大肠杆菌中N-乙酰神经氨酸生物合成的代谢工程与深度学习驱动的蛋白质工程

《Nature Communications》：Metabolic engineering and deep learning-driven protein engineering for N-Acetylneuraminic acid biosynthesis in Escherichia coli

　　

摘要

N-乙酰神经氨酸 (NeuAc) 是一种在药物和婴儿营养领域具有重要价值的唾液酸，一旦克服该途径的催化瓶颈，微生物合成便提供了一条具有放大潜力的途径。我们将深度学习与代谢工程相结合，构建了一株高滴度生产 NeuAc 的大肠杆菌 (E. coli) 菌株。通过模块化途径工程，产量达到了 1.25 g L^?1，并确定 N-乙酰氨基葡萄糖 2-差向异构酶 (AGE) 为限速步骤。我们开发了 DLCatalysis，这是一个能够从蛋白质序列和底物直接预测 k_cat K_m^?1 的深度学习框架，并利用它挖掘出 AGE^Bf，使滴度提升至 6.84 g L^?1。在 DLCatalysis 指导下对 AGE^Bf 和 NeuB^Nm 进行改造，将 NeuAc 产量提高至 9.27 g L?1；同时识别并敲除 exuT（一种此前未注释的 NeuAc 转运蛋白），阻断了产物的重新摄取。在 5 L 补料分批发酵中，优化菌株的产量达到 85.5 g L^?1，表明 AI 引导的酶发现能够解决一直限制微生物生产 NeuAc 的瓶颈。