- 合成生物學(xué)智能化設(shè)計(jì)與應(yīng)用
- 滕越主編
- 1819字
- 2024-12-16 16:48:33
1.4.5 定向進(jìn)化
從生物化學(xué)和分子生物學(xué)的角度來講,定向進(jìn)化(directed evolution)是指模仿自然進(jìn)化過程,通過基因多樣化和突變庫篩選的迭代循環(huán),加速實(shí)現(xiàn)在胞內(nèi)或胞外進(jìn)行的自然進(jìn)化過程。定向進(jìn)化可以在不了解蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)和作用機(jī)制的前提下,獲得期望功能或全新功能的蛋白質(zhì)。“定向進(jìn)化”這一概念于20世紀(jì)90年代由生物工程學(xué)家Frances Arnold教授提出,在酶工程領(lǐng)域中發(fā)揮著重要作用。
近年來,包括高效構(gòu)建基因突變庫的方法、高通量篩選突變庫的方法、連續(xù)定向進(jìn)化策略、自動(dòng)化生物合成平臺(tái)助力定向進(jìn)化在內(nèi)的策略,提升了定向進(jìn)化的效率,使得突變庫的篩選速率提高了百倍以上。
(1)高效基因突變庫構(gòu)建方法。構(gòu)建高效、多樣化的基因突變庫是定向進(jìn)化的基礎(chǔ)。目前主要的構(gòu)建方法有體外突變法和體內(nèi)突變法。體外突變法主要包括可以產(chǎn)生隨機(jī)突變的易錯(cuò)PCR、DNA改組等。通過將這些傳統(tǒng)方法與基因高通量合成技術(shù)及 DNA 測(cè)序技術(shù)相結(jié)合,傳統(tǒng)的體外突變法存在的共有缺陷(如密碼子缺乏控制、具有序列偏好性等)在一定程度上得到了改善。例如,通過采用半理性設(shè)計(jì)突變氨基酸的方法,將PCR 反擴(kuò)載體與 T5 介導(dǎo)的克隆方法聯(lián)用,構(gòu)建了突變效率高達(dá)81.25%的檸檬烯環(huán)氧水解酶4個(gè)位點(diǎn)組合突變體庫,成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)定點(diǎn)飽和突變庫構(gòu)建方法的改進(jìn)。體內(nèi)突變法則通過基于CRISPR-Cas 系統(tǒng)的高效胞內(nèi)蛋白質(zhì)定向進(jìn)化工具,對(duì)參與同一代謝途徑的多個(gè)蛋白進(jìn)行定向進(jìn)化。
(2)新型高通量篩選技術(shù)。開發(fā)更快速、靈敏、準(zhǔn)確的高通量篩選技術(shù),可以最大程度地創(chuàng)建序列覆蓋率高、多樣性強(qiáng)的突變庫,同時(shí)能最大程度地發(fā)掘不同氨基酸序列與其對(duì)應(yīng)表型之間的關(guān)系。例如,利用文庫展示技術(shù)進(jìn)行突變庫的高通量篩選,在蛋白質(zhì)工程中得到了廣泛的應(yīng)用,包括噬菌體展示技術(shù)、細(xì)胞表面展示技術(shù)、核糖體展示技術(shù)以及mRNA展示技術(shù)。
文庫展示技術(shù)(library-based display)將突變的目標(biāo)蛋白展示于不同的生物體表面,并對(duì)蛋白質(zhì)進(jìn)行直接干擾,使蛋白質(zhì)與外部環(huán)境接觸,從而影響蛋白質(zhì)的降解程度和折疊狀態(tài),之后通過一定的方法富集、篩選蛋白質(zhì)檢測(cè)出相關(guān)的基因信息。其中,噬菌體展示技術(shù)有力地促進(jìn)了蛋白質(zhì)工程的發(fā)展,其將蛋白基因插入噬菌體外殼蛋白結(jié)構(gòu)基因的適當(dāng)位置,隨著噬菌體的傳代,融合蛋白會(huì)展示在噬菌體的表面,對(duì)應(yīng)的編碼基因則位于病毒顆粒內(nèi),大量蛋白由此與其 DNA編碼序列建立了直接聯(lián)系,使各種靶分子(抗體、酶等)的配體通過“吸附、洗脫、擴(kuò)增”得到快速鑒定。除此之外,細(xì)胞表面展示技術(shù)、核糖體展示技術(shù)以及mRNA展示技術(shù)也可應(yīng)用于突變庫的篩選。一些微型化、自動(dòng)化和集成化的新型技術(shù)體系也為一些代謝途徑關(guān)鍵酶、優(yōu)勢(shì)菌株、催化元件在定向進(jìn)化過程中的高通量篩選和選擇提供了優(yōu)良的解決方案。
(3)連續(xù)定向進(jìn)化。連續(xù)定向進(jìn)化旨在無人為干預(yù)的情況下完成基因突變、蛋白表達(dá)、表型選擇與篩選的迭代實(shí)驗(yàn),其通過縮短每輪的進(jìn)化時(shí)間來增加迭代次數(shù),利用可自我復(fù)制的生物體,提高獲得目標(biāo)性狀突變體的概率,在其基因組復(fù)制過程引入突變并利用突變后該生物體復(fù)制擴(kuò)增能力的差異性變化來實(shí)現(xiàn)建庫與篩選這兩個(gè)步驟的自動(dòng)連接和迭代循環(huán),從而減少人力勞動(dòng),使定向進(jìn)化快速進(jìn)行。例如,David Liu團(tuán)隊(duì)開發(fā)了噬菌體輔助的連續(xù)進(jìn)化系統(tǒng)(phage-assisted continuous evolution,PACE),通過設(shè)計(jì)特定的基因回路,將 pⅢ的表達(dá)與目標(biāo)蛋白的活性相偶聯(lián),再通過控制系統(tǒng)使得含有目標(biāo)活性突變體的噬菌體迭代富集,從而實(shí)現(xiàn)進(jìn)化與篩選自動(dòng)循環(huán)——可以在24h內(nèi)完成30輪以上的蛋白質(zhì)進(jìn)化。
(4)計(jì)算機(jī)輔助定向進(jìn)化。如果說定向進(jìn)化的關(guān)鍵在于對(duì)突變庫的高效篩選,那么計(jì)算機(jī)輔助定向進(jìn)化(主要是采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù))可以通過構(gòu)建輸入數(shù)據(jù)到輸出數(shù)據(jù)的復(fù)雜函數(shù)關(guān)系,并通過相關(guān)訓(xùn)練模型對(duì)訓(xùn)練集以外的序列空間進(jìn)行探索,因此在篩選和收集正向突變方面有著巨大的優(yōu)勢(shì)。不同的算法及軟件,如Modeller、Rosetta以及AlphaFold 2等在內(nèi)的多種方法已廣泛用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)。其中,AlphaFold 2采用了生物信息學(xué)和物理方法相結(jié)合的雙重預(yù)測(cè)方法。例如,George Carman課題組利用 AlphaFold 2預(yù)測(cè)了突變的釀酒酵母磷脂酸磷酸酶的結(jié)構(gòu),通過其結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)了其催化關(guān)鍵位點(diǎn)并推測(cè)了其催化活性機(jī)理。盡管計(jì)算機(jī)輔助定向進(jìn)化受到用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量的限制,但大量的研究已證明這的確是定向進(jìn)化方向頗具發(fā)展前景的方法。計(jì)算機(jī)輔助定向進(jìn)化已應(yīng)用于酶結(jié)構(gòu)與底物屬性的預(yù)測(cè)、反應(yīng)最佳微環(huán)境的預(yù)測(cè)以及酶最佳催化位點(diǎn)的預(yù)測(cè)。可以說,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物技術(shù)的進(jìn)步,以及序列-功能對(duì)數(shù)據(jù)的不斷增長,在酶分子的定向進(jìn)化過程中,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)會(huì)在探索未知酶序列信息以及空間結(jié)構(gòu)中發(fā)揮越來越重要的作用。
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