通过深度学习指导的酶查和系统的代谢工程来进行Saccharomyces cerevisiae中的eriocitrin生物合成

科学领域:

• 生物技术是生物技术.
• 代谢工程是代谢工程.
• 合成生物学 合成生物学

背景情况:

• 埃里奥西特林 (Eriocitrin) 是一种flavanone-7-O-disaccharide,具有显著的抗氧化和抗炎性质,使其在功能性食品和制药中具有价值.
• 传统的植物提取埃里奥基特林的方法受到低产量,季节性变化和化合物丰度的限制.

研究的目的:

• 为了建立一个新的生物合成途径,用于在工程化Saccharomyces cerevisiae中生产埃里奥.
• 通过开发可持续和可扩展的微生物生产系统来克服植物提取的局限性.

主要方法:

• 在Saccharomyces cerevisiae中利用了组合代谢工程和合成生物学方法.
• 使用生物信息学和深度学习识别了高效的黄-7-O-葡萄糖转移酶.
• 重建了UDP-拉姆诺斯合成途径,并增强了UDP-葡萄糖的供应.
• 通过促进器工程和通路集成,设计了一种产生埃里奥迪克提醇的底盘菌株.

主要成果:

• 通过糖化模块优化与埃里奥迪克提醇补充,通过糖化模块优化达到147.9 mg/L的埃里奥西特林标位.
• 开发出一种产生埃里奥迪克醇的菌株,其标位为237.8 mg/L.
• 成功证明了de novo的埃里奥素生产,最终标位为30.5 mg/L.

结论:

• 建立了微生物生产黄酸脱糖的概念验证,如埃里奥西特林.
• 通过酵母代谢工程为可持续和可扩展的埃里奥西特林生产提供了基础.
• 为利用工程微生物作为细胞工厂生产有价值的天然产品铺平了道路.