認識微生物書籍?■本報記者 王方微生物制造是具有全球戰略性的新興産業，在食品、醫藥、農業等重要領域有着廣泛應用，有望成為未來食品的重要制造方式傳統微生物制造過程中，目标産物合成途徑與宿主自身途徑存在細胞資源競争的問題，使得細胞資源難以最大程度地“抵達目的地”“跑偏了”的結果是影響最終産品得率，我來為大家講解一下關于認識微生物書籍?跟着小編一起來看一看吧!

認識微生物書籍

■本報記者 王方

微生物制造是具有全球戰略性的新興産業，在食品、醫藥、農業等重要領域有着廣泛應用，有望成為未來食品的重要制造方式。傳統微生物制造過程中，目标産物合成途徑與宿主自身途徑存在細胞資源競争的問題，使得細胞資源難以最大程度地“抵達目的地”。“跑偏了”的結果是影響最終産品得率。

南京農業大學食品科技學院副教授吳俊俊研究團隊結合合成生物學與仿生生物學，解碼、模拟并重構建微生物群體感應系統，同時結合序列特異性的内切核糖核酸酶，使得細胞資源最大程度地流向目标産品。近日，研究成果在《自然—通訊》上在線發表。

傳統微生物制造待改進

與傳統生物分子制造方法相比，微生物制造擁有成本低、環境友好、制造效率高、可持續性高等優點。吳俊俊向《中國科學報》介紹，目前微生物制造主要用于大宗需求品、附加值高的藥物和保健品等，如維生素C、胰島素、有機酸等。

不過，基于傳統工業微生物大腸杆菌的微生物制造離不開誘導劑，誘導劑會在微生物細胞生産得率最高時誘導生産開始。

“誘導劑讓微生物‘未成年’時不生産，降低了微生物的代謝壓力，但大多數誘導劑成本較高，并且具有一定毒性，給後續純化帶來困難。”吳俊俊表示，“此外，在傳統微生物制造中，微生物宿主自身合成途徑與目标産物合成途徑相互競争，部分細胞資源還會流向雜蛋白，最終得率不高。”

為改善微生物制造中的不足，吳俊俊團隊創新性地融合合成生物學、仿生生物學等多種學科知識，解碼、模拟并重構建微生物群體感應系統，首次獲得能在單個細胞中獨立運行的兩套不同的低滲漏式群體感應系統，使得微生物能夠互不幹擾地自發執行兩條不同的基因電路。

“所謂群體感應系統，,類似人類世界的語言。微生物通過這套系統進行交流，從而自發地控制各自的行為。”吳俊俊解釋道。

兩套系統“各行其道”

利用生物仿生學原理，團隊首先解析了費舍爾弧菌的微生物群體感應系統中決定系統滲漏和正反饋控制的調控區域，并且首次在工業微生物大腸杆菌中構建出糞腸球菌的群體感應系統，其基因表達調控能力為目前已知群體感應系統中效率最高的。

“費舍爾弧菌和糞腸球菌的群體感應系統就像是人類語言中的漢語和英語，為兩種完全不同的語言，因此這兩套群體感應系統在運行的時候相互之間不會産生幹擾現象。”吳俊俊說。

團隊構建的基于微生物群體感應系統的自發誘導表達系統，有望替代目前傳統的人工誘導系統，進一步降低微生物制造成本。

微生物在生長過程中，一方面不可避免地會有很多資源流向自身途徑的合成，另一方面對異源目标産物合成會有一定的排斥。由此形成了兩個合成途徑的“競争”，導緻産品得率不高。

在這項研究中，團隊同時結合序列特異性的内切核糖核酸酶，在細胞全局範圍内自發降解非目标合成途徑，保留目标合成途徑，使得細胞資源最大程度地流向目标産品。

通過兩套群體感應系統，細胞間自主性地交流—— 一套系統切割不需要的途徑，另一套系統保護和調控産物的制造途徑。團隊成員周琳以綠色熒光蛋白報告基因和中鍊脂肪酸生産為例介紹，改造後的微生物生産強度提高了30倍，同時顯著降低了發酵副産物的濃度。

團隊構建的全自動式細胞資源分配系統也将在微生物制造中發揮重要作用。團隊成員彭虎解釋說，微生物在生長初期，細胞資源分配系統會将資源流向微生物生長，提高基礎的菌體生長量；在到達合适生長量後，系統自動将資源轉向目标産物合成。

發展精确、智能、高效的生物制造系統

在吳俊俊看來，大自然是一個巨大寶庫，人類通過模仿大自然創造出多種精妙發明。“因此，團隊一直緻力于通過合成生物學與仿生生物學相結合，将自然界中的精妙生物系統用于傳統生物制造。”他說。

據了解，吳俊俊團隊應用合成生物學及現代工業生物技術等研究方法改造工業微生物，使得微生物以廉價、可再生的碳水化合物為原料，高效低碳地生成多種高值食品原料，如中鍊脂肪酸、黃酮以及高值蛋白，緩解目前依賴植物提取或化學合成所造成的環境污染、與糧争地等問題。

同時，團隊構建出多種高效的生物制造策略，如模塊化改造策略、利用微生物實現變廢為油、輔因子偶聯改造策略、低能耗微氧系統等。

以輔因子改造為例，中鍊脂肪酸因消化吸收快、不易引起肥胖等特征受到廣泛關注。逆向脂肪酸氧化循環是目前合成中鍊脂肪酸最為有效的方式。然而目前缺少關于逆向脂肪酸氧化循環有效運行所需輔因子條件的研究。

團隊通過輔因子工程技術改造有益菌大腸杆菌K12，得到目前最為高效的中鍊脂肪酸合成效率，其産量由起始的1.2g/L增加到4.7g/L。研究提出的優化策略可以應用到其他乙酰輔酶A的衍生物以及其他有多輔因子需求的合成産物中。

未來，團隊将進一步進行跨學科整合，發展更為精确、智能、高效的生物制造系統。“改良後的微生物制造可以減少傳統制造所帶來的環境污染問題，真正實現‘綠水青山就是金山銀山’。”吳俊俊說。

來源： 《中國科學報》

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