整合机器学习与分子生物学方法，探究Apiotrichum mycotoxinivorans菌对ZEN毒素的降解机制

《Chemical Engineering Journal》：Integrative machine learning and molecular insights into ZEN degradation by Apiotrichum mycotoxinivorans

Zearalenone (ZEN)降解机制及关键基因筛选研究，通过转录组学与机器学习结合，揭示了Apiotrichum mycotoxinivorans中AmCHMO等5个关键基因在ZEN氧化环开环中的作用，证实AmCHMO过表达在含葡萄糖条件下仍显著提升降解效率（P<0.01），为绿色食品加工和生物修复提供新策略。

　　在本研究中，科学家们探讨了Zearalenone（ZEN）这一广泛存在于谷物中的霉菌毒素的降解机制。ZEN因其多种毒性作用而对食品安全和环境健康构成严重威胁，包括内分泌干扰、免疫毒性、生殖毒性、肝毒性、肾毒性、基因毒性和潜在致癌性。由于其出色的热稳定性，ZEN能够抵抗常规的收获后处理过程，如碾磨、挤压、加热和储存，从而在收获前后大量积累在谷物中。全球范围内的调查表明，ZEN在各种环境基质中普遍存在，且不同地区的浓度差异显著。农业土壤中的ZEN浓度范围从6.1到25.0克每公顷，表层土壤中的浓度甚至可以达到5.6克每公顷。此外，ZEN在多种谷物作物中传播，包括玉米、小麦、大麦、燕麦、大米和高粱，这些作物是ZEN污染的主要载体。在欧洲，德国的玉米样本中有85%被检测出含有ZEN，浓度高达860微克每千克，而在克罗地亚，93.3%的育肥猪饲料被发现受到污染。在保加利亚，虽然只有21.1%的玉米样本含有ZEN，但其平均浓度为80.6微克每千克，表明存在显著的风险。在亚洲，韩国的谷物样本中有77%受到ZEN影响，而在巴基斯坦，ZEN被检测到存在于52%的鸡肉和45%的鸡蛋中，显示出其已渗透到食物链中。在美洲，阿根廷的玉米样本中ZEN的污染率达到100%，单粒玉米的浓度甚至高达1560微克每千克，这是迄今为止记录的最高水平。这些发现突显了ZEN暴露的广泛风险，并强调了开发有效去毒策略的紧迫性，以提高作物质量和食品安全。

微生物降解被认为是比物理吸附或化学氧化更为有前景的去毒方法，具有高特异性以及对二次污染的最小风险。近年来，微生物在去除环境中的污染物方面发挥着重要作用，特别是在处理如ZEN这样的持久性毒素时。研究表明，Apiotrichum mycotoxinivorans（简称A. mycotoxinivorans）作为一种能够降解多种霉菌毒素的微生物，在多种环境中都有较高的存在率。该菌株在去毒领域受到关注，因为它不仅能够有效分解ZEN，还具有较强的环境适应能力。然而，尽管A. mycotoxinivorans在去毒方面表现突出，其降解ZEN的分子机制仍不明确。因此，本研究采用转录组分析与机器学习算法相结合的方法，以识别参与ZEN降解的关键基因，从而揭示其去毒机制。

本研究发现，A. mycotoxinivorans的强韧耐受性源于其完善的代谢去毒途径。研究人员通过高通量测序技术，获取了该菌株在不同条件下的基因表达数据，并利用机器学习算法对这些数据进行分析。通过整合机器学习和蛋白质工程，研究人员能够识别出高效的降解酶，优化其催化性能，并合成适用于工业生产的酶。监督学习算法，如随机森林和支持向量机，以及特征选择技术，如最小绝对收缩和选择算子（LASSO），在分析高维生物数据方面表现出色。这些算法不仅能够有效识别参与合成或降解途径的关键基因，还能帮助研究人员更深入地理解微生物在复杂环境中的适应机制。

在ZEN的降解过程中，乳酸环是其主要的毒性结构，而环的开裂是有效的去毒策略。酯基和酮基是ZEN分子中最易被裂解的部位。尽管酯酶能够将ZEN转化为毒性较低的β-ZEL，但这一反应具有可逆性，导致去毒不完全。而含有黄素的单加氧酶（FMOs）则具有广泛的底物特异性，依赖于FMN/FAD和NAD(P)H，这些酶在异源物质代谢中发挥关键作用，能够实现完全的去毒。尽管FMOs在进化上具有一定的保守性，但具体负责ZEN降解的FMO基因在A. mycotoxinivorans中仍未被明确识别，因为FMO基因的数量众多且功能多样。

本研究通过结合转录组分析与机器学习算法，识别出了五个关键基因，这些基因参与了ZEN的初步氧化环裂解过程。其中，环己酮单加氧酶基因AmCHMO（Apimy_1963）被确认为一种新型的决定因素，表明A. mycotoxinivorans具有广泛的代谢重编程能力，其特征包括降低降解、能量和氧化还原活性，但增强蛋白质合成和生长。过表达AmCHMO显著提高了ZEN的降解效率，即使在存在葡萄糖的情况下也能实现这一效果。这一发现不仅揭示了A. mycotoxinivorans降解ZEN的分子机制，还突显了其在霉菌毒素修复和绿色饲料加工方面的潜力，为食品安全和环境生物技术提供了新的视角。

此外，研究还发现，葡萄糖的存在会显著抑制A. mycotoxinivorans GMU1709对ZEN的降解能力。在实验中，研究人员通过高效液相色谱（HPLC）分析了不同条件下ZEN的降解情况。结果显示，在4小时时间点，自然降解的ZEN浓度仅为10.5%，这表明ZEN具有较强的稳定性。然而，A. mycotoxinivorans GMU1709能够在短时间内实现接近完全的ZEN降解，其降解率接近100%。这一现象进一步验证了该菌株在降解ZEN方面的高效能力。然而，当在培养基中添加2%的葡萄糖后，ZEN的降解率在4小时内显著下降，与对照组相比降低了43.8%（P < 0.01）。这一结果表明，葡萄糖的存在可能会干扰A. mycotoxinivorans的降解过程，影响其去毒效率。

为了进一步验证ZEN降解的途径，研究人员还通过其他实验方法分析了A. mycotoxinivorans GMU1709的降解机制。结果显示，ZEN的降解主要通过细胞内酶促代谢进行，而不是通过细胞外分泌或表面吸附。这表明，A. mycotoxinivorans GMU1709能够通过内部代谢途径有效分解ZEN，从而实现去毒。这一发现对于开发基于微生物的去毒技术具有重要意义，因为它不仅能够有效去除ZEN，还能在不影响其他物质的情况下进行。

本研究还探讨了环境因素对微生物降解效率的影响。尽管A. mycotoxinivorans在去毒方面表现出色，但其降解效率可能会受到环境条件的限制。例如，温度、pH值、营养物质的种类和浓度等都可能影响该菌株的降解能力。因此，研究人员在实验中控制了这些环境变量，以确保结果的准确性。此外，本研究还发现，A. mycotoxinivorans GMU1709的降解效率不仅与环境条件有关，还与该菌株的基因表达水平密切相关。通过转录组分析，研究人员能够识别出参与ZEN降解的关键基因，并进一步验证这些基因的功能。

综上所述，本研究通过结合转录组分析与机器学习算法，揭示了A. mycotoxinivorans降解ZEN的分子机制。研究发现，该菌株的强韧耐受性源于其完善的代谢去毒途径，其中AmCHMO基因在降解过程中发挥了关键作用。此外，研究还发现，葡萄糖的存在会显著抑制ZEN的降解效率，这表明在实际应用中需要考虑营养物质的种类和浓度对去毒效果的影响。这些发现不仅为食品安全和环境生物技术提供了新的研究方向，还为开发基于微生物的去毒策略奠定了理论基础。未来的研究可以进一步探索A. mycotoxinivorans在不同环境条件下的适应能力，并尝试优化其降解效率，以实现更广泛的应用。