计算模型助力代谢工程方案设计

2020年10月23日Nature Communications报道，美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室的研究者通过使用计算模型和基于CRISPR的基因编辑来修饰微生物，在高效生产目标化合物方面取得巨大成功。该方法可以极大地加快新的生物制造工艺的研发阶段，并更快地获得高价值的生物基产品，例如可持续燃料和塑料替代品。

目前，该领域的许多科学家依靠反复试验来确定哪些基因修饰可以改善生产性能。此次，研究者使用计算机算法利用基于事实的实验数据来确定开启和关闭“宿主”微生物中的哪些基因，从而将生物体的能量聚焦到产生目标化合物。该研究团队简化代谢重新连接过程，即“产品/底物配对”，使微生物的整个代谢过程始终与化合物的生产联系在一起。该团队利用一种有前途的新宿主（Pseudomonas putida）进行测试，该宿主经过工程改造可以制造靛蓝（蓝色色素）。研究者评估了63种潜在的改造策略，确定其中只有一种在实验上是可实现的。按照计算预测，研究者进行了CRISPR干扰（CRISPRi）来阻止14个基因的表达，结果改造菌株产生了极高的靛蓝苷产量。

目前的代谢重排标准是一次靶向一个基因，此前只有一项代谢工程研究一次靶向了六种基因。该研究使用基于CRISPRi的强大工具极大提高了同时进行基因修饰的上限。该研究为使用计算优化方法设计提供示范，利用产品/底物的配对方法，可以通过合理设计大大减少商业规模生物制造流程所需的时间和成本。

吴晓燕 编译自https://newscenter.lbl.gov/2020/11/10/microbe-rewiring-biomanufacturing/

原文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-020-19171-4

原文标题：Genome-scale metabolic rewiring improves titers rates and yields of the non-native product indigoidine at scale