综述：萜烯合酶的挖掘、工程化及其在生物制造中的应用

这篇综述系统探讨了萜烯合酶（TPSs）的起源分类、挖掘策略与工程化改造，及其在微生物细胞工厂合成结构多样的萜类化合物中的应用。文章重点解析了机器学习辅助酶挖掘、理性设计（如NSE基序改造）和定向进化等技术进展，为突破传统提取与化学合成局限提供了新思路，对医药、食品和能源领域具有重要指导意义。

　　

萜类化合物与应用

作为自然界结构最多样的天然产物，萜类化合物包含超过18万种成员，根据异戊二烯单元数可分为单萜（C₁₀）、倍半萜（C₁₅）等类型。这类化合物在医药（如青蒿素）、食品香料（如柠檬烯）和生物燃料领域具有重要价值，但其传统提取方式受限于植物含量低、生长周期长等问题。

萜类获取途径的革命

微生物细胞工厂凭借短周期、高产量优势成为新宠。其核心在于利用萜烯合酶（TPSs）将法尼基焦磷酸（FPP）、香叶基焦磷酸（GPP）等前体转化为复杂骨架。例如，酿酒酵母工程菌已实现紫穗槐二烯产量提升250倍，而大肠杆菌平台则能合成稀有人参皂苷。

萜烯合酶的多样性宝库

TPSs可分为I型（金属离子依赖）和II型（α-螺旋富集）两大类。植物TPSs通常含有RRX₈W保守基序，而微生物TPSs则呈现更复杂的变异性。从橡胶树皮中发现的环氧角鲨烯环化酶（OSC）家族，到链霉菌中鉴定的2-甲基异茨醇合成酶，这些酶催化产生的结构差异直接决定了终产物的生物活性。

高通量挖掘技术突破

生物信息学工具结合表型筛选大幅提升效率。通过分析477种真菌基因组，研究者发现227种嵌合型TPSs；而基于sodorifen探针的细菌基因组挖掘则揭示了16碳萜合成新途径。微流控液滴系统与荧光报告基因（如GFP耦合）的应用，使得单日筛选10⁶个突变体成为可能。

蛋白质工程改造策略

理性设计方面，将真菌NSE基序突变为DDXXD可改变产物特异性；定向进化中，大肠杆菌色素报告系统成功筛选出β-石竹烯合酶突变体F26A/W29A，其催化效率提升3倍。值得注意的是，融合蛋白技术（如P450-TPS杂合酶）能直接生成氧化型萜类，避免中间产物积累抑制。

人工智能驱动的新纪元

AlphaFold2预测的TPS三维结构准确度达原子级别，而ESM-2语言模型通过分析1.5亿条序列，可精准定位影响活性的关键残基。机器学习工具如CatBoost已实现根据序列特征预测酶功能，为挖掘深海微生物等未培养资源中的新型TPS提供可能。

挑战与未来展望

当前瓶颈在于非典型TPS催化机制解析不足，以及缺乏高效产物检测手段。合成生物学与纳米技术的结合或将成为突破口，如DNA折纸支架精确控制酶空间排布，量子点荧光传感器实时监测产物浓度等创新方法正在兴起。