深圳先进院罗小舟团队Nat Com发表OSAR平台,一步法自动化重构大型基因簇加速微生物天然产物挖掘
深圳先进院罗小舟团队Nat Com一步法自动化重构大型基因簇,加速挖掘微生物“生命暗物质”
中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队在Nature Communications发表OSAR平台,将大型生物合成基因簇的克隆与表达重构整合为一步法自动化流程,配合PARBiG软件完成引物与同源臂的自动设计,结合Tecan液体工作站与Spinnaker机器人,约10天可构建数十个表达菌株。
微生物基因组挖掘早已表明,数以千计的次级代谢基因簇仍在等待与其编码产物建立对应关系 [1],深度学习工具又进一步降低了识别假阳性并拓展了可发现的基因簇类型 [2]。真正的瓶颈在于把序列信息变成可检测的分子:TAR克隆曾借助酿酒酵母体内同源重组直接捕获并重构一个67 kb的沉默NRPS基因簇,产出新抗生素taromycin A [3];结合腺苷酰化结构域底物预测的基因组挖掘也带来了新肽coelichelin [4];即插即用的合成生物学策略还被用于激活隐性基因簇 [5]。但这类方案多为逐簇定制、依赖繁重人工操作,而NRPS基因簇体量大、重复序列多,克隆与表达重构始终难以规模化。
中国科学院深圳先进技术研究院罗小舟团队在《自然—通讯》报道的OSAR平台正是冲着这一痛点。设计端,带网页界面的PARBiG软件自动解析基因簇序列、识别重复区、划分片段并以Primer3为核心设计引物,同时整合预设RBS与同源臂并生成验证引物,把数小时的人工设计压缩至每簇数秒;实验端由Tecan Fluent 780液体工作站与Spinnaker机器人协同,完成PCR、纯化、酵母组装直至转化枯草芽孢杆菌,无需定制DNA合成,一次DNA组装即同步完成克隆与表达重构。平台部署于深圳合成生物研究重大科技基础设施,据报道该设施还配备大型DNA片段、噬菌体、细菌和酵母等自动化合成与测试系统[6]。
验证结果相当可观:34个来自芽孢杆菌等五个属的NRPS基因簇(7.0–78.3 kb、含1–14个基因)中31个成功组装,成功率约91%,包括重复序列含量高达93.89%和88.04%的基因簇;从10个基因簇检出29种肽类产物(m/z 331.2–1259.7),其中14种的肽链长度或环大小不同于已知化合物,4种质荷比与已报道化合物不符。全程约10天可构建数十株表达菌株。NRPS3、11、21、30的产物在天然菌株中未被检出;对三个基因簇的深入研究解析出lateropeptin、此前未报道的脂肽sporolipins以及mycosins,并捕捉到模块跳跃、提前释放等非经典合成方式。相比针对单一沉默基因簇的TAR重构 [3],OSAR把这类能力标准化、并行化并自动化了,也印证了基因组挖掘到产物落地这条路线的可行性 [1]。
局限同样清楚:仍有3个基因簇未获全部所需片段,4种产物结构尚待解析,而模块跳跃等现象本身就说明仅凭生物信息学预测难以推断最终产物 [4]。平台目前验证集中于NRPS,能否推广到聚酮合酶及NRPS–PKS杂合体系、适配更多表达宿主,仍是下一步要回答的问题。
- 1.The evolution of genome mining in microbes - a review · Nat Prod Rep 2016
- 2.A deep learning genome-mining strategy for biosynthetic gene cluster prediction · Nucleic Acids Res 2019
- 3.Direct cloning and refactoring of a silent lipopeptide biosynthetic gene cluster yields the antibiotic taromycin A · Proc Natl Acad Sci U S A 2014
- 4.Discovery of a new peptide natural product by Streptomyces coelicolor genome mining · Nat Chem Biol 2005
- 5.Activation and characterization of a cryptic polycyclic tetramate macrolactam biosynthetic gene cluster · Nat Commun 2013
- 6.Biofoundry Platform - Shenzhen Synthetic Biology ... · infrasynbio.siat.ac.cn 2026
OSAR 把基因簇拆分、引物设计与酿酒酵母重组整合为自动化流程,约10天可完成从序列到表达菌株的构建,为大型NRPS基因簇的规模化挖掘提供可迁移的实验范式。
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