合成生物新突破！中科院罗小舟团队开发 ProEnsemble 机器学习框架：优化进化通路启动子组合

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原标题：合成生物新突破！中科院罗小舟团队开发 ProEnsemble 机器学习框架：优化进化通路启动子组合
关键字：菌株,报告,模型,途径,产量
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：7442字

内容摘要：

作者：十九
编辑：李宝珠，三羊
自动化 + ProEnsemble 机器学习框架攻克了代谢途径进化不确定性的技术壁垒，实现了柚皮素产量从实验室到工业规模生产的跨越，其通用型底盘成功合成高产量黄酮类化合物。在合成生物学领域，研究人员将来自其他生物体的酶基因导入某种宿主体中，构建起新的代谢途径，可以让宿主生产出自己本身不能合成的物质，这一点已被证实并广泛应用于生物燃料、高价值化学品和抗癌药物等化合物的生产中。
然而，上述的代谢途径进化过程并非畅通无阻，一个重要的制约因素便是基因上位效应。
遗传学家 Daniel Weinreich 曾表示，基因上位效应类似于已知单个突变作用时，组合突变却产生「意外之喜」。具体来讲，上位基因可以抑制某个特定基因的功能性表达，这使得一些有助于优化代谢途径的基因突变无法发挥作用，造成代谢途径进化的不确定性。
自然状态下，由于基因上位效应的存在，一个酶的微小改造可能会使另一个酶阻碍代谢途径的发展，导致代谢功能增强或新功能挖掘需要经历较长的周期。因此，如何以更短时间、较少迭代次数快速达到数千年自然进化所需的效果，一直是该领域研究的难点。
针对上述问题，中国科学院深圳

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