综述:酰基高苏氨酸内酯引导的微藻生物技术:从代谢重编程到过程工程

《Biotechnology Advances》:Acyl-homoserine lactone-guided microalgal biotechnology: from metabolic reprogramming to process engineering

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月17日 来源:Biotechnology Advances 14.1

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   •AHL的结构和暴露形态决定性地影响微藻的响应。•AHL的命运和群体感应淬灭决定有效信号暴露。•AHLs调节微藻生长、碳分配、氧化还原平衡和聚集。•感知和建模有望实现可预测的AHL介导过程控制。•技术经济分析、生物安全和放大验证是实现转化的优先事项。引言微藻是有前景的光合细胞

  
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    AHL的结构和暴露形态决定性地影响微藻的响应。
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    AHL的命运和群体感应淬灭决定有效信号暴露。
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    AHLs调节微藻生长、碳分配、氧化还原平衡和聚集。
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    感知和建模有望实现可预测的AHL介导过程控制。
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    技术经济分析、生物安全和放大验证是实现转化的优先事项。

引言

微藻是有前景的光合细胞工厂,可用于废水处理、生物燃料生产、碳捕获以及高价值生物产品的合成。其优势包括高效的光合作用、高CO2固定能力、快速生物量形成以及将污染物去除与生物质回收耦合的能力(Zhang et al., 2025; Chen et al., 2024)。然而,大规模应用仍受到培养性能不稳定、生物量积累与目标产物形成之间的权衡、以及收获和下游处理成本高昂等因素的制约(de Paula Pereira et al., 2024; Dutta et al., 2025)。近期的技术经济分析(TEA)和生命周期评估(LCA)进一步表明,培养稳定性、资源投入、收获效率和操作鲁棒性对过程可行性有重要影响(Rossi et al., 2025; Zhang et al., 2025)。在保持培养稳定性的同时提高内在生产率仍然是微藻生物技术的重大挑战。
一种潜在的方法是利用藻胞环境中自然发生的调控相互作用,在这种环境中微藻与多样的微生物群落共存。相关细菌可以通过化学通讯和代谢物交换影响藻类生长、代谢、胁迫适应和种群组织(Seymour et al., 2017; Abd-El-Aziz et al., 2025)。在这些微生物信号中,N-酰基高丝氨酸内酯(AHLs),即革兰氏阴性菌的经典群体感应(QS)分子,作为潜在的全域生物学生理学调控因子已引起越来越多的关注(Fuqua and Greenberg, 2002; Whitehead et al., 2001; Papenfort and Bassler, 2016; Dow, 2021)。越来越多的证据表明,细菌产生的AHLs或外源添加的AHLs可以影响微藻的生长、脂质代谢、胁迫响应和群落组织(Wang et al., 2022; Parveen and Patidar, 2023; Zhou et al., 2024; Yu et al., 2024; Mao et al., 2025; Zhao et al., 2025)。
据报道的响应在幅度和方向上存在显著差异。根据信号结构、浓度、藻种和培养条件的不同,已观察到增强、无明显效果和抑制等响应。例如,C6-HSL及其衍生物对坚棒藻(Seminavis robusta)的影响有限,而C14-HSL促进生长,且多种C14衍生物抑制生长或光合活性(Stock et al., 2019; Stock et al., 2020)。这些差异表明,在评估AHL响应时需要考虑信号特性、暴露条件和藻种身份的重要性。
尽管关注不断增多,但三个主要的知识空白目前限制了微藻生物技术中可预测的AHL介导调控的发展。首先,AHL响应的生物学基础尚未得到阐明。在微藻中尚未实验验证任何专门的AHL受体或保守的感知途径,目前AHL结构与生物学响应之间的关联主要来自生理观察和组学分析(Dow, 2021; Zhou et al., 2024; Abd-El-Aziz et al., 2025; Mao et al., 2025)。其次,名义AHL浓度并不一定代表生物学上可利用的信号。有效暴露受水解、转化产物、吸附、扩散、群体感应淬灭(QQ)以及微生物群落内相互作用的影响(Yates et al., 2002; Decho et al., 2011; Grandclément et al., 2016; Roggatz and Parsons, 2022)。第三,当前证据主要来自烧瓶培养或简化的共培养体系。实际应用需要定量的信号监测、可重复的递送以及在不同pH值、光照、营养可用性和流体力学条件下的验证(Wang et al., 2022; Ou et al., 2023; Alam et al., 2024; Koneru et al., 2025)。AHL纯度、加药策略、培养条件和分析方法上的差异,以及负面响应报告的有限性,进一步加大了研究之间的比较难度。解决这些限制需要化学表征、暴露评估、生物学机制和过程评价的整合。
先前的综述已从生态学、微生物学、修复、生物燃料和共生体工程等角度探讨了群体感应与微藻之间的相互作用(Seymour et al., 2017; Dow, 2021; do Espirito Santo et al., 2022; Li et al., 2023; Tong et al., 2023; Yarbro et al., 2024; Semple and Pandhal, 2025; Abd-El-Aziz et al., 2025)。如表1所述,这些研究已大大推进了我们对藻类和细菌之间相互作用的理解,但AHL化学性质、信号命运、生物学响应和工程需求之间的联系仍然整合不足。关键问题涉及AHL结构特征与藻类响应之间的关系、微藻感知和传递AHL信号的机制,以及实验室观察结果在实际培养条件下的可重复性。AHLs在微生物群落内被产生、修饰和降解;因此,微生物共生体为理解其对微藻的影响提供了重要的背景,而外源添加则为研究单个信号提供了受控的方法。本综述整合了AHL化学、环境行为、分子和生理响应以及工程意义的当前知识,既关注实验支持的机制,也关注未解决的问题。它还评估了AHL在生物燃料生产、废水处理和代谢物合成方面的应用,以及相关使能技术、经济考量和生物安全要求。旨在建立一个连贯的框架,用于评估AHL介导策略在微藻生物技术中的发展和转化。

章节摘要

AHL的结构与分类

AHLs是革兰氏阴性菌中表征最清楚的群体感应自诱导剂。其保守的高丝氨酸内酯环与可变的酰基侧链相连,在AHL分子之间产生了巨大的化学多样性(Fuqua and Greenberg, 2002; Watson et al., 2002)。酰基链影响关键的理化性质,包括疏水性、稳定性和环境行为,从而影响信号活性和在细菌系统中的分布(Whitehead et al., 2001; Schaefer et

微藻对AHL的感知与识别

AHL暴露可以改变微藻的生长、脂质代谢、胁迫耐受性和种群组织,表明微藻可以对AHL信号作出生理响应。然而,这种响应性的分子基础在很大程度上尚未被表征。与革兰氏阴性菌中明确定义的LuxI/LuxR群体感应系统不同,真核微藻中尚未鉴定出功能性AHL受体或保守的识别模块(Fuqua et al., 1994; Papenfort and Bassler, 2016

微藻对AHL的响应及其工程相关性

理解微藻对AHL的响应需要考虑信号结构和浓度,同时兼顾微藻种属、生理状态和培养条件。据报道的响应涵盖四个具有工程相关性的主要性状组:生长和生物量生产率、碳分配和脂质积累、与污染物去除相关的胁迫和抗氧化响应、以及涉及聚集、生物膜形成和生物量的种群组织

微藻中AHL调控的过程应用与工程转化

AHL暴露相关的生理性状对不同微藻应用具有不同意义。在生物燃料生产中,生物量生产率、脂质积累和脂肪酸组成是关键性能性状;而在废水处理中则额外涉及胁迫耐受性、污染物去除、微生物相互作用和生物质分离;高附加值代谢物的生产则取决于产物产率、组成和生产率(图4)。表4对

AHL介导微藻生物技术工程转化的使能技术

将AHL相关的生物学响应转化为可重复的微藻过程,需要能够表征生物学响应、量化过程状态、预测响应模式并支持反应器规模实施的技术。多组学和标准化数据基础设施可以将AHL暴露与分子响应和表型性状联系起来,而定量感知和软测量传感器则为估算培养和信号状态提供了测量基础。机器学习可以

技术经济的对比定位

AHL介导的调控代表一种新兴的过程强化策略,其经济性能需要在系统层面进行评估。相关指标包括生物量和产品生产率、资源和能源需求、收获性能、操作稳定性以及监测和控制要求。如表6所述,成熟的微藻生产策略通过生物效益、资源

结论

AHLs是一类化学多样化的细菌信号,与生物技术相关的多种微藻性状有关,包括生物量生产、碳和脂质代谢、氧化还原调节、污染物去除、胞外组织、聚集和生物膜形成。跨AHL结构、浓度、微藻种属和培养系统的比较证据揭示了显著的响应异质性,范围从刺激到弱效应、无响应

CRediT作者贡献声明

陈力(Li Chen):概念化、原创草稿撰写、可视化。周金龙(Jin-Long Zhou):撰写—审阅与编辑。徐立和(Li-He Xu):撰写—审阅与编辑。杨静(Jing Yang):撰写—审阅与编辑。吴佩可(Pei-Ke Wu):撰写—审阅与编辑。孙悦(Yue Sun):撰写—审阅与编辑。宋凯伦(Kai-Lun Song):撰写—审阅与编辑。李凯元(Kai-Yuan Li):撰写—审阅与编辑。高锋(Feng Gao):撰写—审阅与编辑、监督。王文国(Wen-Guo Wang):撰写—审阅与编辑、监督、项目管理、资金获取。

利益冲突声明

作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

作者感谢四川省科技计划(项目编号2023NSFSC1997)、国家自然科学基金(项目编号32571729)以及中国农业科学院创新计划(项目编号CAAS-CSGLCA-202401-04)提供的资金支持。
陈力(Li Chen)| 周金龙(Jin-Long Zhou)| 徐立和(Li-He Xu)| 杨静(Jing Yang)| 吴佩可(Pei-Ke Wu)| 孙悦(Yue Sun)| 宋凯伦(Kai-Lun Song)| 李凯元(Kai-Yuan Li)| 高锋(Feng Gao)| 王文国(Wen-Guo Wang)
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