利用经过基因改造的嗜冷细菌,在低温条件下显著提高秸秆纤维素向2,3-丁二醇的生物转化效率

《Journal of Environmental Chemical Engineering》:Enhanced bioconversion of straw cellulose to 2,3-butanediol at low temperature using engineered psychrotrophic bacteria

【字体: 时间:2026年02月17日 来源:Journal of Environmental Chemical Engineering 7.2

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  低温纤维素降解菌Flavobacterium johnsoniae W24H的酶系统优化及与产丁二醇菌的共培养系统,实现秸秆纤维素高效转化为2,3-丁二醇,产率提升60.1%。摘要:

  
Bowen Wu|Xiaopeng Zou|Yue Wang|Yaozu Mi|Hongying Shi|Hailian Zang|Chunyan Li
东北农业大学资源与环境学院,哈尔滨 150030,中国

摘要

为了实现低成本的2,3-丁二醇(2,3-BD)生物精炼,我们建立了一种集成双菌株、分阶段共培养系统,该系统能够在单一低温条件下将秸秆纤维素转化为2,3-BD。在本研究中,分离出一种能够降解纤维素的细菌Flavobacterium johnsoniae W24H,该菌株通过调节细胞膜成分和含量在15°C时保持流动性及抗氧化能力以适应低温环境。同时,它能够高效降解纤维素,在7天内积累5.87克/升的还原糖,并表现出较高的纤维素酶活性。基因组分析、分子对接和酶学特性研究表明,W24H拥有完整的纤维素酶系统。具体而言,关键的内切葡聚糖酶CelB75和β-葡糖苷酶BglX92在低温下仍保持高活性,这为它们的低温降解能力提供了分子基础。在相同的低温条件下,工程菌株W24H-celB75-bglX92显著提高了纤维素糖化效率,实现了10.49克/升的还原糖产量。此外,通过建立高效降解纤维素的细菌(W24H-celB75-bglX92)与生产2,3-BD的细菌(Raoultella terrigena HC6)的分阶段培养系统,成功实现了玉米秸秆纤维素向2,3-BD的高效转化。在20°C时,与原始菌株组合相比,该系统优化了纤维素水解与产物合成之间的代谢分工,使得2,3-BD的产量提高了60.1%,达到0.33克/克。本研究在低温条件下实现了秸秆纤维素向2,3-BD的高效生物转化,为低能耗生物精炼过程及农业废弃物的价值化利用奠定了基础。

引言

全球能源系统仍然严重依赖化石燃料,而化石燃料的开采和利用所带来的环境和可持续性问题引发了人们对能源安全的关注[1]。因此,开发可持续的可再生能源途径已成为全球能源转型的紧迫任务。在这方面,木质纤维素生物质的利用显示出巨大价值。木质纤维素是植物细胞壁的主要成分,由芳香族聚合物(木质素)和多糖(半纤维素和纤维素)组成[2]。作为一种可再生材料,它是全球最丰富的可持续资源[3]。尤其是纤维素成分,占生物质干重的35-50%,由于其线性葡聚糖结构(通过β-1,4-糖苷键连接)而具有优异的生物降解性,可以通过生物精炼转化为多种能源物质,如2,3-丁二醇(2,3-BD)、乙醇和5-羟甲基糠醛(HMF)[4],[5],[6]。纤维素生物精炼主要依赖于碳水化合物活性酶(CAZymes)将这种β-1,4-连接的葡聚糖转化为可发酵的糖类及其下游产物,其中糖苷水解酶(GHs)是CAZy数据库中收录的核心催化成分[7]。在这些GHs中,纤维素的降解通常通过纤维素酶级联反应进行。在典型的纤维素降解过程中,内切葡聚糖酶(EC 3.2.1.4)切割内部的β-1,4-糖苷键,生成纤维二糖和Cellobiose[8]。随后,β-葡糖苷酶(EC 3.2.1.21)将纤维二糖和Cellobiose水解为葡萄糖,从而减轻了Cellobiose对上游纤维素酶的反馈抑制作用,提高了整体糖化效率[9]。最近的研究越来越多地结合基因组或宏基因组筛选与蛋白质工程,以获得具有改进催化效率和操作稳定性的内切葡聚糖酶和β-葡糖苷酶,并优化它们在木质纤维素糖化中的协同作用[10],[11]。因此,内切葡聚糖酶和β-葡糖苷酶是纤维素生物转化效率的关键决定因素,仍是持续研究和优化的重点。
2,3-BD是一种多用途的平台化学品,广泛应用于化妆品、制药、食品、运输燃料、聚合物和工业溶剂领域,作为一种可再生燃料添加剂,主要通过微生物生物合成生产[12]。然而,底物成本是工业规模2,3-BD生物生产的主要经济限制。从木质纤维素废弃物底物中生物合成2,3-BD因其经济可行性和环境特性而受到广泛关注。例如,Rehman等人[13]使用亚硫酸盐预处理油棕原料,随后通过Klebsiella pneumoniae PM2发酵成功生产出2,3-BD。Hazeena等人[14]通过碱性预处理从燕麦壳和云杉树皮中分别获得了37.59克/升和26.74克/升的2,3-BD产量。然而,物理化学预处理的高成本,以及稀酸预处理等过程中释放的有毒物质,对木质纤维素水解物的发酵带来了重大挑战[15]。相比之下,使用降解纤维素的微生物进行生物预处理提供了一种可持续的替代方案,可以实现高效水解并减少抑制剂产生,降低环境影响[16]。因此,整合降解纤维素的细菌(用于水解和糖化)与生产2,3-BD的细菌(用于发酵)的协同效应,可以显著提高纤维素的利用效率。这种集成方法不仅通过温和的生物预处理减轻了抑制剂相关的毒性,还提高了纤维素转化效率,从而建立了碳和能源高效的生物制造平台,用于可持续生物燃料的生产。
2,3-BD的生物合成另一个瓶颈是温度限制,新兴的低温生物精炼技术有望克服这一挑战。低温生物精炼使得生物精炼过程可以在较低温度下进行,从而减少了对专用设备和先进温度控制系统的需求[17]。此外,在生物精炼操作中,低温和低压方法显著降低了净能耗,并简化了操作流程[18]。Lekakarn等人[19]指出,在中低温范围(20-40℃)内进行生物精炼在工业应用中具有双重优势:通过最小化热能输入降低能耗,并有效抑制副反应,从而保持维生素和风味化合物等热敏成分的稳定性。虽然这种温度控制策略在食品工业中显示出显著优势,但在纤维素到能源转化过程中遇到了微生物适应性的挑战。尽管Xu等人[20]使用在55℃下培养的Clostridium thermocellum XF811在玉米秸秆中实现了94.9毫克/克的可溶性糖产量,但大多数现有的降解纤维素的菌株在中高温下表现出最佳活性。然而,维持如此高的温度会显著增加能耗[21]。相反,尝试在常温或更低温度下进行发酵往往会导致微生物性能下降,从而降低发酵效率[22]。然而,嗜冷细菌能够在低温条件下结合降低能耗和提高生物过程生产力[23],[24],[25]。嗜冷细菌是指在低温下生长旺盛的细菌,具有独特的代谢适应性,在寒冷生态系统中广泛分布[26]。这些微生物通常在大约-2℃到20℃的生长范围内运作,许多嗜冷细菌即使在15℃下也能保持高酶活性[23],从而显著降低反应温度,节约能耗,有效解决上述限制[27]。因此,寻找适合在低温(≤20℃)下推进生物精炼发展的嗜冷细菌至关重要。
为应对上述传统2,3-BD生产中的挑战,本研究旨在开发一种在相对较低温度下将秸秆中的纤维素转化为2,3-BD的策略。具体内容包括:(1)分离并表征一种嗜冷降解纤维素的细菌,包括测量其在低温条件下的累积还原糖含量和纤维素酶活性;(2)通过分析细胞膜成分和含量的变化,研究该嗜冷菌株的低温适应生理特性;(3)通过全基因组测序、RT-qPCR分析、蛋白质结构建模和分子对接研究,评估其在低温下的催化效率和机制;(4)构建过表达菌株W24H-celB75-bglX92,该菌株能够在低温下降解纤维素并产生糖类,并与实验室保存的生产2,3-BD的菌株Raoultella terrigena HC6共发酵,实现纤维素向2,3-BD的低温转化。这项研究为在低温下将基于纤维素的生物质资源转化为可再生能源提供了可行的方法,为减少生物质转化过程中的能耗和促进清洁能源生产提供了理论基础和创新思路。

章节片段

菌株分离与鉴定

秸秆堆肥样本取自中国哈尔滨的东北农业大学基地。1.0克堆肥样品无菌悬浮在90毫升无菌蒸馏水中,并通过涡旋混合均匀化。随后,将1.0毫升上清液接种到纤维素培养基中(15.0克/升羧甲基纤维素钠(CMC-Na)、2.5克/升K2HPO4、1.6克/升(NH4)2SO4、0.3克/升CaCl2、0.5克/升MgSO4·7H2O、5.0毫克/升FeSO4·7H2O、1.7毫克/升ZnCl2),并在160转/分钟和15℃下培养。

菌株W24H在低温条件下的纤维素降解

从堆肥样本中筛选出的嗜冷降解纤维素的菌株W24H,在低温下表现出以纤维素为唯一碳源的生长和代谢能力。W24H菌落的颜色为黄色,表面光滑,中心透明,边缘半透明。根据系统发育分析(图S1A),W24H与Flavobacterium johnsoniae UW101具有100%的同源性。结合其形态特征,W24H

结论

嗜冷细菌Flavobacterium johnsoniae W24H在15°C下表现出显著的纤维素降解能力,这归功于其完整的纤维素酶系统和较高的β-葡糖苷酶活性(16.2单位/毫升)。此外,W24H采用了多种低温适应策略,包括调节膜脂肪酸不饱和度、类胡萝卜素积累和酶活性的动态调控。通过过表达celB75bglX92,工程菌株W24H-celB75-bglX92的降解能力得到增强

未引用的参考文献

[67]

CRediT作者贡献声明

Xiaopeng Zou:方法学、调查、数据分析、数据管理。Bowen Wu:撰写初稿、方法学、数据分析、数据管理。Yaozu Mi:验证、资源获取、方法学、数据管理。Yue Wang:可视化、验证、方法学。Hailian Zang:调查、资金获取。Hongying Shi:验证、资源获取、方法学、数据管理。Chunyan Li:撰写、审稿与编辑、项目管理、资金获取、概念构思。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了黑龙江省自然科学基金重点项目(项目编号ZD2023D001)、黑龙江省“公开竞争机制选拔最佳候选人”技术项目2022ZXJ05C01-01、国家自然科学基金(项目编号U22A20443)以及黑龙江省创新人才春雁计划(CYCX24005)的支持

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系
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