基于大规模生物反应器内细胞运动轨迹模拟的动态代谢调控研究

The efficient and rational scale-up of industrial bioprocesses has always been a scientific problem, which is originated from environmental fluctuations in large-scale bioreactors. Performance loss is frequently observed in industrial-scale penicillin fermentation processes using Penicillium chrysogenum, which becomes the bottleneck for further tapping the production potentials. Tracking the flow paths of cells fluctuating in large-scale bioreactors is a highly valuable tool for evaluating cellular performance in production tanks. The metabolic response to environmental variations along these lifelines provides deep insight in the dynamic environment inside a large-scale fermentor, from the point of view of the microorganisms themselves. Based on the substrate concentration data simulated by the large-scale penicillin fermentor fluid dynamics and the fluctuating dissolved oxygen data simulated by the laboratory-scale reactor dissolved oxygen model, this project reproduces in the P. chrysogenum chemostat cultures rapid changes in substrate concentration and dissolved oxygen concentration in the large-scale fermentor; integrated multi-omics datasets will be used to reveal multi-layered regulation of metabolism and the dynamic regulation mechanism of penicillin synthesis. Meanwhile, the acquired dynamic metabolite concentration data and the summarized metabolic regulation scheme under the fluctuating environments can serve as the basis for establishing a metabolic structured kinetic model with highly predictive ability. This provides a scientific basis for the optimization of industrial-scale reactor design, process feed and oxygen supply strategies.

工业生物过程的高效理性放大一直是一个科学难题，而大规模反应器内波动的环境正是导致放大困难的根源。在大规模青霉素生产过程中往往面临生产能力降低的难题，成为了进一步挖掘产黄青霉生产“潜质”的重要瓶颈。追踪大规模生物反应器内波动环境下的细胞运动轨迹是评估细胞生产性能的重要工具。研究微生物在经历这些由于不同运动轨迹引起的代谢响应可以深入理解大规模反应器内的波动环境。本项目以大规模青霉素发酵罐流体力学模拟的底物浓度数据和实验室规模反应器溶氧模型模拟的溶氧波动数据为基础，在产黄青霉恒化培养体系重现菌体在大型反应器中随流体运动经历的底物浓度和溶氧浓度快速变化过程，整合多组学数据揭示深层次的代谢调控规律和青霉素合成能力降低的动态调控机制。同时，波动环境下的动态代谢物浓度数据获取和代谢调控规律总结为建立高预测性能的结构化动力学模型奠定基础。项目研究成果将为工业规模反应器设计、过程优化和过程预测提供科学依据。

工业规模青霉素生产过程中常常由于反应器内不均匀流场环境导致生产能力降低，成为进一步挖掘产黄青霉生产“潜质”的重要瓶颈。本研究通过在产黄青霉恒化培养体系重现菌体在大型反应器中随流体运动经历的底物和溶氧浓度快速变化过程。一方面，利用系统动态补料策略获得了菌体在秒级至小时/天级时间尺度波动环境下胞内代谢物浓度数据。研究结果揭示了在单次葡萄糖脉冲之后观察到中心碳代谢途径中间代谢物池呈现单调变化，ATP水平和腺嘌呤核苷酸池突然显著降低现象，而在周期性葡萄糖脉冲下这些中间代谢物的呈现规律波动。此外，在稀释率线性降低实验中，中心碳代谢途径中大多数中间代谢物浓度与稀释率变化一致。相反，胞内海藻糖和阿拉伯糖醇水平与比生长速率呈负相关。另一方面，通过进气组分的快速切换实现不同稳态溶氧水平、溶氧线性变化以及周期性溶氧波动。研究结果表明当DO低于20%时，青霉素生产率下降，副产物累积。在溶氧线性降低后，当溶氧恢复为60%时，青霉素生产率在60h内恢复到最大值。同时，在氧气供应不足的情况下，细胞的还原水平（NADH/NAD+）较高。通量平衡分析结果也表明在DO为5%时，通过乙醛酸分流的通量比对照增加了35倍，有利于维持氧化还原平衡状态。此外，在低DO环境时，胞内ATP含量较低，而能荷水平在DO大于5%时基本保持不变。溶氧周期性波动时比青霉素合成速率降低最快，经过约100 h的溶氧波动后，其比青霉素合成速率相比对照批次降低了50%以上，而5%溶氧稳态和溶氧线性降低到0%时比青霉素合成速率比对照分别降低25%和 14%。然而，相对于溶氧线性降低，溶氧稳态和周期性变化时胞内氨基酸的水平对溶氧变化不敏感。本项目通过整合代谢组和通量组数据揭示了深层次的代谢调控规律和青霉素合成能力降低的动态调控机制。同时，波动环境下的动态代谢物浓度数据获取和代谢调控规律总结为建立高预测性能的结构化动力学模型奠定基础。研究成果将为工业规模反应器设计、过程优化和过程预测提供科学依据。

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