外来者归来：对植物酶的“酵母化”

将植物代谢途径表达到微生物平台上是生产众多所需植物化合物的高效、经济的方法。作为真核生物，酵母常作为首选平台。然而，植物酶在酵母中表达常常失败，因为酶不适应外来酵母细胞环境。本文首先总结了当前用于优化植物酶在酵母中性能的工程方法。这些方法的关键限制是其耗时且必须针对每个酶进行定制，这显著阻碍了植物途径在细胞工厂中的建立。针对这一挑战，我们提出开发一种高性价比的计算管道来重新设计植物酶，以适应酵母细胞微环境。这一构想得到强有力的证据支持：植物酶和酵母酶 exhibits distinct sequence features that are generalizable across enzyme families。因此，我们引入一个数据驱动的机器学习框架，从自然蛋白序列变异中提取“酵母化”规则，可广泛应用于所有酶。我们还讨论了将机器学习模型集成到完整设计-建造-测试周期中的潜力。