Genome‐scale Metabolic Modeling Guided Escherichia coli Engineering for De Novo Biosynthesis of Chrysanthemic Acid

代谢工程 生物信息学 化学 代谢途径 生物合成 生物化学 代谢物 部分 合成生物学 组合化学 计算生物学 代谢网络 代谢中间体 效价 新陈代谢 谷氨酸棒杆菌
作者
Jiangpeng Yu,Kelin Cheng,Shenyang Qu,Jie Wang,Xun Wang,Cheng Zhao,Wei Li
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:: e12736-e12736
标识
DOI:10.1002/advs.202512736
摘要

Abstract Chrysanthemic acid is an unconventional monoterpene moiety of the natural pesticide pyrethrins with notable anti‐insect activity, making its industrial biosynthesis a promising avenue for sustainable agriculture. Here, an E. coli cell factory is designed and build for highly efficient chrysanthemic acid production guided by Genome‐scale metabolic models (GEM). The biosynthetic pathway is reconstructed and simulated the metabolic changes caused by exogenous modules are simulated. A key metabolic branch point catalyzed by ispA is identified by this model, and inhibiting its expression using synthetic small RNA redirected the metabolic flux, resulting in the titers of precursor chrysanthemol and chrysanthemic acid increasing by 162% and 59%, respectively. The effect of the expression level of downstream dehydrogenases on chrysanthemic acid titer is also predicated using GEM, and the further optimization of copy number for dehydrogenase genes led to a notably 570% increase in chrysanthemic acid titer experimentally. By integrating the debranching strategy with copy number optimization, a record chrysanthemic acid titer 141.78 mg L −1 is achieved in a bioreactor. The work seamlessly integrated in silico modeling optimization with wet‐lab practices that significantly enhance target metabolite titer through metabolic network engineering, offering a new route for constructing efficient cell factories for natural bioproducts.
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