L-精氨酸生物合成的代谢流量分析

建立并完善了谷氨酸棒杆菌GWY020及其2个逐步叠加不同遗传标记的突变株HUI821和GUI089合成L-精氨酸的中心代谢网络.分别测定了它们在特定培养时段(50 h～52 h)L-精氨酸等代谢物的胞外浓度,由此计算这一时段这些代谢物在发酵液中积累(或消耗)的速率,分别作出这3株菌在拟稳态下的代谢流量分布图,进而研究育种过程中不同遗传标记的叠加对代谢网络中L-精氨酸合成流量分布的影响.结果表明遗传标记的引入使流量分配发生了重大变化,节点处的流量分配朝着有利于L-精氨酸合成的方向改变.从代谢流量分析角度上,证明结构类似物抗性和敏感性突变是代谢流导向和设计育种的有效手段,代谢流量分析将成为设计育种的提供新思路.     

L-精氨酸生物合成的代谢流量分析

建立并完善了谷氨酸棒杆菌GWY020及其2个逐步叠加不同遗传标记的突变株HUI821和GUI089合成L-精氨酸的中心代谢网络。分别测定了它们在特定培养时段(50 h~52 h)L-精氨酸等代谢物的胞外浓度, 由此计算这一时段这些代谢物在发酵液中积累(或消耗)的速率, 分别作出这3株菌在拟稳态下的代谢流量分布图, 进而研究育种过程中不同遗传标记的叠加对代谢网络中L-精氨酸合成流量分布的影响。结果表明遗传标记的引入使流量分配发生了重大变化, 节点处的流量分配朝着有利于L-精氨酸合成的方向改变。从代谢流量分析角度上, 证明结构类似物抗性和敏感性突变是代谢流导向和设计育种的有效手段, 代谢流量分析将成为设计育种的提供新思路。     

L-谷氨酰胺产生菌的选育和代谢流量分析

目的:建立并完善嗜乙酰乙酸棒杆菌YL012及其突变株LCHA0082合成L-谷氨酰胺的中心代谢网络.方法:分别测定了它们在特定培养时段(48h～50h)L-谷氨酰胺等代谢物的胞外浓度,由此计算这一时段这些代谢物在发酵液中积累(或消耗)的速率,分别作出这两株菌在拟稳态下的代谢流量分布图,进而研究诱变育种过程中不同诱变标记对代谢网络中L-谷氨酰胺合成流量分布的影响.结果:育种操作使流量分配朝着有利于L-谷氨酰胺合成的方向改变,流入谷氨酸节点的流量由29.198mmol/L·h上升到44.854mmol/L·h,提高到原来的1.5倍左右,合成L-谷氨酰胺的流量由18.138mmol/L·h上升至31.065mmol/L·h,效果明显.结论:从代谢流量分析角度上,证明诱变育种对代谢流量的改变起到明显的作用,代谢流量分析也为新的设计育种提供了思路.     

L-缬氨酸产生菌的选育及其代谢流分析

以谷氨酸棒杆菌(Corynebacterium glutamicum)AS1.495(Leu^-)为出发菌株,通过多次亚硝基胍(NTG)诱变,给AS1．495(Leu^-)依次叠加L-AAH^as,2-TA^r,Vd^-的遗传标记,得到突变株AATV341(Leu^-,L-AAH^as,2-TA^r,Vd^-),可在8％的葡萄糖培养基积累L-缬氨酸24．5g／L,比出发菌株提高了5．13倍。同时运用代谢流量分析理论,测定出发菌株AS1．495及其突变株AATV341在L-缬氨酸合成阶段的代谢流量,并初步进行比较和分析,发现遗传标记的引入使流量分配发生了重大变化,流量分配朝着有利于L-缬氨酸合成的方向改变。     

谷氨酸棒杆菌代谢工程高效生产L-缬氨酸北大核心CSCD

L-缬氨酸作为一种支链氨基酸,广泛应用于医药和饲料等领域。本研究借助多种代谢工程策略相结合的方法,构建了生产L-缬氨酸的微生物细胞工厂,实现了L-缬氨酸的高效生产。首先,通过增强糖酵解途径、减弱副产物代谢途径相结合的方式,强化了L-缬氨酸合成前体丙酮酸的供给;其次,针对L-缬氨酸合成路径关键酶—乙酰羟酸合酶进行定点突变,提高了菌株的抗反馈抑制能力,并利用启动子工程策略,优化了路径关键酶的基因表达水平;最后,利用辅因子工程策略,改变了乙酰羟酸还原异构酶和支链氨基酸转氨酶的辅因子偏好性,由偏好NADPH转变为偏好NADH,从而提高了L-缬氨酸的合成能力。在5L发酵罐中,最优谷氨酸棒杆菌工程菌株Corynebacterium glutamicum K020的L-缬氨酸产量、得率和生产强度分别达到了110g/L、0.51g/g和2.29 g/(L·h)。     

L-缬氨酸生物合成中的代谢流量分析

应用流量平衡模型 ,通过物料衡算和MATLAB线性规划方法得到了发酵中后期L 缬氨酸合成过程的代谢流量分步。代谢流分析结果表明 ,在分批培养生成L 缬氨酸的过程中 ,有62 8%的葡萄糖进入糖酵解途径生成L 缬氨酸 ,38 2 %进入HMP途径 ,仅 9 2 %的碳架进入TCA循环。实验条件下的代谢流 (58)与理想代谢流 (92 31 )相比 ,仍应从遗传改造和发酵控制方面降低TCA循环的代谢流 ,减少副产氨基酸的生成来进一步提高缬氨酸的产率。     

L-缬氨酸发酵生产的育种思路及发酵条件优化策略

L-缬氨酸在医药及饲料领域中有着广泛的用途,根据L缬氨酸的生物合成途径及其代谢调节机制,利用代谢调控理论,重点阐述了L缬氨酸生产菌的育种思路及培养条件的优化,为缬氨酸发酵生产提供理论指导。     

代谢工程改造谷氨酸棒状杆菌合成及分泌途径生产L-缬氨酸

谷氨酸棒状杆菌是目前微生物发酵生产L-缬氨酸的主要工业菌株。文中首先在谷氨酸棒状杆菌VWB-1中敲除了alaT (丙氨酸氨基转移酶),获得突变菌株VWB-2,作为出发菌株。进而对L-缬氨酸合成途径关键酶——乙酰羟酸合酶 (ilvBN) 的调节亚基进行定点突变 (ilvBN1M13),解除L-缬氨酸对该酶的反馈抑制。然后辅助过量表达L-缬氨酸合成途径关键基因ilvBN1M13、乙酰羟酸异构酶 (ilvC)、二羟酸脱水酶 (ilvD)、支链氨基酸氨基转移酶 (ilvE),加强通往L-缬氨酸的碳代谢流,提高菌株的L-缬氨酸水平。最后,基于过量表达L-缬氨酸转运蛋白编码基因brnFE及其调控蛋白编码基因lrp1,提高细胞的L-缬氨酸转运能力。最终获得工程菌株VWB-2/pEC-XK99E-ilvBN1M13CE-lrp1-brnFE在5 L发酵罐中的L-缬氨酸产量达到461.4 mmol/L,糖酸转化率达到0.312 g/g葡萄糖。     

须糖多孢菌Saccharopolyspora pogona的核糖体工程改造对丁烯基多杀菌素合成的影响

核糖体工程是以微生物的各类抗生素抗性突变为筛选标记,高效获得次生代谢产物合成能力提高的突变株的一种育种新方法。通过核糖体工程技术,使用链霉素对须糖多孢菌Saccharopolyspora pogona进行抗性选育,以获得高产丁烯基多杀菌素突变菌株。对原始菌株和所获得的突变菌株代谢产物的研究发现,相对于原始菌株,其中突变株S13的丁烯基多杀菌素产量提高幅度最大,相比原始菌株提高了1.79倍。经质谱测定表明,其代谢物中比原始菌株多了一种丁烯基多杀菌素组分Spinosynα1。对抗性突变株S13的DNA序列进行分析,发现在编码核糖体S12蛋白的rps L基因保守区域中出现点突变,第314位和第320位的胞嘧啶(C)分别突变为腺嘌呤(A)和胸腺嘧啶(T),对应的氨基酸残基分别由脯氨酸突变为谷氨酰胺,丙氨酸突变为缬氨酸。研究显示,突变株S13遗传稳定性良好。     

柠檬酸钠对L-组氨酸发酵代谢流分布的影响

目的：建立谷氨酸棒杆菌TL1105生物合成L-组氨酸的代谢网络模型,并进行代谢网络计量分析。方法：通过所构建的L-组氨酸代谢网络模型,利用MATLAB软件计算出添加柠檬酸钠和不添加柠檬酸钠发酵中后期代谢网络的代谢流分布。结果：在L-组氨酸分批发酵过程中,在发酵初期未添加柠檬酸钠的条件下流向戊糖磷酸途径（HMP）的代谢流为9.59,合成组氨酸的代谢流为8.91;在发酵初期添加2g/L柠檬酸钠的条件下流向HMP的代谢流为12.74,合成组氨酸的代谢流为9.61。结论：在发酵初期添加柠檬酸钠能够改变L-组氨酸生物合成途径的关键节点6-磷酸葡萄糖、丙酮酸及乙酰辅酶A的代谢流分布,保持糖酵解途径、三羧酸循环与HMP之间代谢流量平衡,有利于提高L-组氨酸生物合成途径的代谢流量,最终使流向组氨酸的代谢流增加了7.86%。     

NH4+浓度对黄色短杆菌XV0505发酵生产L-缬氨酸的影响

以L-缬氨酸(L-Val)生产菌黄色短杆菌XV0505为供试菌株,以(NH4)2SO4为唯一添加N源,考察不同NH 4+浓度对发酵过程中菌体干质量、L-Val产量和葡萄糖消耗速率以及菌体内代谢流量的影响。研究表明:NH 4+浓度过高或不足都会影响发酵水平,降低L-Val的产量。合适的初始NH4+浓度为225 mmol/L,产酸期NH4+维持浓度为35 mmol/L时,有利菌体产酸。在此NH4+浓度下,在30 L发酵罐发酵60 h,发酵液中菌体生物量和L-Val质量浓度分别可达22.35和59.12 g/L。     

溶氧对L-缬氨酸发酵过程的影响

目的:以黄色短杆菌XV0505为供试菌,探索溶氧对L-缬氨酸发酵过程的影响及其控制策略。方法:利用5L发酵罐,考察了不同溶氧浓度对L-缬氨酸发酵的影响,并采用代谢流分析对其结果进行阐述,提出分阶段溶氧控制策略。结果:采用分阶段溶氧控制策略,即在0～24h溶氧浓度为20%,24～60h溶氧浓度为5%,发酵60h,L-缬氨酸可达到58.36g/L,比5%和20%溶氧浓度下分别提高了18.95%和13.56%。结论:溶氧浓度对L-缬氨酸发酵有重要影响。     

L-valine production in Corynebacterium glutamicum based on systematic metabolic engineering: progress and prospects

L-valine is an essential branched-chain amino acid that cannot be synthesized by the human body and has a wide range of applications in food, medicine and feed. Market demand has stimulated people’s interest in the industrial production of L-valine. At present, the mutagenized or engineered Corynebacterium glutamicum is an effective microbial cell factory for producing L-valine. Because the biosynthetic pathway and metabolic network of L-valine are intricate and strictly regulated by a variety of key enzymes and genes, highly targeted metabolic engineering can no longer meet the demand for efficient biosynthesis of L-valine. In recent years, the development of omics technology has promoted the upgrading of traditional metabolic engineering to systematic metabolic engineering. This whole-cell-scale transformation strategy has become a productive method for developing L-valine producing strains. This review provides an overview of the biosynthesis and regulation mechanism of L-valine, and summarizes the current metabolic engineering techniques and strategies for constructing L-valine high-producing strains. Finally, the opinion of constructing a cell factory for efficiently biosynthesizing L-valine was proposed.

     

Predicting the adaptive evolution of Thermoanaerobacterium saccharolyticum

A fully evolved metabolic network can be described as a weighted sum of elementary modes where the usage probabilities of modes are distributed according to the Boltzmann distribution law (Srienc and Unrean, 2010). An organism presumably achieves the fully evolved state through adaptive changes in the kinetics of rate-controlling enzymes. Metabolic control analysis identifies reactions catalyzed by such enzymes. Comparison of the experimentally determined metabolic flux distributions of Thermoanaerobacterium saccharolyticum AS411 with the predicted flux distribution of a fully evolved metabolic network identified phosphoglucose isomerase (PGI) as the enzyme with the greatest flux control, the rate-controlling enzyme. The analysis predicts that an increased activity of PGI would enable the metabolic network to approach the fully evolved state and result in a faster specific growth rate. The prediction was confirmed by experimental results that showed an increased specific activity of PGI in a culture of strain AS411 that adaptively evolved over 280 generations. Sequencing of the gene confirmed the occurrence of a group of mutations clustered in the subunit binding domain of the dimeric enzyme. The results indicate that the evolutionary path is predictable as the strain AS411 adapted toward the fully evolved state by increasing the PGI activity. This experimental finding confirms that enzymes with predicted highest metabolic flux control are the targets of adaptive metabolic pathway evolution.