科学网—SSB|湘湖实验室/扬州大学/浙江工业大学毕赤酵母萜类通用细胞工厂开发及其高效合成四种萜类物质
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2026-4-13 14:19
| 系统分类: 科研笔记

基于代谢工程与代谢组学的毕赤酵母萜类生物合成细胞工厂的构建与分析(全文共1078字,阅读大约需要3分钟)
近日,湘湖实验室程锦涛副研究员联合扬州大学关成冉副教授、浙江工业大学高炬灿副研究员在 Synthetic and Systems Biotechnology 发表题为 “Construction and analysis of a cell factory for terpenoid biosynthesis in Pichia pastoris via metabolic engineering and metabolomics” 研究论文。
该研究以毕赤酵母为宿主,通过代谢工程改造结合代谢组学分析,成功构建可 “即插即用” 的萜类合成通用细胞工厂,高效合成 β-榄香烯、β-法尼烯、瓦伦烯和红没药醇等四种萜类化合物,产量较原始菌株分别提升10-34 倍,为萜类工业化生物合成提供了优质底盘和研究思路。
图1 毕赤酵母萜类生物合成通路及关键工程调控节点示意图
研究背景
萜类在医药、香料、能源等领域应用广泛,青蒿素、紫杉醇均为其代表化合物,但传统植物提取和化学合成法存在资源稀缺、成本高、污染环境等问题。毕赤酵母因高密度发酵、强启动子系统等优势,成为萜类合成理想宿主,但其内源 MVA 途径通量低、存在分支通路前体竞争,且代谢网络鲁棒性约束着精准调控,亟需通过代谢工程改造突破瓶颈,而代谢组学则为菌株优化提供关键分析手段。
研究成果
1. 模块化改造构建通用底盘菌株
研究团队将萜类合成分为前体和产物合成两大模块,对毕赤酵母 GS115 分阶段改造:过表达 MVA 途径关键基因强化 IPP、DMAPP 通用前体合成,截短ERG9启动子弱化分支通路减少前体消耗,再增加关键限速酶基因拷贝数,最终获得优化的通用底盘菌株 PP5,实现不同萜类合成酶的 “即插即用”。
图2 毕赤酵母中用于萜类化合物生产的多功能底盘示意图
2.多萜类高效合成,验证底盘通用性
将不同萜类合成酶基因导入PP5,成功实现四种萜类高效异源合成:β-榄香烯产量达 335.0 mg/L(提升 10.5 倍)、β-法尼烯 84.9 mg/L(提升 28.3 倍)、(+)-瓦伦烯 78.2 mg/L(提升 34 倍)、(-)-α-红没药醇 63.2 mg/L(提升 30 倍)。同时发现,不同萜类合成对工程策略的响应存在差异,需结合产物进行代谢通量精细调控。
3.代谢组学解析,发现优化新靶点
对野生型及工程菌株开展非靶向代谢组学分析,发现 MVA 途径改造引发全局代谢重编程,前体转化速率显著提升而非中间产物单纯积累。关键发现是 PP5 菌株中精氨酸生物合成通路被显著激活,其消耗三羧酸循环中间产物,可能通过碳骨架竞争影响萜类前体供应,成为产量提升的潜在瓶颈,为后续菌株优化锁定了新靶点。
图3 基于非靶向代谢组学分析底盘工程引发的代谢变化
总结与展望
本研究建立了 “模块化改造-基因拷贝数优化-代谢组学解析” 的萜类细胞工厂构建策略,构建的 PP5 底盘菌株无需重新调整代谢途径,仅导入目标合成酶即可实现萜类合成,大幅缩短研发周期。目前该底盘产量仍有提升空间,后续需探索 MVA 途径与精氨酸合成通路的相互作用,结合动态调控突破代谢网络鲁棒性限制,减少碳源无效分流。
该研究为毕赤酵母在萜类工业化合成中的应用奠定基础,也为天然产物微生物细胞工厂构建提供参考,未来结合合成生物学工具的开发,有望推动更多萜类的绿色规模化生产。
原文信息
Construction and analysis of a cell factory for terpenoid biosynthesis in Pichia pastoris via metabolic engineering and metabolomics
Chenfan Sun, Cuifang Ye, Xiaoqian Li, Jiabin Xu, Huiru Yu, Jucan Gao, Chengran Guan, Jintao Cheng
原文链接: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405805X25001401
Synthetic and Systems Biotechnology 是高质量国际开放获取期刊,创刊2016年。期刊覆盖合成生物学、系统生物学以及生物医药等领域。期刊现已被SCIE、EMBASE、PubMed Central、Scopus、CSCD等重要数据库收录。
2024 Impact Factor: 4.4; 位于Biotechnology & Applied Microbiology领域Q1区
2024 CiteScore: 7.2
位于《2025年中国科学院文献情报中心期刊分区表》生物学大类1区,Top期刊
入选2019年中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目
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