综述:萜类化合物生物合成领域的最新进展在可持续生物燃料领域中的应用:从瓶颈问题到新兴的融合技术

《Current Opinion in Biotechnology》:Recent developments in terpenoid biosynthesis for sustainable biofuels: from bottlenecks to emerging convergent technologies

【字体: 时间:2026年01月23日 来源:Current Opinion in Biotechnology 7

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  萜烯类生物燃料因高能量密度和优良燃烧特性成为可持续替代能源,但异源酶兼容性、代谢流失衡、产物毒性及经济性仍是产业化的主要瓶颈。本文通过酶工程优化、代谢网络重构、宿主耐受性提升和原料高效利用策略综述最新进展,并指出生成式AI辅助蛋白设计、液-液相分离合成人工细胞器、非天然萜烯骨架工程等交叉技术将加速其商业化进程。

  
Zhe Zhao|Weihan Chen|Hongwei Yu|Lidan Ye
生物质化学工程重点实验室(教育部),浙江大学化学与生物工程学院,杭州310058,中国
基于萜类化合物的生物燃料是化石燃料的可持续替代品,具有更高的能量密度和更优的燃烧性能。然而,实现工业化生产需要克服多个瓶颈:异源酶的不兼容性、代谢通量的不平衡、产品的毒性以及经济可行性。本文综述了通过酶工程、代谢重编程、宿主耐受性增强和原料利用等手段在应对这些挑战方面取得的最新进展。同时,该领域正处于一个关键节点,各种交叉技术——用于蛋白质发现的生成式人工智能、通过液-液相分离制备合成细胞器以及非天然萜类骨架(C??, C??)的工程化——都带来了变革性的进展。本文为将这些新兴技术整合起来,推动基于萜类化合物的生物燃料走向商业化提供了路线图。

引言

由于气候变化和地缘政治压力,迫切需要从化石燃料转向可再生能源,这使得生物燃料成为关键的替代品[1]。在各种生物燃料中,基于萜类化合物(C??–C??)的化合物在航空和运输应用中具有特别吸引力。它们的分支分子结构提供了优异的辛烷值、良好的低温流动性,以及与石油衍生燃料相当或更高的体积能量密度[2]。这些特性使得萜类化合物成为传统喷气燃料和柴油燃料的理想替代品。
萜类化合物是由异戊二烯(C?)构建块——异戊烯基焦磷酸(IPP)和二甲基烯丙基焦磷酸(DMAPP)合成的,这些构建块通过预烯基转移酶组装成更大的骨架。碳链长度决定了燃料的实用性:单萜(C??)、倍半萜(C??)及其环状/分支衍生物在能量密度和挥发性之间提供了最佳平衡[3]。有前景的候选化合物包括α-双环戊烷(C??)、β-法尼烯(C??)、α-蒎烯(C??)和柠檬烯(C??)(表1)。
通过工程化微生物进行微生物生物合成是一种有前景的方法,既能满足全球生物燃料的需求,又能减少温室气体排放。本文综述了基于萜类化合物的生物燃料生产的最新进展,重点关注那些已经显示出可测量改进的创新,并识别出有望实现商业化的新兴技术。

基于萜类化合物的生物燃料的天然和替代生物合成途径

萜类化合物通过两种进化上不同的途径合成:甲羟戊酸(MVA)途径和2-甲基-D-赤藓糖醇-4-磷酸(MEP)途径[4]。这两种途径最终都生成IPP和DMAPP。预烯基转移酶催化这些单元的逐个缩合,分别生成香叶基焦磷酸(GPP, C??)和法尼基焦磷酸(FPP, C??),它们是单萜和倍半萜的直接前体[3, 5]。萜类合成酶

基于萜类化合物的生物燃料在微生物生物合成中的关键挑战

要在工程化微生物中实现经济上可行的萜类化合物产量,需要解决途径表达、细胞代谢和生物工艺可行性方面的几个基本限制。异源酶的表达和催化效率是一个根本性的瓶颈。异源萜类合成酶在非天然宿主中常常表现出表达不佳、亚细胞定位不正确、辅因子利用效率低下或催化转化率不理想等问题

优化异源酶的表达和性能

要提高异源酶的表达和活性,需要采取多方面的工程策略,同时考虑翻译效率和催化性能。通过密码子适应性调整、启动子工程和基因拷贝数调控来优化表达,可以减轻宿主与异源基因之间的不兼容性,并提高整体蛋白质积累。一旦表达水平足够,就需要通过多种方法来提高催化效率:(1)亚细胞

未来展望

尽管最近的进展在萜类生物燃料的生产方面取得了显著改进,但仍存在挑战。模式生物体的产品耐受性较低,或者依赖于高成本的底物,而非典型宿主则受到遗传学特征不明确和工具箱有限的限制。异源酶与宿主代谢之间的固有不兼容性,加上萜类特异性转运蛋白的稀缺性,也为商业化带来了重大障碍

CRediT作者贡献声明

Zhe Zhao:研究、可视化、撰写——初稿;Weihan Chen:研究、可视化、撰写——初稿;Hongwei Yu:指导;资金获取;Lidan Ye:概念构思、指导、撰写——审稿与编辑、资金获取。

关于写作过程中生成式人工智能和人工智能辅助技术的声明

在准备本稿时,作者使用了DeepSeek工具来完善手稿。使用该工具服务后,作者根据需要对内容进行了审阅和编辑,并对发表文章的内容承担全部责任。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金(项目编号32471481)、江苏省碳达峰碳中和科技创新项目(现代农业)(项目编号BE2023399)以及中央高校基本科研业务费(项目编号226-2025-00043)的支持。
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