面向生物合成的代谢工程策略设计

代谢网络精细优化：动态调控

基于 FBA 模型获得的反应列表及其通量代表了理想状态下反应速度最佳比例，可以作为代谢工程改造的终极目标——酶的实际表达量与活性要刚好满足实现最佳代谢通量的要求，不多也不少。实际代谢工程实践中，容易做到酶活性的“有无”调控或者叫“静态控制”，比如通过基因敲除彻底失活某个生化反应，或者通过外源基因的引入增加某个反应，但是难以做到按照 FBA 模型预测的通量要求精确地调控每个酶的活性大小。实际上，细胞在长期进化中已经形成多种多样的动态调控机制，根据不同的环境，精准地调控酶的表达（诱导与阻遏），精准地控制酶的活性（激活与抑制），确保代谢网络能够适应环境，实现全局最优化。例如，在发酵培养过程中细胞适应环境变化不断调整自身的代谢状态，形成延迟期、指数生长期和产物生成期等不同阶段，每个阶段对基因蛋白表达水平、代谢物浓度和通量分布都有不同要求。学习自然进化形成的动态调控机制，近年来人们提出了动态代谢工程（Dynamic Metabolic Engineering）的概念和方法，即根据胞内状态和环境条件的变化对基因表达和活性进行动态调控，避免中间代谢产物的积累或不足，满足不同阶段的生长和产物合成对代谢通量分布的差异化需求。基因回路或称转录调节回路，是最常用的动态调控手段，借助于小分子与转录因子（一种蛋白质）的相互作用和转录因子与特殊DNA区域（如启动子、增强子、沉默子）的相互作用，将胞内外环境信号转化为对酶蛋白表达的精准控制，确保细胞随时调节代谢活动以适应环境变化。通过动态控制酶的水平，可以实现代谢途径流向的动态转向调控（图 3a），或实现代谢活性的精准平衡（图 3b）。

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