结合高吞吐量和有针对性的选来识别非显而易见的代谢工程目标

科学领域:

• 代谢工程是代谢工程.
• 合成生物学 合成生物学
• 菌株的发展 菌株的发展

背景情况:

• 识别代谢工程目标对于菌株发展至关重要,但由于许多工业相关分子的高通量选 (HTS) 的局限性,具有挑战性.
• 现有的HTS基因工程方法产生了巨大的多样性,但通常不适用于不能以足够的吞吐量选的分子.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的工作流程,将常见前体的HTS与低通量验证相结合,用于识别非直观的代谢工程目标.
• 发现有益的基因标及其组合,以改善Saccharomyces cerevisiae中的p-coumaric酸 (p-CA) 和l-DOPA的产生.

主要方法:

• 设计了一种工作流程,使用人工生物传感器将常见前体 (例如氨基酸) 的HTS配对,以低通量向验证目标分子.
• 利用大型4k gRNA库,针对Saccharomyces cerevisiae中的1000个代谢基因进行查.
• 通过使用betaxanthin来识别初始标的代理员工查,然后在p-CA和l-DOPA生产菌株中进行直接查.

主要成果:

• 确定了30个目标,增加了3.5-5.7倍的细胞内贝塔桑含量,其中6个目标提高了高达15%的分泌p-CA标位.
• 一个复杂的gRNA库确定了PYC1和NTH2调节的组合,从而使betaxanthin含量和p-CA生产中的添加效应提高了三倍.
• 在一种l-DOPA生产菌株中测试了初始标,确定了10个标,其分泌量增加了高达89%的标.

结论:

• 建议的合工作流可以有效地识别非直观的代谢工程目标和组合,即使对产品没有直接的HTS测定.
• 这种方法显著推进了菌株开发策略,用于生产酵母中的p-CA和l-DOPA等有价值分子.
• 通过代理策略的选与有针对性的验证相结合,为优化微生物细胞工厂提供了一个强大的替代方案.