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生物制造的前世今生（内附文献）

来源：美谷分子仪器（上海）有限公司分类：应用方案 2024-05-13 09:30:09 80阅读次数

Biological

Manufacturing

生物制造的前世今生

一提起生物制造，映入脑海的首先是什么？是否是合成生物学？由于国家相关政策的持续落地，合成生物学迎来发展的春天。

生物制造与我们的生活息息相关，随着合成生物学的兴起，我们的衣食住行在未来都可能有生物制造的产品。

说起生物制造的前世，在合成生物学兴起之前，生物制造以传统的微生物发酵为主。餐桌上的酱油、醋、腐乳、酸奶、馒头、酒等等都有微生物发酵的影子，这是最原始的生物制造，依托自然界现有的天然微生物或者微生物群，获得人类生产和生活的产品。

随着人类对基因认识的深入及生物技术的飞速发展，人们迈向了菌种改造的阶段。通过对特有菌种的改造，实现获得单一化学物质为目的的生物制造。改造采取对基因随机诱变，再筛选高产菌种，后续发酵培养的过程。比如人们发现放线菌可以生产抗生素，为了实现抗生素的高产，将放线菌随机诱变，筛选高产抗生素的菌株；再如酿酒行业，通过对酿酒酵母的随机诱变，可以获得不同风味的酒。

现在，我们来到了生物制造的今生。随着人类科学的迅猛发展，以及对自然认识的不断深入，人们可以通过操纵 DNA 来实现更高效的生物制造，即构建高效细胞工厂，也就是现在所说的合成生物学。我们可以通过基因操纵，让之前靠化学合成的产品，现在用生物合成代替化学合成，提高效率的同时降低污染和风险；也可以让自然界难以提取的物质，降低低剂量产品提取成本；还可以通过基因改造令微生物具有将有害物质转化为可供使用的产品的能力等等。

如果用一句话来概括合成生物学的定义，那就是以获得单一化学物质为目的的生物制造过程。将目标物质的生物代谢系统转移到底盘细胞上，通过底盘细胞的发酵来实现化学物质的高产。这个生物制造过程分为上游和下游，上游是底盘细胞的构建，下游是底盘细胞的放大及产物纯化（图 1 ）。

图 1 合成生物学的流程

在合成生物学的流程中，最重要的是代谢通路设计。将目标物质的生物代谢系统转移至底盘细胞绝非易事，需要将整个代谢通路的相关基因元件转移到底盘细胞中，实现代谢通路的重构。设计结束后开始底盘细胞的构建。首先需要构建基因元件，在这个步骤中，将基因元件构建至质粒，转化至大肠杆菌中进行扩增，收集被扩增的质粒并测序鉴定基因序列（图 2 ）。

图 2 基因元件构建过程

元件构建好之后，将最终需要转至底盘细胞的元件通过质粒转化至大肠杆菌中进行复制，挑取大肠杆菌并抽提质粒，筛选正确序列的质粒转染至底盘细胞，后续再高通量筛选符合条件的底盘细胞进行后续优化或者发酵放大（图 3 ）。

图 3 底盘细胞构建过程

无论是基因元件构建还是底盘细胞的构建，都会涉及挑选微生物的过程。传统的微生物挑选为手工分离及筛选，5 个动作的不断循环，包括拿吸头、观察、挑菌落、接种至孔板以及扔吸头。这种手工挑选有很多局限性，动作重复且技术含量低，挑选的准确性依赖操作人员的熟练程度；挑选的标准为肉眼判断，且菌挑至哪个孔没有数据追溯等。QPix 400 系列微生物克隆筛选系统可以替代手工挑选，实现克隆挑取的高效化、标准化。

QPix 400 系列微生物克隆筛选系统

QPix 400 系列微生物克隆筛选系统可以识别克隆并定量荧光信号强度，从而实现挑取前的预筛选。QPix 系统全球装机量已经超过 600 套，广泛用于世界各地的研究机构、测序服务单位、生物科技和制药公司。在人类基因组项目中，QPix 系统的稳定性和准确性获得了测序中心的赞誉。

一睹它的风采

近年来，使用 QPix 400 系列微生物克隆筛选系统发表过的文献也有很多，本次分享 2 个应用方向供参考：

No.1

合成生物学

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, *

细胞行为的重编程是合成生物学的标志之一。为此，原核变构转录因子(aTF)被重新用作将小分子信号转化为细胞反应的多功能工具。扩展 aTFs 工具箱用来识别新的诱导剂分子在许多应用具有重要意义。在这项研究中，我们首先使用来自谷氨酸棒杆菌的 TetR 家族阻遏物 RolR 在大肠杆菌中建立了一个间苯二酚响应的基于 aTF 的生物传感器。然后，我们沿着 RolR 的适应度景观进行迭代，以识别新的诱导剂特异性，包括儿茶酚、甲基儿茶酚、咖啡酸、原儿茶酚酸、L-DOPA 和肿瘤生物标志物高香草酸。最后，我们通过将这些改造的 aTFs 移植到模式真核生物酿酒酵母中来展示它们的多功能性。

这项工作为在实验室时间尺度上将配体特异性扩展到新的分子提供了高效的 aTF 工程框架。这对于蛋白质和代谢工程以及即时诊断等广泛应用具有不可估量的价值。

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*

蛋白质通过一般分泌(Sec)途径穿过生物膜是一个普遍保守的过程，在细胞生理和重要的工业应用中具有关键作用。蛋白质通过其 N 末端的信号肽定向进入 Sec 途径。迄今为止，由于信号肽的序列变异，尚未实现对理化信号肽特征对蛋白质分泌水平的影响的估计。为了阐明影响分泌效率的信号肽序列的相关特征，我们使用一种新型的小型化高通量分析对约 12,000 种不同的设计信号肽进行了评估。研究结果被用于训练机器学习模型，并提供了该模型的事后解释。

No.2

抗体

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

胶质母细胞瘤(GBM)是一种常见且具有侵袭性的脑肿瘤，占成人脑肿瘤的 60%。由于 GBM 的高血管密度，抗血管生成治疗是一个有吸引力的选择。然而，最有名的抗血管生成药物贝伐珠单抗和阿柏西普在 GBM 患者中未能显示出显著的益处，其中一个原因是由于血脑屏障(blood - brain barrier, BBB)的存在限制了抗体疗法的脑穿透，而抗血管生成疗法诱导的血管正常化效应进一步加强了 BBB。为了研究通过转铁蛋白受体(TfR)介导的跨血脑屏障递送增加脑内药物浓度是否可以增强抗血管生成抗体疗法的疗效，我们首先发现了一种抗体，它与小鼠 TfR 的顶端结构域结合，并且不与与 TfR 结合的天然配体转铁蛋白(Tf)竞争。然后，我们设计了两种双特异性抗体，融合了血管内皮生长因子(VEGF)-Trap 和 TfR 靶向抗体。

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

蛋白质设计涉及搜索庞大的序列空间，以发现具有期望特性的序列。预训练在通用蛋白质数据集上的语言模型（LMs）已显示出使这个搜索空间变得可行的潜力。然而，仅在自然序列上训练的 LMs 在创建具有新功能蛋白质方面存在局限性。在这项工作中，我们结合使用多种方法，基于在抗 CD40L 单域抗体库活动中收集的实验室数据对预训练的 LMs 进行微调，以开发一个集成评分函数来模拟适应度景观并指导新抗体的设计。

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关于

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