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《自然—化学生物学》:孙小曼团队开发机器学习指导的工程菌株优化策略,加速高效功能性油脂细胞工厂构建

已有 710 次阅读 2024-6-11 09:25 |个人分类:小柯生命|系统分类:论文交流

北京时间2024年6月10日17时,南京师范大学食品与制药工程学院黄和/孙小曼团队Nature Chemical Biology在线发表题为“Optimizing multicopy chromosomal integration for stable high performing strains”的研究论文。

该研究开发了一种快速构建高性能工程菌株的染色体多拷贝整合策略。首先利用非重复序列编码计算器(MNCC)得到非重复序列作为表达元件;在此基础上,开发了对不同微生物具有普适性的多拷贝整合方法(TIMS);通过机器学习理性计算代谢途径基因的最佳拷贝数组合,构建了具有高遗传稳定性的解脂EPA细胞工厂以及大肠杆菌番茄红素细胞工厂。

相关实验结果展示了该策略在工业微生物中的广泛适用性以及潜在应用价值。

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将目的基因整合至基因组是合成生物学构建细胞工厂的常用策略,且往往需要增加基因拷贝数来提高表达水平。然而,多次引入重复的DNA序列可能会引发遗传不稳定性。此外,对于多基因途径,优化每个基因的拷贝数实现代谢流平衡是耗时耗力的。为了解决这些问题,该研究团队考察了MNCC在表达水平、基因长度、最大同源长度以及变体数量上的应用情况,并分别在解脂耶氏酵母、大肠杆菌、酿酒酵母中测试生成的DNA非重复序列的表达情况及稳定性。研究结果表明,生成的非重复序列表达水平与基因的长度以及变体数量无关,并且在不同的微生物中都表现出高度的一致性。

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为了平衡代谢途径的代谢流,利用机器学习来优化多基因的拷贝数组合。以7基因组成的EPA(一种重要的长链多不饱和脂肪酸)合成途径为例,通过构建30个初始菌株作为训练集,仅经过3轮迭代训练-测试循环,EPA的含量即可达59%。此外,该策略也被用于优化大肠杆菌中番茄红素的生物合成,番茄红素的产量提高9.5倍。重要的是,利用非重复序列构建的工程菌株都保持了良好的遗传稳定性。

综上所述,该研究为构建高性能细胞工厂提供了一种新策略,该策略无需复杂的基因组编辑工具,可适用于多种微生物中。

南京师范大学食品与制药工程学院孙小曼副教授和黄和院士为本研究论文的共同通讯作者,博士研究生杜菲李子佳为共同第一作者。此外,杭州之江实验室唐进和黄行许教授也为本研究提供了帮助。

该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、江苏省优秀青年基金项目的支持。

相关论文信息:

https://doi.org/10.1038/s41589-024-01650-0



https://blog.sciencenet.cn/blog-3423233-1437661.html

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