.TRS_Editor P{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor DIV{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor TD{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor TH{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor SPAN{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor FONT{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor UL{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor LI{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor A{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor P{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor DIV{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor TD{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor TH{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor SPAN{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor FONT{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor UL{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor LI{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}.TRS_Editor A{margin-top:0px;margin-bottom:12px;line-height:1.8;font-family:宋体;font-size:10.5pt;}　　微生物育种技术正朝着自动化、标准化和系统化的方向发展，在短时间内将设计构建获得大量工程菌种，如何快速、准确地筛选到目标高产菌种是工业菌种迭代的关键限速步骤。生物传感器可将目标化合物的浓度信号转化为荧光等易于检测的信号，是菌种高通量筛选的重要工具。基于转录调控因子（Transcriptional factor，TF）的生物传感器被广泛应用于菌种的高通量筛选和代谢途径的动态调控。然而，天然TF的传感性能往往难以满足实际应用需求，目前主要通过定向进化或理性改造效应物结合域来提高其传感性能，但由于效应物结合域一般超过200个氨基酸，建库筛选的难度较大，且突变易改变其效应物响应特异性，因此急需发展更加简便、高效、通用的TF型生物传感器设计改造策略。　　中国科学院天津工业生物技术研究所研究员郑平团队等以原核生物中最大的转录调控因子家族——LTTR家族的LysG和BenM为研究对象，通过分子对接、分子动力学模拟和定向进化等技术解析了效应物结合域与DNA结合域间的铰链区的调控功能及其调控机制。研究进一步对仅包含约30个氨基酸的铰链区进行定向进化，可快速获得响应性能显著提升的突变体，从而开发了一种TF型生物传感器设计改造与性能提升的通用策略。该策略应用于碱性氨基酸生物传感器LysG的改造提升，获得的LysG突变体在赖氨酸合成关键酶的高通量筛选和合成途径的动态调控中展示出更好的应用效果。　　相关研究成果于近日发表在Biosensors & Bioelectronics上。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、天津市合成生物技术创新能力提升行动专项、天津市合成生物学海河实验室颠覆性创新类项目等的支持。　　论文链接 LysG蛋白结构的分子动力学模拟揭示铰链区的调控功能