组合策略提高深海链霉菌中抗生素ilamycins E1/E2的表达水平
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随着抗生素的滥用和细菌的抗药性不断加强,我们需要开发新的抗生素,ilamycins系列抗生素是1962年发现的,目前已经开发出来六种不同的类型(B1, B2, C1, C2, D and E1)。其中E1/E2具有较强的结核分支杆菌选择性抗性,在肺结核治疗上有较好的应用前景。
01
研究目的:通过培养基优化、外加金属离子、前提物质和表面活性剂以提高E1/E2的产量。
创新点:所采用菌株来源较新,相关报道较少。
02
菌株:S. atratus SCSIO ZH16 ΔilaR,工程菌。
培养过程:菌株在琼脂平板上,28℃培养5-7d,后挑取
1cm2左右的培养琼脂转入25mL种子培养基中,在220rpm,28℃下培养60h,后以一定接种量转入发酵培养基,对培养基组分、发酵条件进行优化。
03
文章首先对文献报道的7种培养基进行验证,后对碳氮源种类进行单因素筛选,进一步通过PB实验选择具有显著影响的三个因子,再通过单因素实验对因子水平进行实验,以进行后续的CCD实验设计和优化。
▼通过对六种碳源(glucose, maltose, sucrose, mannitol and soluble
starch) 和六种氮源(soybean meal,yeast extracted paste, yeast extract powder, peptone,malt extract, and beef extract) 进行优化,最终选择 soluble starch and soybean meal 作为碳氮原进行下一步的优化。
▼通过PB实验确定了soybeanmeal (X2), CaCO3 (X8) and (NH4)2SO4 (X5)为三个显著影响因子(根据下表P值)。
▼进一步通过单因素实验确定各因素的最优值为 soybean meal 20 g/L, CaCO39.6 g/L, and (NH4)2SO4 3.2 g/L。
▼以该值为核心,每个因子设置5个水平,以E1/E2的表达水平为应变量,开展20组实验,并对实验结果进行方差分析,并进行多元回归建模。获得预测模型如下:Y = 198.05 + 13.06A + 39.37B + 20.19C + 4.15AB+1.05AC + 6.85BC − 12.05A2 − 12.70B2 − 17.69C2。方差分析显示该模型可以用于实验结果预测,比如因素是否显著,模型是否显著,交互是否显著,如果实验模型或者较多因素不显著,那么该模型就不可用,不可以用来预测目标值,就不可以用来寻优。
▼文献中并没有说明用何种方法寻优,只是说采取 Design Expert软件获得最优条件。soybean meal(23.49 g/L), CaCO3 (17.67 g/L), and (NH4)2SO4 (4.68 g/L)。
▼进一步对所选条件进行了实验验证,确定了其有效性。
03
文章分别对pH,温度,装液量,摇床转速,摇瓶种类,接种量,接种时间和培养时间进行了优化。其中温度、装液量和接种量影响较为显著。
03
▼金属离子中ZnCl2可以提高表达水平。
▼通过代谢合成途径分析,选择7种氨基酸 (tyrosine, phenylalanine, tryptophan, 3-nitro-tyrosine, leucine,N-methyl-leucine and alanine) 和 shikimic acid(莽草酸)作为前提物质,研究其对发酵水平的影响。结果显示tyrosine 和shikimic acid 可以提高表达水平。
▼表面活性剂中,山梨醇能够有效提高表达水平。文章同时对山梨醇的添加方法进行了优化。山梨醇同时可作为碳源。
参考文献:
Zhu, Y., Zheng, G., Xin, X. et al. Combinatorial strategies for production improvement of anti-tuberculosis antibiotics ilamycins E1/E2 from deep sea-derived Streptomyces atratus SCSIO ZH16 ΔilaR. Bioresour. Bioprocess. 9, 111 (2022). https://doi.org/10.1186/s40643-022-00599-z
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