综述：大肠杆菌生长偶联代谢工程的选择菌株

这篇综述系统阐述了如何利用生长偶联选择（growth-coupled selection）策略将合成代谢途径植入大肠杆菌（E. coli），重点介绍了通过构建营养缺陷型（auxotrophic）选择菌株实现碳固定（CO2 fixation）、生物修复（bioremediation）和生物合成（bioproduction）的工程化方法。文章归纳了现有E. coli选择菌株资源库，并强调计算模型（如OptKnock）与实验验证相结合的关键作用，为合成生物学（synthetic biology）领域提供了实用工具集。

　　

生长偶联选择为合成代谢注入生命

合成生物学致力于开发超越自然进化限制的生物系统，其核心在于设计新型代谢途径（designer metabolism），例如利用一碳底物（C1 feedstocks）如CO₂、甲醇或甲酸生产高值化学品。实现这一目标的关键是将体外设计的代谢模块移植到活细胞中，而生长偶联选择通过使细胞存活依赖于目标途径（图1），成为解决这一挑战的利器。

菌株设计与验证

构建选择菌株需精确识别合成途径与宿主代谢的接口。数据库（KEGG、EcoCyc）和算法（OptAux、OptEnvelope）可预测基因敲除组合，但需实验验证。例如，通过删除目标代谢物所有合成途径（如中心代谢物甘油酸）并补充下游产物（图4A），可提高选择灵敏度。关键参数化合物生物量比（CBR）通过测定不同底物浓度下的生物量得率确定（Box 1），其值越低表明选择灵敏度越高。

现有选择菌株资源

E. coli的选择菌株已覆盖中心代谢、氨基酸和能量代谢（图2），包括：

• 中心代谢：糖酵解、TCA循环中间体（如磷酸烯醇式丙酮酸PEP）

• 氨基酸代谢：谷氨酸家族（依赖2-氧戊二酸）

• 能量代谢：辅因子（如CoA）依赖型菌株

挑战与解决方案

低通量瓶颈：若途径活性不足支持生长，可结合转录传感器（如甲醛传感器）进行高通量筛选，或通过半松弛进化（semi-relaxing evolution）逐步提高通量（图4B）。例如，在限量的木糖存在下培养菌株，可筛选出依赖卡尔文循环（CBB cycle）的突变体。

代谢旁路风险：宿主酶的混杂活性可能导致选择逃逸（如琥珀酸半醛脱氢酶绕过E4P选择）。需通过同位素标记和基因回补实验验证途径依赖性（图4D）。

未来展望

生长偶联选择正推动合成代谢向更高通量发展：

1. 机器学习辅助：优化限速酶（如RuBisCO）的催化效率

2. 非天然辅因子：减少与宿主代谢的干扰

3. 合成群落：分担代谢负担，实现复杂途径的分布式表达

4. 专业化底盘：如甲基营养菌（Methylorubrum）或Cupriavidus necator的工程化

该领域仍需解决代谢模型精细化、选择稳定性等核心问题（见"未解问题"栏目），而现有菌株资源的系统化共享将加速合成生物学的创新突破。