综述：利用人工智能实现高效微生物生产

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在微生物生产中的革新应用，涵盖AI驱动的酶挖掘（enzyme mining）、工程改造（engineering）、转录因子（TF）调控及生物过程优化（bioprocess control），为构建高效微生物细胞工厂（MCFs）提供了从途径设计到工业放大的全链条智能解决方案。

　　

AI赋能微生物生产：从蛋白质设计到智能发酵

AI-enabled enzyme mining and engineering

微生物生产依赖功能酶构建合成途径，但传统方法如多重序列比对（MSAs）效率低下。AI通过深度学习（DL）模型（如AlphaFold³）精准预测未解析蛋白质结构，加速酶挖掘。例如，扩散模型架构显著提升蛋白-配体复合物预测精度。此外，机器学习（ML）指导的理性设计（如单点饱和突变文库优化）将酶工程周期缩短60%，突破活性与特异性瓶颈。

AI-enabled transcription factor (TF) mining and engineering

代谢失衡是限制产量的关键因素。AI通过自然语言处理（NLP）解析基因组数据，快速识别异源转录因子（TF），并构建动态调控回路。强化学习（RL）优化的生物传感器可实时响应代谢物浓度，将苯丙氨酸产量提升3.2倍。此类动态调控工具大幅减轻细胞代谢负担，实现碳流精准导向目标产物。

AI-enabled bioprocess development

工业发酵需平衡产量（titer）、得率（yield）和生产率（productivity，TYP）。AI整合组学数据构建代谢模型（如基因组尺度模型GEMs），预测最优菌株改造靶点。发酵参数优化中，长短期记忆网络（LSTM）分析实时数据，动态调整pH、溶氧等条件，使紫杉醇发酵周期缩短30%。

Future perspectives

未来，通用大语言模型（LLMs）将整合生物语言（DNA/蛋白质序列）与实验数据，实现全自动途径设计。跨模态学习有望破解酶-底物相互作用等复杂问题，推动微生物生产进入“AI自主设计”时代。

Conclusion

AI技术正重塑微生物生产范式，从蛋白质智能设计到工厂级优化，为绿色生物制造提供颠覆性工具。随着算法与生物数据的深度融合，高效、低成本的微生物合成将成为现实。