学术研究报告:整合机器学习与分子生物学揭示Apiotrichum mycotoxinivorans降解玉米赤霉烯酮(ZEN)的机制
第一作者及单位
本研究由广州医科大学附属第五医院生物靶向诊断与治疗广东省高校重点实验室的Zhi-Kai Yang(杨志凯)与暨南大学生命科学技术学院广东省高校富营养化与赤潮防治重点实验室的Yun Huang(黄芸)等共同完成,通讯作者为Da-Wei Li(李大伟)。论文于2025年10月7日被《Chemical Engineering Journal》(CEJ)接收,DOI编号为10.1016/j.cej.2025.169409。
学术背景
玉米赤霉烯酮(Zearalenone, ZEN)是由镰刀菌(Fusarium)产生的非甾体类雌激素模拟毒素,广泛污染谷物,具有内分泌干扰、免疫毒性、生殖毒性等多重危害。传统物理或化学脱毒方法因ZEN的高热稳定性效果有限,而微生物降解因其高特异性与低二次污染风险成为研究热点。Apiotrichum mycotoxinivorans(以下简称A. mycotoxinivorans)是真菌中已知的多毒素降解菌,但其降解ZEN的分子机制尚未阐明。本研究旨在通过整合转录组学与机器学习算法,揭示A. mycotoxinivorans降解ZEN的关键基因与代谢通路,为食品安全的生物修复提供理论依据。
研究流程与方法
1. ZEN降解能力验证
- 实验设计:以A. mycotoxinivorans菌株GMU1709为研究对象,设置对照组(无葡萄糖)与处理组(含2%葡萄糖),分别添加25 μg/mL ZEN,培养4小时后测定降解率。
- 分析方法:通过高效液相色谱(HPLC)定量ZEN残留量,比较细胞内、外及细胞表面吸附的ZEN分布,并评估胞内提取物与上清液的酶活性差异。
- 关键发现:GMU1709对ZEN的降解率接近100%,而葡萄糖显著抑制降解(降低43.8%),且降解主要通过胞内酶代谢而非吸附或分泌酶完成(p < 0.01)。
转录组学分析
机器学习驱动的关键基因筛选
基因功能验证
主要结果与逻辑关联
- 葡萄糖抑制机制:转录组揭示葡萄糖通过抑制能量代谢与氧化还原通路(如CYP450、ABC转运蛋白)降低ZEN降解效率。
- AmCHMO的核心作用:机器学习筛选与实验验证共同表明,AmCHMO通过氧化ZEN的酮羰基启动开环反应,是降解途径的限速酶。
- 降解通路模型:提出三阶段代谢模型——Phase I(AmCHMO/CYP450氧化)、Phase II(苯甲酸/苯乙烯代谢)、Phase III(ABC转运蛋白外排)。
结论与价值
1. 科学价值:首次阐明A. mycotoxinivorans通过胞内AmCHMO主导的氧化代谢降解ZEN,填补了真菌降解ZEN的分子机制空白。
2. 应用价值:AmCHMO可作为基因工程靶点,用于构建高效ZEN降解菌株,推动绿色饲料加工与农业污染修复。
3. 方法创新:机器学习与多组学整合的策略为复杂生物过程的关键基因挖掘提供了范式。
研究亮点
- 跨学科方法:机器学习(RF/SVM-RFE/LASSO)与分子生物学结合,提升基因筛选效率。
- 新酶发现:AmCHMO作为新型BVMO,拓展了真菌降解酶资源库。
- 环境应用潜力:为ZEN污染的生物治理提供可推广方案。
其他价值
研究还揭示了葡萄糖对降解通路的全局调控作用,为优化工业发酵条件(如碳源控制)提供了理论依据。此外,建立的GMU1709遗传操作体系(如pAMPY1载体)为该菌的后续基因工程研究奠定了基础。