基于控制偏差的生物生产靶点初筛新方法及其在琥珀酸生物合成中的应用

本研究针对生物过程代谢反应网络分析中动力学参数和稳态通量不确定性的问题，提出了一种结合弹性系数和代谢通量采样的控制偏差计算方法。该方法仅需反应化学计量、系统内外通量等基础信息，即可识别对目标产物（如琥珀酸）具有正/负控制作用的关键反应步骤。以Actinobacillus succinogenes生产琥珀酸为案例，成功定位了CO2摄取和苹果酸脱氢酶等关键控制节点，为菌株改造提供了优先靶点。

　　

在工业生物技术领域，如何高效生产高附加值化学品一直是研究热点。琥珀酸作为一种重要的C4平台化合物，在食品、医药和可降解塑料领域具有广泛应用。传统化学合成法面临环境压力，而微生物发酵法虽环保却受限于产量和成本。当前代谢工程面临的核心难题在于：复杂的代谢网络中，哪些酶促反应步骤真正控制着目标产物的通量？由于生物系统存在动力学参数缺失、通量分布不确定等问题，传统代谢控制分析(MCA)的预测准确性受到严重制约。

针对这一挑战，研究人员开发了一种创新的控制偏差分析方法。该方法突破性地将通量采样与弹性系数采样相结合，仅需反应化学计量、系统边界通量等基础数据，通过矩阵运算计算控制系数范围，最终以控制偏差(Cb)指标量化各步骤对目标产物的调控倾向。研究以Actinobacillus succinogenes利用甘油生产琥珀酸的代谢网络为模型（包含50个反应、39种代谢物），通过三项关键技术实现突破：首先采用基于极点的通量采样法捕捉不同分支点通量比的不确定性；其次基于Michaelis-Menten动力学约束弹性系数范围（底物0.1-0.9，产物-0.1--0.9）；最后通过Reder矩阵方程整合守恒关系计算控制系数。

研究结果揭示：1）关键控制节点识别：甘油激酶（步骤1，Cb=0.91）、磷酸烯醇丙酮酸羧化酶（步骤47，Cb=1.24）等10个步骤被鉴定为强正控制靶点，而乙酸激酶（步骤32，Cb=-0.60）等步骤显示负控制作用；2）通量方向依赖性：CO₂摄取步骤（21）的控制符号完全取决于其通量方向，当v₂₁>0时Cb为正值，印证了CO₂固定对琥珀酸合成的促进作用；3）网络脆弱点定位：通过控制偏差热图可视化发现，琥珀酸合成路径上的步骤多呈绿色（正控制），而分流至乙酸的支路步骤呈红色（负控制）。

这项发表于《New Biotechnology》的研究具有双重意义：方法论层面，控制偏差指标克服了传统MCA对完整动力学参数的依赖，为早期菌株开发提供快速靶点筛选工具；应用层面，明确Actinobacillus succinogenes中CO₂转运系统（可能涉及碳酸酐酶）是潜在的基因改造靶点，为后续精确调控碳分配提供理论依据。该框架可扩展至其他微生物生产体系，加速生物制造过程的优化周期。