在天然產物合成生物學中，異源代謝模塊的導入往往與宿主內源各模塊間產生“適配性差”等兼容問題，從而影響目標化合物產率的提升。如何快速評估和優化適配性差的模塊一直是一項充滿挑戰的工作。2月29日，國際學術期刊Biotechnology Journal 發表了中國科學院上海生命科學研究院植物生理生態研究所王勇研究組題為Construction of polyketide overproducing Escherichia coli strains via synthetic antisense RNAs based on in silico fluxome analysis and comparative transcriptome analysis 的研究論文。該研究提出了一種描述模塊相互作用的系統方法，并用于改善大腸桿菌異源合成聚酮類化合物6-脫氧紅霉內酯B（6dEB）中存在的模塊適配問題。

　　通過結合流量組模擬分析和轉錄組分析，該研究首次發現了6dEB合成過程中不同代謝模塊內流量變化的整體趨勢存在巨大差異，并在對這些差異進行系統分析后找到了改善6dEB生物合成的潛在遺傳改造靶點。隨后，利用反義RNA技術，研究人員首次對大腸桿菌磷酸戊糖途徑模塊及核苷酸代謝模塊上的25個預測靶點進行改造以提高6dEB的合成水平。結果顯示，單獨下調18個基因靶點的表達分別使6dEB的產率提升至少20%以上，而模塊間的優勢靶點組合改造則提升了60%以上，這一策略使6dEB的合成水平提升了296.2%，搖瓶發酵的產量達到了210.4 mg/L，這是目前聚酮類化合物在大腸桿菌中異源合成的最高水平。該研究提供了一種模塊適配診斷、優化的有效方法，可廣泛用于改善底盤細胞中的異源產物合成產率，也展示了反義RNA技術在代謝工程中的良好前景。

　　該項工作得到了中科院百人計劃、國家科技部、國家自然科學基金委的支持。

　　結合in silico流量組學和比較轉錄組學分析，對大腸桿菌異源合成6dEB的各功能模塊相互作用進行系統考察，預測出改善6dEB生物合成的潛在靶點。