生物制造的前世今生（內附文獻）

來源：美谷分子儀器（上海）有限公司分類：科技文獻

2024-05-13 09:30:08 314閱讀次數

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Biological

Manufacturing

生物制造的前世今生

一提起生物制造，映入腦海的首先是什么？是否是合成生物學？由于國家相關政策的持續落地，合成生物學迎來發展的春天。

生物制造與我們的生活息息相關，隨著合成生物學的興起，我們的衣食住行在未來都可能有生物制造的產品。

說起生物制造的前世，在合成生物學興起之前，生物制造以傳統的微生物發酵為主。餐桌上的醬油、醋、腐乳、酸奶、饅頭、酒等等都有微生物發酵的影子，這是Z原始的生物制造，依托自然界現有的天然微生物或者微生物群，獲得人類生產和生活的產品。

隨著人類對基因認識的深入及生物技術的飛速發展，人們邁向了菌種改造的階段。通過對特有菌種的改造，實現獲得單一化學物質為目的的生物制造。改造采取對基因隨機誘變，再篩選高產菌種，后續發酵培養的過程。比如人們發現放線菌可以生產抗生素，為了實現抗生素的高產，將放線菌隨機誘變，篩選高產抗生素的菌株；再如釀酒行業，通過對釀酒酵母的隨機誘變，可以獲得不同風味的酒。

現在，我們來到了生物制造的今生。隨著人類科學的迅猛發展，以及對自然認識的不斷深入，人們可以通過操縱 DNA 來實現更高效的生物制造，即構建高效細胞工廠，也就是現在所說的合成生物學。我們可以通過基因操縱，讓之前靠化學合成的產品，現在用生物合成代替化學合成，提高效率的同時降低污染和風險；也可以讓自然界難以提取的物質，降低低劑量產品提取成本；還可以通過基因改造令微生物具有將有害物質轉化為可供使用的產品的能力等等。

如果用一句話來概括合成生物學的定義，那就是以獲得單一化學物質為目的的生物制造過程。將目標物質的生物代謝系統轉移到底盤細胞上，通過底盤細胞的發酵來實現化學物質的高產。這個生物制造過程分為上游和下游，上游是底盤細胞的構建，下游是底盤細胞的放大及產物純化（圖 1 ）。

圖 1 合成生物學的流程

在合成生物學的流程中，Z重要的是代謝通路設計。將目標物質的生物代謝系統轉移至底盤細胞絕非易事，需要將整個代謝通路的相關基因元件轉移到底盤細胞中，實現代謝通路的重構。設計結束后開始底盤細胞的構建。首先需要構建基因元件，在這個步驟中，將基因元件構建至質粒，轉化至大腸桿菌中進行擴增，收集被擴增的質粒并測序鑒定基因序列（圖 2 ）。

圖 2 基因元件構建過程

元件構建好之后，將Z終需要轉至底盤細胞的元件通過質粒轉化至大腸桿菌中進行復制，挑取大腸桿菌并抽提質粒，篩選正確序列的質粒轉染至底盤細胞，后續再高通量篩選符合條件的底盤細胞進行后續優化或者發酵放大（圖 3 ）。

圖 3 底盤細胞構建過程

無論是基因元件構建還是底盤細胞的構建，都會涉及挑選微生物的過程。傳統的微生物挑選為手工分離及篩選，5 個動作的不斷循環，包括拿吸頭、觀察、挑菌落、接種至孔板以及扔吸頭。這種手工挑選有很多局限性，動作重復且技術含量低，挑選的準確性依賴操作人員的熟練程度；挑選的標準為肉眼判斷，且菌挑至哪個孔沒有數據追溯等。QPix 400 系列微生物克隆篩選系統可以替代手工挑選，實現克隆挑取的高效化、標準化。

QPix 400 系列微生物克隆篩選系統

QPix 400 系列微生物克隆篩選系統可以識別克隆并定量熒光信號強度，從而實現挑取前的預篩選。QPix 系統全球裝機量已經超過 600 套，廣泛用于世界各地的研究機構、測序服務單位、生物科技和制藥公司。在人類基因組項目中，QPix 系統的穩定性和準確性獲得了測序中心的贊譽。

一睹它的風采

近年來，使用 QPix 400 系列微生物克隆篩選系統發表過的文獻也有很多，本次分享 2 個應用方向供參考：

No.1

合成生物學

Divergent directed evolution of a TetR-type repressor towards aromatic molecules

Mohamed A. Nasr1,2,4, Vincent J.J. Martin1,2,* and David H. Kwan 1,2,3,4, *

細胞行為的重編程是合成生物學的標志之一。為此，原核變構轉錄因子(aTF)被重新用作將小分子信號轉化為細胞反應的多功能工具。擴展 aTFs 工具箱用來識別新的誘導劑分子在許多應用具有重要意義。在這項研究中，我們首先使用來自谷氨酸棒桿菌的 TetR 家族阻遏物 RolR 在大腸桿菌中建立了一個間苯二酚響應的基于 aTF 的生物傳感器。然后，我們沿著 RolR 的適應度景觀進行迭代，以識別新的誘導劑特異性，包括兒茶酚、甲基兒茶酚、咖啡酸、原兒茶酚酸、L-DOPA 和腫瘤生物標志物高香草酸。Z后，我們通過將這些改造的 aTFs 移植到模式真核生物釀酒酵母中來展示它們的多功能性。

這項工作為在實驗室時間尺度上將配體特異性擴展到新的分子提供了高效的 aTF 工程框架。這對于蛋白質和代謝工程以及即時診斷等廣泛應用具有不可估量的價值。

Signal Peptide Efficiency: From High-Throughput Data to Prediction and Explanation

Stefano Grasso, Valentina Dabene, Margriet M. W. B. Hendriks, Priscilla Zwartjens, René Pellaux, Martin Held, Sven Panke, Jan Maarten van Dijl,* Andreas Meyer, and Tjeerd van Rij*

蛋白質通過一般分泌(Sec)途徑穿過生物膜是一個普遍保守的過程，在細胞生理和重要的工業應用中具有關鍵作用。蛋白質通過其 N 末端的信號肽定向進入 Sec 途徑。迄今為止，由于信號肽的序列變異，尚未實現對理化信號肽特征對蛋白質分泌水平的影響的估計。為了闡明影響分泌效率的信號肽序列的相關特征，我們使用一種新型的小型化高通量分析對約 12,000 種不同的設計信號肽進行了評估。研究結果被用于訓練機器學習模型，并提供了該模型的事后解釋。

No.2

抗體

Enhanced anti-angiogenetic effect of transferrin receptor-mediated delivery of VEGF-trap in a glioblastoma mouse model

Peng Zhao1 , Yasuaki Anami1 , Peng Gao, Xuejun Fan, Leike Li, Kyoji Tsuchikama, Ningyan Zhang, and Zhiqiang an

膠質母細胞瘤(GBM)是一種常見且具有侵襲性的腦腫瘤，占成人腦腫瘤的 60%。由于 GBM 的高血管密度，抗血管生成治療是一個有吸引力的選擇。然而，Z有名的抗血管生成藥物貝伐珠單抗和阿柏西普在 GBM 患者中未能顯示出顯著的益處，其中一個原因是由于血腦屏障(blood - brain barrier, BBB)的存在限制了抗體療法的腦穿透，而抗血管生成療法誘導的血管正常化效應進一步加強了 BBB。為了研究通過轉鐵蛋白受體(TfR)介導的跨血腦屏障遞送增加腦內藥物濃度是否可以增強抗血管生成抗體療法的療效，我們首先發現了一種抗體，它與小鼠 TfR 的頂端結構域結合，并且不與與 TfR 結合的天然配體轉鐵蛋白(Tf)競爭。然后，我們設計了兩種雙特異性抗體，融合了血管內皮生長因子(VEGF)-Trap 和 TfR 靶向抗體。

IMPROVING ANTIBODY AFFINITY USING LABORATORY DATA WITH LANGUAGE MODEL GUIDED DESIGN

Ben Krause 1 Subu Subramanian 3 Tom Yuan 2 Marisa Yang 2 Aaron Sato 2 Nikhil Naik 1

蛋白質設計涉及搜索龐大的序列空間，以發現具有期望特性的序列。預訓練在通用蛋白質數據集上的語言模型（LMs）已顯示出使這個搜索空間變得可行的潛力。然而，僅在自然序列上訓練的 LMs 在創建具有新功能蛋白質方面存在局限性。在這項工作中，我們結合使用多種方法，基于在抗 CD40L 單域抗體庫活動中收集的實驗室數據對預訓練的 LMs 進行微調，以開發一個集成評分函數來模擬適應度景觀并指導新抗體的設計。

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