Targeted proteomics for metabolic pathway optimization: Application to terpene production

甲戊酸途径 代谢工程 蛋白质组学 生物 大肠杆菌 生物化学 合成生物学 酿酒酵母 代谢途径 计算生物学 甲戊酸 基因 生物合成
作者
Alyssa M. Redding-Johanson,Tanveer S. Batth,Rossana Chan,Rachel A. Krupa,Heather L. Szmidt,Paul D. Adams,Jay D. Keasling,Taek Soon Lee,Aindrila Mukhopadhyay,Young-Mo Kim
出处
期刊:Metabolic Engineering [Elsevier]
卷期号:13 (2): 194-203 被引量:166
标识
DOI:10.1016/j.ymben.2010.12.005
摘要

Successful metabolic engineering relies on methodologies that aid assembly and optimization of novel pathways in microbes. Many different factors may contribute to pathway performance, and problems due to mRNA abundance, protein abundance, or enzymatic activity may not be evident by monitoring product titers. To this end, synthetic biologists and metabolic engineers utilize a variety of analytical methods to identify the parts of the pathway that limit production. In this study, targeted proteomics, via selected-reaction monitoring (SRM) mass spectrometry, was used to measure protein levels in Escherichia coli strains engineered to produce the sesquiterpene, amorpha-4,11-diene. From this analysis, two mevalonate pathway proteins, mevalonate kinase (MK) and phosphomevalonate kinase (PMK) from Saccharomyces cerevisiae, were identified as potential bottlenecks. Codon-optimization of the genes encoding MK and PMK and expression from a stronger promoter led to significantly improved MK and PMK protein levels and over three-fold improved final amorpha-4,11-diene titer (>500 mg/L).
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