Summary

Identifizieren von Aminosäure-Overproduzenten mit selten-Codon-reichen Markern

Published: June 24, 2019
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Summary

Diese Studie präsentiert eine alternative Strategie zur herkömmlichen toxischen analogen Methode zur Identifizierung von Aminosäureüberproduzenten durch verwendung seltener Kodon-reicher Marker, um Genauigkeit, Empfindlichkeit und hohen Durchsatz gleichzeitig zu erreichen.

Abstract

Um den ständig wachsenden Markt für Aminosäuren zu befriedigen, werden Hochleistungs-Produktionsstämme benötigt. Die Aminosäure-Overproduzenten werden konventionell identifiziert, indem sie die Wettbewerbe zwischen Aminosäuren und ihren Analoga nutzen. Diese analoge Methode ist jedoch von geringer Genauigkeit, und richtige Analoga für bestimmte Aminosäuren sind begrenzt. Hier stellen wir eine alternative Strategie vor, die ein genaues, sensibles und hochdurchsatzreiches Screening von Aminosäureüberproduzenten mit selten-kodonreichen Markern ermöglicht. Diese Strategie ist inspiriert von dem Phänomen der Kodonverwendungsverzerrung in der Proteintranslation, für das Codons in häufige oder seltene basierend auf ihren Häufigkeiten des Auftretens in der kodierenden DNA kategorisiert werden. Die Übersetzung seltener Codons hängt von ihren entsprechenden seltenen Transfer-RNAs (tRNAs) ab, die von den cognate-Aminosäuren unter Hunger nicht vollständig aufgeladen werden können. Theoretisch können die seltenen tRNAs aufgeladen werden, wenn es einen Überschuss der Aminosäuren nach dem Aufladen der synonymen gemeinsamen Isoaktoren gibt. Daher könnten verzögerte Übersetzungen, die durch seltene Codons verursacht werden, durch Fütterung oder intrazelluläre Überproduktion der entsprechenden Aminosäuren wiederhergestellt werden. Unter dieser Annahme wird ein Selektions- oder Screening-System zur Identifizierung von Aminosäureüberproduzenten eingerichtet, indem die gemeinsamen Kodone der zielgerichteten Aminosäuren durch ihre synonymen seltenen Alternativen in den Antibiotikaresistenzgenen oder den Genen ersetzt werden. fluoreszierende oder chromogene Proteine. Wir zeigen, dass die Proteinausdrücke durch die Aufnahme seltener Codons stark behindert werden können und dass die Proteine positiv mit den Aminosäurekonzentrationen korrelieren. Mit diesem System können Überproduzenten mehrerer Aminosäuren leicht aus Mutationsbibliotheken abgeschirmt werden. Diese auf seltenen Kodonen basierende Strategie erfordert nur ein einzelnes modifiziertes Gen, und der Wirt ist weniger wahrscheinlich, der Auswahl zu entgehen als bei anderen Methoden. Es bietet einen alternativen Ansatz für die Gewinnung von Aminosäure-Overproduzenten.

Introduction

Die aktuelle Produktion von Aminosäuren hängt stark von der Fermentation ab. Allerdings liegen die Titer und Erträge für die meisten Aminosäurenproduktionsstämme unter den steigenden Anforderungen des globalen Aminosäuremarktes, der Milliarden von Dollar wert ist1,2. Die Gewinnung von Hochleistungs-Aminosäure-Overproduzenten sind entscheidend für die Aufwertung der Aminosäureindustrie.

Traditionelle Strategie zur Identifizierung von Aminosäureüberproduzenten nutzt die Wettbewerbe zwischen Aminosäuren und ihren Analoga in der Proteinsynthese3,4. Diese Analoga sind in der Lage, die tRNAs aufzuladen, die die entsprechenden Aminosäuren erkennen und so die Dehnungen der Peptidketten hemmen, was zu festem Wachstum oder Zelltodführt 5. Eine Möglichkeit, den analogen Spannungen zu widerstehen, besteht darin, die Konzentrationen von intrazellulären Aminosäuren zu erhöhen. Die angereicherten Aminosäuren übertreffen die Analoga für die endlichen tRNAs und sorgen für die korrekte Synthese funktioneller Proteine. Daher können Stämme, die die Analoga überleben, ausgewählt werden und sind wahrscheinlich die Überproduzenten der entsprechenden Aminosäuren.

Obwohl sich bei der Auswahl von Überproduzenten für Aminosäuren wie L-Leucin6als erfolgreich erwiesen hat, leidet die analoge Strategie unter gravierenden Nachteilen. Ein Hauptanliegen ist der analoge Widerstand, der aus dem Prozess der Mutagenese oder durch spontane Mutationen entstanden ist. Stämme mit Widerstand können der Auswahl entkommen, indem sie die Analoga5blockieren, exportieren oder herabstufen. Ein weiteres Problem sind die toxischen Nebenwirkungen der Analoga auf andere zelluläre Prozesse7. Infolgedessen können Stämme, die die analoge Selektion überleben, nicht die Aminosäure-Overproduzenten sein, während die gewünschten Overproduzenten aufgrund der negativen Nebenwirkungen fälschlicherweise ausgerottet werden könnten.

Hier wird eine neuartige Strategie vorgestellt, die auf dem Gesetz der Kodonvoreingenommenheit basiert, um genaue und schnelle Identifizierungen von Aminosäureüberproduzenten zu erreichen. Die meisten Aminosäuren werden durch mehr als ein Nukleotid-Triplet kodiert, das von den Wirtsorganismen anders bevorzugt wird8,9. Einige Codons werden selten in den Codierungssequenzen verwendet und werden als die seltenen Codons bezeichnet. Ihre Übersetzungen in Aminosäuren basieren auf den cognate tRNAs, die die entsprechenden Aminosäuren tragen. Jedoch, die tRNAs, die seltene Codons erkennen, haben in der Regel viel geringere Überfluss als die tRNAs der gemeinsamen Codons10,11. Folglich sind diese seltenen tRNAs weniger wahrscheinlich, die freien Aminosäuren in den Wettbewerben mit anderen Isoaktoren zu erfassen, und Übersetzungen der selten-codonreichen Sequenzen beginnen zu verlangsamen oder werden sogar beendet, wenn die Mengen an Aminosäuren begrenzt sind. 10. Die Übersetzungen könnten theoretisch wiederhergestellt werden, wenn nach dem Aufladen der synonymen gemeinsamen tRNAs aufgrund von Überproduktionen oder Extra-Fütterungen der entsprechenden Aminosäuren12ein Aminosäureüberschuss vorliegt. Wenn das selten-kodonreiche Gen einen Selektions- oder Screening-Marker kodiert, können Stämme, die die entsprechenden Phänotypen aufweisen, leicht identifiziert werden und sind wahrscheinlich die Überproduzenten der zielgerichteten Aminosäuren.

Die obige Strategie wird angewendet, um eine Auswahl und ein Screening-System zur Identifizierung von Aminosäureüberproduzenten zu etablieren. Das Selektionssystem verwendet Antibiotikaresistenzgene (z. B. kanR) als Marker, während das Screening-System die Gene verwendet, die fluoreszierende (z. B. grünes fluoreszierendes Protein [GFP]) oder chromogene (z. B. PrancerPurple) Proteine kodieren. Die Markergene in beiden Systemen werden modifiziert, indem definierte Zahlen der gemeinsamen Codons für die zielgerichtete Aminosäure durch ihre synonyme seltene Alternative ersetzt werden. Stämme in der Mutationsbibliothek, die das selten-kodonreiche Markergen beherbergen, werden unter geeigneten Bedingungen ausgewählt oder gescreent, und die Überproduzenten der zielgerichteten Aminosäuren können leicht identifiziert werden. Der Arbeitsablauf beginnt mit dem Aufbau des selten-kodonreichen Marker-Gensystems, gefolgt von der Optimierung der Arbeitsbedingungen und der Identifizierung und Verifizierung der Aminosäure-Überproduzenten. Diese analog-unabhängige Strategie basiert auf dem Dogma in der Proteintranslation und wurde praktisch verifiziert, um eine genaue und schnelle Identifizierung von Aminosäureüberproduzenten zu ermöglichen. Theoretisch könnte es direkt an Aminosäuren mit seltenen Codons und an alle Mikroorganismen angewendet werden. Insgesamt wird die auf seltenen Kodonen basierende Strategie als effiziente Alternative zum herkömmlichen analogen Ansatz dienen, wenn geeignete Analoga für bestimmte Aminosäuren nicht verfügbar sind oder wenn eine hohe falsch positive Rate das Hauptanliegen ist. Das nachstehende Protokoll verwendet seltenes Leucin-Kodon, um diese Strategie bei der Identifizierung von Escherichia coli L-Leucin-Overproduzenten zu demonstrieren.

Protocol

1. Aufbau der Plasmide, die die selten-codonreichen Markergene exemiten Wählen Sie ein Markergen aus, das eine entsprechende Anzahl der gemeinsamen Codons für die zielgerichtete Aminosäure enthält.HINWEIS: Für L-Leucin wird das Kanamycinresistenzgen kanR, das 29 Leucin-Codons enthält, von denen 27 häufige Codons sind, für den Aufbau des Selektionssystems13verwendet. Das gfp-Gen, das 17 gemeinsame Codons aus 19 Leucin-Codons enthält, oder das vio…

Representative Results

Für das Selektionssystem sollte eine starke Abnahme der OD600 für Stämme beobachtet werden, die das selten-codonreiche Antibiotikaresistenzgen beherbergen, im Vergleich zu dem Stamm, der das Wildtyp-Antibiotikaresistenzgen beherbergt, wenn er in einem geeigneten mittel (Abbildung 1a). Unter den gleichen Bedingungen wird die Abnahme der Zelle OD600 deutlicher, wenn die Anzahl der seltenen Codons im Antibiotikum-Resistenzgen zunimmt (<s…

Discussion

Die Anzahl der seltenen Codons in den Markergenen und dem Selektions- oder Screeningmedium ist entscheidend, um Proteinausdrücke aus den selten-codonmodifizierten Markergenen zu hemmen. Wenn kein signifikanter Unterschied zwischen Proteinausdrücken aus den Wildtyp-Markergenen und ihren Derivaten nachgewiesen werden kann, kann die Erhöhung der Anzahl seltener Codons oder die Verwendung eines nährstoffbegrenzten Mediums die Unterschiede verstärken. Wenn die Hemmungswirkung jedoch zu stark ist, können die Proteinausdr…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Die Arbeit wurde gemeinsam von der National Natural Science Foundation of China (Grant-Nr. 21676026), dem National Key R&D Program of China (Grant-Nr. 2017YFD0201400) und der China Postdoctoral Science Foundation (Grant-Nr. 2017M620643) unterstützt. Die Arbeiten am UCLA Institute of Advancement (Suzhou) wurden durch interne Zuschüsse der Provinz Jiangsu und des Industrieparks Suzhou unterstützt.

Materials

Acetonitrile Thermo 51101
EasyPure HiPure Plasmid MiniPrep Kit Transgen EM111-01
EasyPure Quick Gel Extraction Kit Transgen EG101-01
Gibson assembly master mix NEB E2611S
Isopropyl β-D-1-thiogalactopyranoside Solarbio I8070
L-leucine Sigma L8000
Microplate reader Biotek Synergy 2
n-hexane Thermo H3061
Phenyl isothiocyanate Sigma P1034
PrancerPurple CPB-37-441 ATUM CPB-37-441
TransStar FastPfu Fly DNA polymerase Transgen AP231-01
Triethylamine Sigma T0886
Ultra-high performance liquid chromatography Agilent 1290 Infinity II
Wild type C. glutamicum ATCC 13032
XL10-Gold E. coli competent cell Agilent 200314
ZORBAX RRHD Eclipse Plus C18 column Agilent 959759-902K

Referências

  1. Tatsumi, N., Inui, M. . Corynebacterium glutamicum: biology and biotechnology. , (2012).
  2. Tonouchi, N., Ito, H., Yokota, A., Ikeda, M. Present global situation of amino acids in industry. Amino Acid Fermentation. , 3-14 (2017).
  3. Gusyatiner, M., Lunts, M., Kozlov, Y., Ivanovskaya, L., Voroshilova, E. . DNA coding for mutant isopropylmalate synthase, L-leucine-producing microorganism and method for producing L-leucine. , (2005).
  4. Park, J. H., Lee, S. Y. Towards systems metabolic engineering of microorganisms for amino acid production. Current Opinion in Biotechnology. 19 (5), 454-460 (2008).
  5. Norris, R., Lea, P. The use of amino acid analogues in biological studies. Science Progress. , 65-85 (1976).
  6. Park, J. H., Lee, S. Y. Fermentative production of branched chain amino acids: a focus on metabolic engineering. Applied Microbiology and Biotechnology. 85 (3), 491-506 (2010).
  7. Bach, T. M., Takagi, H. Properties, metabolisms, and applications of L-proline analogues. Applied Microbiology and Biotechnology. 97 (15), 6623-6634 (2013).
  8. Crick, F. H. C. On the genetic code. Science. 139 (3554), 461-464 (1963).
  9. Plotkin, J. B., Kudla, G. Synonymous but not the same: the causes and consequences of codon bias. Nature Reviews Genetics. 12 (1), 32-42 (2011).
  10. Dittmar, K. A., Sørensen, M. A., Elf, J., Ehrenberg, M., Pan, T. Selective charging of tRNA isoacceptors induced by amino‐acid starvation. EMBO Reports. 6 (2), 151-157 (2005).
  11. Elf, J., Nilsson, D., Tenson, T., Ehrenberg, M. Selective charging of tRNA isoacceptors explains patterns of codon usage. Science. 300 (5626), 1718-1722 (2003).
  12. Sørensen, M. A. Charging levels of four tRNA species in Escherichia coli Rel+ and Rel− strains during amino acid starvation: a simple model for the effect of ppGpp on translational accuracy. Journal of Molecular Biology. 307 (3), 785-798 (2001).
  13. Zheng, B., et al. Utilization of rare codon-rich markers for screening amino acid overproducers. Nature Communications. 9 (1), 3616 (2018).
  14. Richardson, S. M., Wheelan, S. J., Yarrington, R. M., Boeke, J. D. GeneDesign: rapid, automated design of multikilobase synthetic genes. Genome Research. 16 (4), 550-556 (2006).
  15. Xiong, A. -. S., et al. PCR-based accurate synthesis of long DNA sequences. Nature Protocols. 1 (2), 791-797 (2006).
  16. Gibson, D. G., et al. Enzymatic assembly of DNA molecules up to several hundred kilobases. Nature Methods. 6 (5), 343-345 (2009).
  17. Green, M. R., Sambrook, J. . Molecular cloning: a laboratory manual. , (2012).
  18. Cohen, S. A., Bidlingmeyer, B. A., Tarvin, T. L. PITC derivatives in amino acid analysis. Nature. 320 (6064), 769-770 (1986).
  19. Zhou, J., Liu, W. J., Peng, S. W., Sun, X. Y., Frazer, I. Papillomavirus capsid protein expression level depends on the match between codon usage and tRNA availability. Journal of Virology. 73 (6), 4972-4982 (1999).
  20. Gregg, C. J., et al. Rational optimization of tolC as a powerful dual selectable marker for genome engineering. Nucleic Acids Research. 42 (7), 4779-4790 (2014).
  21. Pelicic, V., Reyrat, J. M., Gicquel, B. Expression of the Bacillus subtilis sacB gene confers sucrose sensitivity on mycobacteria. Journal of Bacteriology. 178 (4), 1197-1199 (1996).
  22. Avcilar-Kucukgoze, I., et al. Discharging tRNAs: a tug of war between translation and detoxification in Escherichia coli. Nucleic Acids Research. 44 (17), 8324-8334 (2016).
  23. Mundhada, H., Schneider, K., Christensen, H. B., Nielsen, A. T. Engineering of high yield production of L-serine in Escherichia coli. Biotechnology and Bioengineering. 113 (4), 807-816 (2016).
  24. Makosky, P. C., Dahlberg, A. E. Spectinomycin resistance at site 1192 in 16S ribosomal RNA of E. coli: an analysis of three mutants. Biochimie. 69 (8), 885-889 (1987).
  25. Feng, L., Tumbula-Hansen, D., Toogood, H., Söll, D. Expanding tRNA recognition of a tRNA synthetase by a single amino acid change. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 100 (10), 5676-5681 (2003).
  26. Naganuma, M., et al. The selective tRNA aminoacylation mechanism based on a single G• U pair. Nature. 510 (7506), 507 (2014).
  27. Hoesl, M. G., et al. Chemical evolution of a bacterial proteome. Angewandte Chemie International Edition. 54 (34), 10030-10034 (2015).
  28. Hershberg, R., Petrov, D. A. Selection on codon bias. Annual Review of Genetics. 42, 287-299 (2008).
  29. Huo, Y. -. X., et al. Conversion of proteins into biofuels by engineering nitrogen flux. Nature Biotechnology. 29, 346 (2011).

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Huo, Y., Zheng, B., Wang, N., Yang, Y., Liang, X., Ma, X. Identifying Amino Acid Overproducers Using Rare-Codon-Rich Markers. J. Vis. Exp. (148), e59331, doi:10.3791/59331 (2019).

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