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[前沿资讯 ] 中科院天津工业生物技术研究所在大语言模型助力生物制造应用方面取得进展 进入全文
中科院天津工业生物技术研究所
近日，中国科学院天津工业生物技术研究所生物设计中心开发了基于LLMs的SynBioGPT菌种改造专家系统（https://synbiogpt.biodesign.ac.cn）。该系统已通过海外科学家验证，取得了良好的效果。相关研究进一步全面分析了AI大语言模型在合成生物学应用方面的最新进展，深入探讨了利用这些AI大模型推动细胞工厂设计和代谢工程菌种改造的可行路径。SynBioGPT整合了51,777篇文献摘要和23,318篇开放获取全文PDF，测试了LLMs在合成生物学问题上的表现。结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation,RAG）技术后，LLMs的回答准确性从25%显著提升至85%，其中Qwen1.5和Llama3模型表现尤为突出。为了进一步验证LLMs在生物制造中的应用潜力，团队进一步分析了其在生物序列建模、细胞工厂开发和自驱动实验室（Self-Driving Laboratories,SDL）中可能发挥的作用。首先，LLMs在处理DNA、RNA和蛋白质序列数据中具有独特优势，特别是在蛋白质语言模型中能够生成通用表示，为构建AI虚拟细胞（AI Virtual Cell,AIVC）奠定基础。其次，在细胞工厂开发中，LLMs通过整合文献数据和实验报告，加速了酶工程、途径设计和发酵优化的设计–构建–测试–学习（DBTL）周期，其能够提取关键特征并与代谢模型结合，从而提高机器学习预测能力并优化生物制造效率。最后，作为智能代理，LLMs通过任务规划、实验设计和数据分析推动生物制造向SDL范式转变，SDL结合机器人技术与人类监督，能够实现从任务分解到实验执行的全流程自动化，为未来智能化生产奠定基础。综上所述，该研究详细阐明了LLMs在合成生物学知识合成和生物制造智能化中的应用机制，展示了其在提升生产效率和可持续性方面的潜力。同时，该研究也为LLMs在合成生物学中的应用提供了新的视角，拓展了其在生物催化、药物开发和环保技术中的研究领域。
[前沿资讯 ] Green recipe: Engineered yeast boosts D-lactic acid production 进入全文
EurekAlert
Seeking a more efficient way to produce D-lactic acid, the team turned to Komagataella phaffii, a yeast capable of utilizing methanol. Their goal was to pinpoint the optimal combination of D-lactate dehydrogenase (D-LDH) genes and promoters in K. phaffii that would maximize the yeast’s ability to produce D-lactic acid from methanol. D-LDH is a key enzyme responsible for converting precursor molecules into D-lactic acid, while promoters are DNA sequences that regulate gene expression. After testing five different D-LDH genes and eight promoters, the researchers identified an ideal mix that boosted D-lactic acid production by 1.5 times compared to other methanol-based methods. “To the best of our knowledge, our engineered yeast achieved the highest-ever reported yield using methanol as the sole carbon source,” Yamada said. These findings show that engineered yeast strains can be tailored to produce a wide range of useful compounds for commercial use. With growing global concerns over fossil fuel depletion and environmental impact, the ability to synthesize chemicals from renewable carbon sources like methanol is deemed a critical advancement for sustainability. “This study demonstrates that by carefully optimizing gene and promoter combinations, we can significantly enhance the efficiency of microbial processes, offering a viable alternative to traditional, petroleum-based chemical production,” Yamada said. The study was published in Biotechnology for Biofuels and Bioproducts.
[前沿资讯 ] Illinois researchers develop next-generation organic nanozymes and point-of-use system for food and agricultural uses 进入全文
EurekAlert
Nanozymes are synthetic materials that have enzyme-like catalytic properties, and they are broadly used for biomedical purposes, such as disease diagnostics. However, inorganic nanozymes are generally toxic, expensive, and complicated to produce, making them unsuitable for the agricultural and food industries. A University of Illinois Urbana-Champaign research team has developed organic-material-based nanozymes that are non-toxic, environmentally friendly, and cost effective. In two new studies, they introduce next-generation organic nanozymes and explore a point-of-use platform for molecule detection in agricultural products.“The first generation of organic-compound-based (OC) nanozymes had some minor drawbacks, so our research group worked to make improvements. The previous OC nanozymes required the use of particle stabilizing polymers having repeatable functional groups, which assured stability of the nanozyme’s nanoscale framework, but didn’t achieve a sufficiently small particle size,” said lead author Dong Hoon Lee, who completed his Ph.D. from the Department of Agricultural and Biological Engineering (ABE), part of the College of Agricultural, Consumer and Environmental Sciences and The Grainger College of Engineering at the U. of I. In the new iteration, they used a core amino acid (L- alanine) and polyethylene glycol as constituent materials and a novel particle synthesis technique that allowed them to bring the particle size down to less than 100 nanometers. This nanozyme resembles the physical framework and mimics the catalytic activity of target enzymes.
[前沿资讯 ] 新型工程酶变体可拓展环亚胺酸结构多样性 进入全文
科学网
中国科学院上海药物研究所研究员廖苍松课题组与中国科学院天津工业生物技术研究所研究员盛翔课题组合作，利用聚焦理性迭代位点特异性突变（FRISM）策略，对脱羧醛缩酶UstD进行了半理性工程改造，调控了UstD对邻位二酮亲电试剂的区域选择性和立体选择性，获得的工程酶变体具有极佳的选择性和较广的底物谱，拓展了环亚胺酸的结构多样性。1月15日，相关研究在线发表于《德国应用化学》。研究团队使用FRISM的半理性策略开展酶工程改造研究，通过酶变体设计探索底物结合口袋的残基对选择性的调控机制。经过三轮突变后得到的UstD2.0AAM对产物1c的转化率为46%，选择性为90%，对产物2b的转化率为72%，选择性为94%。研究人员解析了2b的立体构型，并高选择性地合成了共计30种在α和γ位置具有立体中心的环状亚胺酸，实现了百毫克规模的制备反应，收率达89%。分子动力学模拟研究表明，ApUstD和UstD2.0AAM两种酶活性位点空腔大小和疏水性存在明显差异，这些差异导致了底物在口袋内具有不同的结合构象，也是不同酶表现出不同反应选择性的根本原因。
[前沿资讯 ] 中国科学院深圳先进技术研究院合成生物学研究所研究基于对比学习的酶促反应分类AI模型 进入全文
中国科学院深圳先进技术研究院
中国科学院深圳先进技术研究院的罗小舟领衔的研究团队，近日在Journal of Cheminformatics期刊发表重要研究成果"CLAIRE: A Contrastive Learning-based Predictor for EC Number of Chemical Reactions"。在该研究成果中，团队利用对比学习，数据扩增，以及基于化学反应预训练模型的特征提取（embedding）策略，构建了一个用于预测EC分类编号的高效人工智能模型（CLAIRE）。作者将CLAIRE与当前最领先的Theia模型进行了对比。Theia是2023年由瑞士洛桑联邦理工学院的科学家Daniel Probst发表在Journal of Cheminformatics期刊上的基于常规深度学习的模型——然而常规深度学习方法不能有效解决数据不平衡的问题。借助对比学习和数据扩增的策略，CLAIRE展现出了优异的性能——在测试集上，CLAIRE比Theia有数倍的准确率提升，且在三级EC分类编号预测之间的一致性也显著高于Theia。此外，作者利用酵母菌的代谢模型构建了另一个大型独立测试集。在该数据集中，CLAIRE的表现也显著高于Theia。 通过一系列严格的评估，研究人员展示了CLAIRE的强大能力：在酵母代谢模型中，它成功区分了真实的酶-反应配对与错误配对。代谢模型是生物体内代谢反应的定量化表示，涵盖基因、酶、代谢物及其细胞内分布，广泛应用于代谢工程和通量平衡分析等领域。CLAIRE的加入使得研究人员能够更高效地分析和注释反应网络，为代谢研究提供了全新可能。此外，CLAIRE在逆合成路径规划和药物代谢预测等关键领域展示出巨大应用潜力。逆合成预测旨在推断生成目标化合物所需的原料及反应路径。在这一过程中，多个中间产物可能生成大量候选反应。通过CLAIRE预测的EC编号，可为这些反应分配相关酶，大幅提升最终目标化合物成功合成的可能性。另外，药物在人体内的代谢转化及路径是评估其安全性和有效性的重要环节。通过对潜在反应注释EC编号，CLAIRE能够清晰描绘可能的药物代谢路径，为毒性评估及药物开发提供有力支持。总而言之，该项成果在代谢工程和合成生物学领域中有着广泛的应用。
[前沿资讯 ] 天津工业生物技术研究所实现大肠杆菌实时动态调控葡萄糖摄取率及中心途径代谢 进入全文
中科院天津工业生物技术研究所
近日，中国科学院天津工业生物技术研究所张大伟研究员带领的蛋白表达系统与微生物代谢研究团队开发了实时动态监测大肠杆菌葡萄糖吸收速率的方法及其遗传回路，能够动态调节葡萄糖摄取速率及相关代谢途径的碳通量。在大肠杆菌摄取葡萄糖时，会经历一系列复杂的过程，包括跨膜转运、磷酸化、去磷酸化、辅助蛋白招募，以及相关因子的表达或抑制等。基于此调控机制，研究团队开发出了能够实时响应葡萄糖摄取速率的生物传感器（GURBs）（图1），并建立了对葡萄糖摄取速率和中央代谢流进行正负调节的遗传回路。GURBs的性能和灵敏度在不同条件下得到了验证。在线荧光和离线葡萄糖检测技术表明，GURBs可以直接测量葡萄糖摄取速率。GURBs被应用于氨基酸，维生素，有机酸等产品合成（图2），通过调控中央代谢途径代谢流，或调控遗传回路的激活或抑制，有效的提高了其产量。这些结果表明，GURBs可以根据葡萄糖摄取速率动态调节葡萄糖摄取率，及中央代谢和相关途径的碳通量，从而提高目标产品产量。葡萄糖作为细胞摄取碳源的第一步，建立其实时监测及动态调控技术十分重要，通过基因回路优化代谢流分配，不仅能很好地适应培养环境变化，还能有效平衡细胞生长与产物合成之间的代谢竞争，合理分配和利用碳资源，为合成生物设计与细胞工厂的构建提供了重要工具和更多选择。
