genetic engineering of mutations in potentially sporulation-related genes CLAU_3129 (spo0A) and CLAU_1957 recovered all three superior features of our ALE strains through triggering significant proteomic rearrangements. This work provides a robust C. autoethanogenum strain "LAbrini" to accelerate phenotyping and genetic engineering and to better understand acetogen metabolism.

ABSTRACT Gas fermentation offers both fossil carbon-free sustainable production of fuels and chemicals and recycling of gaseous and solid waste using gas-fermenting microbes. Bioprocess development, systems-level analysis of biocatalyst metabolism, and engineering of cell factories are advancing the widespread deployment of the commercialised technology. Acetogens are particularly attractive biocatalysts but effects of the key physiological parameter – specific growth rate (μ) – on acetogen metabolism and the gas fermentation bioprocess have not been established yet. Here, we investigate the μ-dependent bioprocess performance of the model-acetogen Clostridium autoethanogenum in CO and syngas (CO+CO 2 +H 2 ) grown chemostat cultures and assess systems-level metabolic responses using gas analysis, metabolomics, transcriptomics, and metabolic modelling. We were able to obtain steady-states up to μ ~2.8 day -1 (~0.12 h -1 ) and show that faster growth supports both higher yields and productivities for reduced by-products ethanol and 2,3-butanediol. Transcriptomics data revealed differential expression of 1,337 genes with increasing μ and suggest that C. autoethanogenum uses transcriptional regulation to a large extent for facilitating faster growth. Metabolic modelling showed significantly increased fluxes for faster growing cells that were, however, not accompanied by gene expression changes in key catabolic pathways for CO and H 2 metabolism. Cells thus seem to maintain sufficient “baseline” gene expression to rapidly respond to CO and H 2 availability without delays to kick-start metabolism. Our work advances understanding of transcriptional regulation in acetogens and shows that faster growth of the biocatalyst improves the gas fermentation bioprocess.

ABSTRACT Microbes able to convert gaseous one-carbon (C1) waste feedstocks are of growing importance in transitioning to the biosustainable production of renewable chemicals and fuels. Acetogens are particularly interesting biocatalysts since gas fermentation using Clostridium autoethanogenum has already been commercialised. Most non-commercial acetogen strains, however, need complex nutrients, display slow growth, and are not sufficiently robust for routine bioreactor fermentations. In this work, we used three adaptive laboratory evolution (ALE) strategies to evolve the wild-type model-acetogen C. autoethanogenum to grow faster, without complex nutrients and to be robust in operation of continuous bioreactor cultures. Seven evolved strains with improved phenotypes were isolated on minimal medium with one strain, named “LAbrini” (LT1), exhibiting superior performance in terms of the maximum specific growth rate, product profile, and robustness in continuous cultures. Differing performance of the strains between bottle batch and continuous cultures shows the importance of testing novel strains in industrially relevant continuous fermentation conditions. Interestingly, a very distinct transcriptome profile linked to a potential CO toxicity phenotype was observed in bioreactor cultures for one evolved strain. Whole-genome sequencing of the seven evolved strains identified 25 mutations with two genomic regions under stronger evolutionary pressure. Our analysis also suggests that the genotypic changes that are potentially responsible for the improved phenotypes may serve as useful candidates for metabolic engineering of cell factories. This work provides the robust C. autoethanogenum strain LAbrini to the academic community to speed up phenotyping and genetic engineering, improve quantitative characterisation of acetogen metabolism, and facilitate the generation of high-quality steady-state datasets.

ABSTRACT Gas fermentation has emerged as a sustainable route to produce fuels and chemicals by recycling inexpensive one-carbon (C 1 ) feedstocks from gaseous and solid waste using gas-fermenting microbes. Currently, acetogens that utilise the Wood-Ljungdahl pathway to convert carbon oxides (CO and CO 2 ) into valuable products are the most advanced biocatalysts for gas fermentation. However, our understanding of the functionalities of the genes involved in the C 1 -fixing gene cluster and its closely-linked genes is incomplete. Here, we investigate the role of two genes with unclear functions – hypothetical protein ( hp; LABRINI_07945) and CooT nickel binding protein ( nbp; LABRINI_07950) – directly adjacent and expressed at similar levels to the C 1 -fixing gene cluster in the gas-fermenting model-acetogen Clostridium autoethanogenum . Targeted deletion of either the hp or nbp gene using CRISPR/nCas9, and phenotypic characterisation in heterotrophic and autotrophic batch and autotrophic bioreactor continuous cultures revealed significant growth defects and altered by-product profiles for both Δ hp and Δ nbp strains. Variable effects of gene deletion on autotrophic batch growth on rich or minimal media suggest that both genes affect the utilisation of complex nutrients. Autotrophic chemostat cultures showed lower acetate and ethanol production rates and higher carbon flux to CO 2 and biomass for both deletion strains. Additionally, proteome analysis revealed that disruption of either gene affects the expression of proteins of the C 1 -fixing gene cluster and ethanol synthesis pathways. Our work contributes to a better understanding of genotype-phenotype relationships in acetogens and offers engineering targets to improve carbon fixation efficiency in gas fermentation.

Acetogenic bacteria can convert waste gases into fuels and chemicals. Design of bioprocesses for waste carbon valorization requires quantification of steady-state carbon flows. Here, steady-state quantification of autotrophic chemostats containing Clostridium autoethanogenum grown on CO2 and H2 revealed that captured carbon (460 ± 80 mmol/gDCW/day) had a significant distribution to ethanol (54 ± 3 mol% with a 2.4 ± 0.3 g/L titer). We were impressed with this initial result, but also observed limitations to biomass concentration and growth rate. Metabolic modelling predicted culture performance and indicated significant metabolic adjustments when compared to fermentation with CO as the carbon source. Moreover, modelling highlighted flux to pyruvate, and subsequently reduced ferredoxin, as a target for improving CO2 and H2 fermentation. Supplementation with a small amount of CO enabled co-utilisation with CO2, and enhanced CO2 fermentation performance significantly, while maintaining an industrially relevant product profile. Additionally, the highest specific flux through the Wood-Ljungdahl pathway was observed during co-utilization of CO2 and CO. Furthermore, the addition of CO led to superior CO2-valorizing characteristics (9.7 ± 0.4 g/L ethanol with a 66 ± 2 mol% distribution, and 540 ± 20 mmol CO2/gDCW/day). Similar industrial processes are commercial or currently being scaled up, indicating CO-supplemented CO2 and H2 fermentation has high potential for sustainable fuel and chemical production. This work also provides a reference dataset to advance our understanding of CO2 gas fermentation, which can contribute to mitigating climate change.

Acetogens can fix carbon (CO or CO2) into acetyl-CoA via the Wood-Ljungdahl pathway (WLP) that also makes them attractive cell factories for the production of fuels and chemicals from waste feedstocks. Although most biochemical details of the WLP are well understood and systems-level characterisation of acetogen metabolism has recently improved, key transcriptional features such as promoter motifs and transcriptional regulators are still unknown in acetogens. Here, we use differential RNA-sequencing to identify a previously undescribed promoter motif associated with essential genes for autotrophic growth of the model-acetogen Clostridium autoethanogenum. RNA polymerase was shown to bind to the new promoter motif using a DNA-binding protein assay and proteomics enabled the discovery of four candidates to potentially function directly in control of transcription of the WLP and other key genes of C1 fixation metabolism. Next, in vivo experiments showed that a TetR-family transcriptional regulator (CAETHG\_0459) and the housekeeping sigma factor (σA) activate expression of a reporter protein (GFP) in-frame with the new promoter motif from a fusion vector in E. coli. Lastly, a protein-protein interaction assay with the RNA polymerase (RNAP) shows that CAETHG\_0459 directly binds to the RNAP. Together, the data presented here advance the fundamental understanding of transcriptional regulation of C1 fixation in acetogens and provide a strategy for improving the performance of gas-fermenting bacteria by genetic engineering.

Abstract Transcriptome analysis via RNA sequencing (RNA-seq) has become a standard technique employed across various biological fields of study. This rapid adoption of the RNA-seq approach has been mediated, in part, by the development of different commercial RNA-seq library preparation kits compatible with standard next-generation sequencing (NGS) platforms. Generally, the essential steps of library preparation such as ribosomal RNA (rRNA) depletion and first-strand cDNA synthesis are tailored to a specific group of organisms (e.g. eukaryotes vs. prokaryotes) or genomic GC content. Therefore, the selection of appropriate commercial products is of crucial importance to capture the transcriptome of interest as closely to the native state as possible without introduction of technical bias. However, researchers rarely have the resources and time to test various commercial RNA-seq kits for their samples. This work reports a side-by-side comparison of RNA-seq data from Clostridium autoethanogenum obtained using three commercial rRNA removal and strand-specific library construction products by NuGEN Technologies, Qiagen, and Zymo Research and assesses their performance relative to published data. While all three vendors advertise their products as suitable for prokaryotes, we found significant differences in their performance regarding rRNA removal, strand-specificity, and, most importantly, transcript abundance distribution profiles. Notably, RNA-seq data obtained with Qiagen products were most similar to published data and delivered the best results in terms of library strandedness and transcript abundance distribution range. Our results highlight the importance of finding appropriate organism-specific workflows and library preparation products for RNA-seq studies. Importance RNA-seq is a powerful technique for transcriptome profiling while involving elaborate sample processing before library sequencing. Our work is important as we show that RNA-seq library preparation kits can strongly affect the outcome of the RNA-seq experiment. Although library preparation benefits from the availability of various commercial kits, choosing appropriate products for the specific samples can be challenging for new users or for users working with unconventional organisms. Evaluating the performance of different commercial products requires significant financial and time investment infeasible to most researchers. Therefore, users are often guided in their choice of kits by published data involving similar input samples. We conclude that important consideration should be given to selecting of sample processing workflows for any given organism.