《Talanta》：Recombinant
Komagataella phaffii cells loaded with diaphorase-mimicking nanozymes for formaldehyde detection, detoxification and electricity generation from wastewater
编辑推荐：
甲醛检测与生物能源协同系统研究，通过基因过表达与纳米材料复合增强酵母催化能力，构建多功能生物传感器与燃料电池，实现甲醛的高效检测、生物降解及能量回收，环境应用前景显著。
Nataliya Stasyuk|Olha Demkiv|Galina Gayda|Olena Dmytruk|Marcin Holdynski|Kostyantyn Dmytruk|Andriy Sibirny|Wojciech Nogala|Mykhailo Gonchar
乌克兰国家科学院细胞生物学研究所，Drahomanov街14/16号，79005利沃夫，乌克兰
摘要
甲醛（FA）是一种有毒且易挥发的化合物，广泛应用于工业领域，并经常出现在受污染的环境中。快速且可靠的甲醛检测对于环境评估和健康保护至关重要。通过纳米材料增强的微生物生物传感器因其灵敏度、成本效益和操作简便性而成为甲醛检测的有前景的平台。然而，不稳定的基因表达常常限制了转基因微生物的实际应用。为了解决这些问题，我们开发了一种基于Komagataella phaffii酵母细胞的混合生物传感系统，该系统经过工程改造以过表达甲醛脱氢酶，并进一步添加了模拟荧光素酶的纳米复合材料（nMoAuCo）。这种纳米酶同时具有NADH-荧光素酶活性和电催化特性，从而实现了高效的信号转导和细胞内酶的传递。所得到的安培生物传感器对甲醛的检测范围为0.02至0.18 mM，灵敏度达到475 A·M-1·m-2。经过改造的细胞还被用作微生物燃料电池（MFC）中的生物阳极催化单元，在0.5 mM甲醛浓度下实现了600 mV的开路电压和0.3 μW·cm-2的峰值功率密度。通过在真实废水中的应用，验证了这种MFC在复杂样品中的有效性。此外，这些酵母细胞被固定在海藻酸凝胶中，并集成到流化床生物反应器中，成功将甲醛浓度降低了15倍，且未产生有害副产物。总体而言，所开发的多功能平台为甲醛的检测、解毒及同时生产生物能源提供了一种可持续的方法。
章节摘录
引言
甲醛（FA）是一种广泛生产的工业化学品，以其毒性、挥发性和潜在的健康危害而闻名[1]、[2]、[3]。它常见于粘合剂、消毒剂和聚合物树脂中，并在工业过程中释放到环境中。由于甲醛被归类为人类致癌物，会对生物系统造成危害，包括刺激呼吸系统和破坏水生生物，因此对其的检测和去除已成为全球性的环境问题
菌株、培养基和培养条件
Komagataella phaffii X-33（野生型，来自美国加利福尼亚州卡尔斯巴德的Invitrogen公司）在30°C、200 rpm的条件下，使用富含YPD（0.5%酵母提取物、1%蛋白胨和2%葡萄糖）或矿物YNB（0.67%酵母氮基）培养基进行培养，同时添加不同的碳源。Escherichia coli菌株DH5α [Φ80dlacZΔM15, recA1, endA1, gyrA96, thi-1, hsdR17(r-K m+K), supE44, relA1, deoR, Δ(lacZYA-argF) U169]用于需要细菌宿主的实验。提高FdDH活性的K. phaffii菌株构建
使用K. phaffii X-33菌株的基因组DNA，通过PCR扩增FLD1的开放阅读框（ORF），引物对为Ko1364 CTA TCA AAA CAC CGA GCT CAT GTC TAC CGA AGG TCA AGT AAG TTC / Ko1365 GAC TAA AGC GTC GAC TTA GTG CAT AGT AAT CAC AGC ACG AAT AC。扩增得到的载体包含GAP1启动子和RPS2终止子、选择性标记基因natNT2，以及用于多拷贝整合的rDNA位点间的非转录间隔区（NTS）。结论
本研究首次提出了一个多功能生物分析和生物能源平台，通过将基因工程改造的Komagataella phaffii酵母细胞与模拟荧光素酶的纳米复合材料（nMoAuCo）和天然重组FdDH结合在一起。通过双重富集——FdDH的基因过表达和将其纳米技术固定在nMoAuCo上——显著增强了酵母细胞的催化能力和电子转移能力，使其能够成功应用于实际应用中
CRediT作者贡献声明
Wojciech Nogala：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，监督，项目管理，方法学，研究。Andriy Sibirny：撰写 – 审稿与编辑，监督，项目管理，方法学，研究。Kostyantyn Dmytruk：可视化，验证，监督，研究。Marcin Holdynski：软件开发，项目管理，方法学，研究，数据整理。Mykhailo Gonchar：撰写 – 审稿与编辑，撰写 –利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究的财务利益或个人关系。
写作过程中未使用生成式AI和AI辅助技术
本手稿完全由Nataliya Stasyuk、Olha Demkiv、Galina Gayda、Olena Dmytruk、Marcin Holdynski、Kostyantyn Dmytruk、Wojciech Nogala、Mykhailo Gonchar和Andriy Sibirny独立完成，未使用任何生成式AI或AI辅助技术。在准备过程中，作者使用了ChatGPT 4.0来改进论文的语言。使用该服务后，作者对文本进行了审阅和编辑，并对其内容负全责利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究的财务利益或个人关系。
致谢
本研究得到了波兰国家科学中心（NCN，项目编号2022/46/E/ST4/00457）、乌克兰国家研究基金会（项目编号2021.01/0010）、乌克兰国家科学院以及美国ONRG（在IMPRESS-U计划下，项目编号STCU 7113）的支持，还得到了Simons基金会提供的“总统酌情支持基金”（奖项编号1030281）的资助。Nataliya Stasyuk感谢乌克兰最高拉达提供的奖学金
