自1999年首个基因组规模代谢模型（genome-scale metabolic model，GEM）问世以来，GEM已成为解析生物代谢的重要工具。该模型包含代谢基因、代谢物和反应，并结合化学计量矩阵与约束优化，系统描述和模拟生物体内的代谢过程。此外，GEM能够整合热力学参数、动力学参数、多组学数据及多细胞过程，构建更精细且具有更强大预测能力的多约束多过程模型。然而，先验知识的局限成为其发展的瓶颈。机器学习技术凭借强大的数据处理和模式识别能力，为进一步扩展GEM提供了新思路。本综述系统总结了传统GEM及多约束多过程模型的构建流程，并着重探讨了机器学习在其中关键步骤中的应用前景，如基因功能注释、途径解析、空缺填补和生物学参数预测。机器学习技术作为新的驱动力，有望大幅度提升GEM的规模和质量，深化对生物代谢机制的理解，并推动实现数字孪生细胞。
利用对环境和非靶标生物友好的小分子生物农药防治病虫害，是一种可持续保障农作物安全生产的管理方法。然而，小分子生物农药的研发和应用也面临一些挑战，比如种类少、产量低等。通过合成生物学和代谢工程等方法，构建高产特定生物农药的微生物细胞工厂可以克服这些瓶颈问题。本文总结了2000年以来在我国新登记的小分子生物农药及部分半合成农药的化学结构与作用对象，并对代表性生物农药的生物合成机制与细胞工厂构建，如多杀霉素、白藜芦醇等进行了综述。对这些小分子生物农药的深入理解可为解析其生物合成途径与提高产量提供理论依据，并对新型生物农药的发现和应用提供借鉴。随着合成生物学与代谢工程等学科的不断发展，可以预见未来将设计和构建出更多高效、环保小分子生物农药的细胞工厂，并将其广泛应用于生产。
植物细胞培养（plant cell culture， PCC）作为一种极具发展潜力的生物合成平台，具有生长周期短、成本效益高、无病原危害、次生代谢产物丰富等优势，在医药、食品和保健等领域备受关注。然而，生产效率不足是限制PCC应用于商业化生产的最大阻碍，其中，遗传转化效率低、调控网络复杂、细胞结团及遗传稳定性差是主要困难。合成生物学遵循自下而上的工程化建造理念，对天然植物细胞进行精准设计与改造，为开发高效、经济可行的植物细胞工厂提供了新的解决方案。本文回顾了PCC作为合成平台在生产重组蛋白和次生代谢产物中的研究现状。重点探讨了植物合成生物学对PCC在工业化发展中的推动作用，包括优质植物细胞系的构建、遗传转化体系的优化、表达系统的优化、生产效率与产能的提升以及赋予植物细胞合成异源产物的能力。未来，PCC的发展更需强调合成生物学理念和技术在突破当前技术瓶颈中的关键作用，以促进植物细胞大规模培养的进一步发展。
现代农业发展正面临养分利用效率低下和环境负担持续加剧的双重挑战。近年研究表明，根际微生物组（rhizosphere microbiome）作为植物的“第二基因组”，通过调控土壤氮、磷、铁等关键养分的生物地球化学循环，在植物高效获取养分过程中发挥核心驱动作用。合成生物学（synthetic biology）的快速发展为根际微生物组的精准解析与功能设计提供了创新性工具，通过模块化基因编辑、人工群落构建及宿主-微生物互作调控等策略显著提升植物养分利用效率，为突破传统农业依赖化肥、缓解资源浪费和环境压力提供全新的技术途径。本文系统综述了合成生物学驱动下根际微生物组工程在植物养分高效利用领域的研究进展，重点包括根际微生物组参与土壤养分循环的作用机制解析，合成生物学工具在单菌功能强化，群落协同调控、宿主-微生物互作优化等方面的关键作用以及当前技术发展中面临的微生物组复杂性限制、工程菌田间定植稳定性不足、跨作物普适性受限和潜在生态安全风险等诸多瓶颈。并展望了合成微生物组在可持续农业发展中的应用潜力，未来通过定向功能设计、智能响应系统构建及“植物-微生物-环境”协同调控，有望实现作物养分利用效率与可持续生产力的显著提升，从而为推动农业绿色转型提供关键科学技术支撑。
母乳低聚糖（human milk oligosaccharides，HMOs）是母乳中仅次于乳糖和脂肪的第三大固体成分，具有调节免疫系统、维持消化健康及促进大脑发育等生理功能。近期，加州大学伯克利分校Patrick M. Shih基于合成生物学使能技术，在模式植物本生烟中重构HMOs代谢合成途径，利用太阳光能将CO2转化为系列HMOs。相关研究为HMOs的生物制造提供了新思路与新范例，扩宽了植物合成生物学在乳基功能营养品可持续发展领域的应用前景。从政策批准和工业应用等角度来看，上述技术仍处于“概念验证”阶段；相比之下，将CO2捕获催化与微生物细胞工厂发酵过程相结合的技术方案，更有望在短期内实现HMOs绿色生物制造的工业应用。
自然界中，豆科植物可以通过与根瘤菌的共生，利用其固氮能力将空气中的氮气（N2）还原为植物可直接利用的氨（NH3），从而降低了豆科植物对化学氮肥的需求。然而，玉米和水稻等非豆科作物缺乏根瘤共生固氮的能力，其高产稳产严重依赖化学氮肥的施用。过量施用氮肥导致土壤板结酸化，温室气体排放及水体富营养化等严峻的环境问题，严重威胁农业可持续发展和粮食安全。本文综述了固氮合成生物学的研究历史与现状，为降低非豆科作物对化学氮肥的依赖，固氮合成生物学提出了多种策略：改造根际固氮菌以增强对宿主的氮素供给；增强作物根际招募有益固氮微生物的能力以提高氮素利用效率；工程化改造非豆科植物形成类根瘤器官实现共生固氮；或将固氮酶系统直接导入植物细胞以创制自主固氮作物。近年来，该领域在提升作物产量和部分替代化学氮肥方面已取得显著进展，推动了生物固氮技术在可持续农业与生态环境保护中的创新应用。本文最后对固氮合成生物学的未来发展方向进行了展望，旨在为相关研究提供理论参考与技术指导。
油脂及脂肪酸衍生物是食品、生物能源、材料以及医药化工的基础原料，需求量大。当前我国油脂供给高度依赖进口油料作物，受限于耕地资源，仅依靠农业种植难以满足需求。合成生物技术的发展为油脂生产提供了新途径，其中微生物油脂合成技术具有原料来源广、生产周期短、不占用耕地等优势，成为缓解油脂资源供应压力的战略选择。本文从大宗油脂和高值油脂的角度，系统综述了微生物油脂和植物油脂合成生物制造的研究现状，分析了植物油脂和微生物油脂的经济性差异，并总结了油脂分离提取及检测技术。未来，从商业化成熟度考量，高值油脂在短期内有望快速发展，而大宗油脂在中远期具有广阔前景。通过合成生物技术构建高效油脂合成的微生物细胞工厂，推动全链条低成本生物炼制技术，有望创新油脂生产方式，促进油脂产业多元化发展。
合成生物学通过工程化设计与新生命系统构建，为农业带来了革命性的突破。与传统农业技术相比，合成生物学汇聚农业科技领域的高新技术，可以更高效、更广泛地解决光合作用、生物固氮、作物抗逆、农业生态可持续性等世界性农业难题。合成生物技术不仅可以提高作物产量和优化营养品质，还可以利用生物质副产物产生健康的肥料和土壤，实现废弃物资源化循环的新模式，是应对人口增加和气候变化、促进生物经济可持续发展的战略制高点。本文回顾了农业合成生物学的发展历程，综述了基因编辑技术、代谢工程策略、生物传感器元件开发、基因回路设计、人工智能等在农业中广泛应用的合成生物技术的最新研究进展。阐述了合成生物学在农业中的核心应用，包括提高作物产量和资源利用率、增强抗逆性、作物营养强化以及改善微生物互作等方面。合成生物学在农业领域的多维应用，将有效保障粮食安全并助力未来农业可持续发展。
光合作用是地球上几乎所有生命活动的能量和物质来源，其效率直接影响作物的生长和产量。随着合成生物学的快速发展，研究者们开始探索通过工程化手段，从不同层次优化光合作用的基本环节，包括光能利用、碳固定、光呼吸及光合逆境适应等。本文综述了近年来在提高光合作用效率方面的研究进展，重点讨论了新型光能转化模型的构建、Rubisco的定向进化与活性改造、碳同化途径的优化、光呼吸支路的设计以及逆境高光效回路的构建等策略。通过合成生物学的手段，可以显著提高植物的光合效率和抗逆能力，实现生物量和作物产量的提升，为应对全球粮食安全挑战提供新的解决方案。未来，基于合成生物学的策略，深入解析光合作用的分子机制，结合人工智能等新兴技术，将为光合作用的工程化改造提供更为有效的方法和途径，实现作物光合作用效率的显著提升。
在全球碳中和战略背景下，绿色生物制造正加速取代传统高污染、高能耗的化工生产方式。多酶级联反应（multi-enzyme cascade reaction， MECR）作为新一代生物催化平台技术，通过模块化酶网络实现“一锅式”高效转化，展现出卓越的原子经济性、显著降低的能耗以及突出的环境友好性。本综述明确聚焦于体外多酶级联催化系统（in vitro multi-enzyme systems），涵盖以下研究范畴：①体外多酶级联体系的定义；②体外多酶级联体系的分类；③体外多酶级联体系的相关技术及应用。系统解析了体外多酶组装与生物级联催化的分子机制与技术体系：基于反应拓扑学特征，提出四类级联模型（线性/趋同/平行/循环），阐明其动力学优势；突破性技术涵盖AI驱动的酶理性设计、纳米限域空间组织及光/电辅因子再生系统。通过智能适配设计理念，本文深入解析了跨尺度酶模块的拓扑优化与催化耦合机制，整合了计算流体力学建模、载体界面分子工程及微环境传质调控等关键技术。产业化实践表明，该技术已成功实现手性药物中间体、高值天然产物等的高效绿色合成，推动医药、材料等领域的工艺革新。展望未来，动态微环境精准适配、人工智能辅助的酶网络设计及连续流规模化制备等方向将引领技术发展，为绿色生物制造的产业化升级提供重要理论支撑与技术路径。
有机卤化物在医药和农业领域应用广泛，但其化学合成过程污染严重。卤化酶是实现化合物卤素修饰及功能改善的重要工具。与化学合成不同，卤化酶可以实现有机结构特定位置的精准卤化，并且反应条件温和，避免了苛刻反应条件以及有毒试剂的使用，其催化反应的过程符合绿色化学要求。本文综述了卤化酶在生物合成中的最新研究进展及其在工业生产中的潜在应用。首先，简要回顾了卤化酶的分类、结构特征及催化机制的研究现状，并介绍了相关领域的最新进展；其次，总结了近年来通过基因组挖掘、定向进化和合成生物学等技术发掘新酶资源、优化酶催化性能及扩展酶应用范围的策略；然后探讨了工程化卤化酶在药物、农药及其他生物活性物质合成中的具体应用案例；最后讨论了在机器学习迅速发展的背景下，卤化酶研究的未来发展趋势。
定向进化是合成生物学领域的核心底层技术之一。通过在实验室中模拟自然界发生的进化过程，定向进化利用功能筛选从大量的突变序列文库中不断获得性能提升的蛋白序列，帮助实现野生型蛋白难以实现的功能。近年来不断发展的机器学习、蛋白语言模型等人工智能（artificial intelligence， AI）方法进一步拓展了该技术的使用场景和工作效率，帮助其在酶、抗体、生物传感器等的改造中取得优异表现。本文总结了传统定向进化在突变文库构建和功能筛选过程中使用的典型策略，并对近年来开发的高效连续定向进化平台进行介绍，进一步对定向进化技术存在的序列空间有限、容易陷入局部最优等一系列问题进行探讨。快速迭代的机器学习模型与定向进化相结合，一方面能够缓解序列空间的探索局限性，另一方面能够从起始序列设计、中间文库优化、功能信息提取等多个维度对定向进化的实验流程进行完善，帮助实现更加高效的蛋白改造尝试。为明确定向进化结合机器学习的应用潜力，本文重点展示了机器学习辅助定向进化的代表案例。最后，简要探讨了该领域的潜在挑战和未来发展方向。
随着生物技术的快速发展，越来越多的生物制造饲料原料及添加剂研发成功。这些产品不仅能提高饲料的营养价值，还可以降低生产成本、提高养殖效益。然而，生物制造饲料原料及添加剂在生产工艺和质量标准方面与传统产品存在较大差异，造成市场准入障碍，制约了饲料及畜牧业的高效发展。本文系统梳理了欧盟、美国、日本和中国的生物制造饲料蛋白原料和添加剂的市场准入与监管机制，包括相关法规政策依据、审批流程及标准要求。欧盟的审批流程相对严谨，对产品的安全性评估更为全面，但审批时间较长；美国的准入制度较为灵活，三种多元化的准入途径，但对于“一般公认安全”（Generally Recognized as Safe， GRAS）物质的认定存在一定的主观性；日本的法规较为完善，兼顾社会伦理与市场实际，形成了一套严谨且灵活的体系。近年来，中国在生物制造饲料原料或者添加剂市场准入与监管方面，规范了审批流程和标准，缩短了审批周期，但在产品评价方法、评价程序等方面仍存在一些问题。本文针对性地提出了优化建议，旨在助力生物制造在饲料养殖行业的高质量发展。
动物营养是保障畜牧业可持续发展的关键环节，动物营养过程的效率直接关系到资源利用效率、环境承载能力与粮食安全。随着农业合成生物技术的快速发展，研究者正积极应用工程化策略革新动物营养利用体系，主要涵盖饲料原料开发、饲料添加剂合成及胃肠道高效营养转化等方向。本文系统综述了该领域的最新进展，重点聚焦于基因编辑作物、微生物蛋白、饲料添加剂、胃肠道工程微生物等方向的关键使能技术与工程化策略，阐释了农业合成生物学在提升饲料利用效率、保障动物健康及促进畜牧业绿色转型中的巨大潜力。探讨了当前农业合成生物学在动物营养领域所面临的挑战与未来发展趋势，包括多基因系统设计与AI设计驱动生物育种进入4.0时代，动态调控系统开发与机器学习强化细胞工厂全局调控，多维度设计与学科交叉用于解析与调控动物消化系统。强调了其理念与技术对于突破现有技术瓶颈的关键作用。未来，农业合成生物学将通过深度融合多组学、机器学习与自动化平台技术，突破基因编辑与菌群调控难题，驱动动物营养创新发展。
氨基酸作为动物饲料的重要组成部分，是提高畜禽消化机能、禽肉品质、蛋白转化效率以及降低豆粕使用量的关键要素。合成生物技术的快速发展为氨基酸高产菌株构建和优化铺平了道路，极大地提升了氨基酸生产效率，显著降低了生产成本。本文在分析L-赖氨酸、L-甲硫氨酸、L-苏氨酸和L-异亮氨酸等四种天冬氨酸族氨基酸合成途径的基础上，详细介绍了菌种改造方法和策略，包括代谢路径重构、代谢途径优化、辅因子供应和增强产物外排等四个方面，未来要从工业环境抗逆性、底物利用范围的拓展以及动态调控系统的优化三个方面进行突破，才能为高性能氨基酸生产菌株的创制提供理论指导和技术支撑。
合成生物学作为一门通过设计、构建和改造生物系统来实现其特定功能的学科，被广泛应用于生物制造、环境保护和药物合成等领域。基因功能的系统性探索和工程菌株文库的构建是推动合成生物学发展的重要手段。本文重点介绍了不同酵母文库在合成生物学中的构建方法及其应用前景。随着基因组测序和高通量技术的快速进展，酿酒酵母和裂殖酵母等微生物文库在系统性研究中发挥了关键作用。基因缺失文库、过表达文库、转座子插入文库等多种类型的酵母文库为基因组合优化和代谢路径设计提供了重要工具，促进了代谢工程和合成生物学的创新应用。这些文库在工业生产中支持高产菌株的构建，如用于生物燃料和化学品的高效生产；在环境领域，通过基因改造筛选，生成具备污染物降解能力的菌株，为生态修复提供解决方案；在药物合成方面，文库帮助构建高效合成药用化合物的菌株，推动生物制药的发展。然而，当前文库构建和应用仍面临诸如构建成本、基因组编辑的精确度及筛选效率等技术瓶颈。未来，自动化、数字化和新型筛选技术的进步有望突破这些瓶颈，推动酵母文库的快速构建和高效筛选，从而加速合成生物学在可持续发展和生态工程中的应用。
2025年年初，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布并开源了其自主研发的DeepSeek-R1对话大模型。该模型具备极低的推理成本和出色的思维链推理能力，在多种任务上能够媲美甚至超越闭源的GPT-4o和o1模型，引发了国际社会的高度关注。此外，DeepSeek模型在中文对话上的优异表现以及免费商用的策略，在国内引发了部署和使用的热潮，推动了人工智能技术的普惠与发展。本文围绕DeepSeek模型的架构设计、训练方法与推理机制进行系统性分析，探讨其核心技术在AI蛋白质研究中的迁移潜力与应用前景。DeepSeek模型融合了多项自主创新的前沿技术，包括多头潜在注意力机制、混合专家网络及其负载均衡、低精度训练等，显著降低了Transformer模型的训练和推理成本。尽管DeepSeek模型原生设计用于人类语言的理解与生成，但其优化技术对同样基于Transformer模型的蛋白质预训练语言模型具有重要的参考价值。借助DeepSeek所采用的关键技术，蛋白质语言模型在训练成本、推理成本等方面有望得到显著降低。
农业合成生物学作为融合生物学、工程学与计算机科学的交叉学科，通过创新设计与改造生物系统，推动农业生产向更高效、可持续的方向发展。其进步不仅依赖技术创新，更需政策规划与产业需求的动态适配。近年来，全球各国政府通过政策制定、创新激励与产业促进，加速推进该领域的发展。政策方面，美国、欧盟、英国及澳大利亚等国家和地区，通过顶层设计和配套措施，支持基因编辑、代谢工程等关键技术在农业领域的研发与应用。我国亦积极构建产学研一体化的创新生态系统，加速农业合成生物技术的创新与产业化进程。产业方面，在政策引导下，创新技术已在育种、食品与饲料、生物农药等细分领域实现初步商业化。本文基于农业合成生物学的创新链与产业链，系统梳理国内外相关政策规划与产业发展现状，并聚焦作物改良、抗逆性提升及原材料开发等重点方向，解析农业合成生物学“技术驱动-中试验证-产业转化”链条中的关键环节，以期为破解产业化瓶颈、优化资源配置、激发市场主体活力提供参考路径，从而加快我国农业生物技术创新成果转化进程，保障国家粮食安全与生态安全，全面提升我国农业领域的国际竞争力与可持续发展能力。
微生物细胞工厂作为绿色生物制造的重要实现形式，广泛应用于食品、化工、医药和能源等领域。然而，利用传统代谢工程策略改造微生物细胞工厂生产目标产品时，仍面临静态代谢调控的局限性与代谢通量实时监测的滞后性等问题，制约着生物基产品的高效生物合成。基于转录因子生物传感器通过实时感知代谢物浓度信号或环境信号，自动调控目的基因表达，为微生物细胞工厂的高效构建与智能化调控提供了创新性解决方案。本文介绍了基于转录因子生物传感器的组成、分类及作用机制，围绕传感器配体识别模块的设计和信号输出模块的元件重构，总结了基于转录因子生物传感器的构建策略，对基于转录因子生物传感器在微生物细胞工厂中的应用进展进行了综述，包括高通量筛选、代谢工程靶点挖掘以及动态调控。聚焦目前基于转录因子生物传感器面临的代谢物响应元件匮乏、检测范围受限、配体识别特异性不足、转录依赖的耗时性和传感器元件鲁棒性缺陷等挑战，对未来的研究方向进行展望，为未来基于转录因子生物传感器的构建与应用提供借鉴。
生物制造作为全球科技革命与产业变革的战略制高点，正通过合成生物学和人工智能等前沿技术的深度融合和协同创新，驱动物质生产方式实现颠覆性重塑。生物制造领域的标准化工作是加速科学发现进程、大幅增进生产效能、确保产业健康发展的重要基础。全球主要经济体均已将生物制造标准化列为国家竞争核心要素，竞相争夺产业发展主导权。本文梳理了国内外生物制造领域标准建设现状，从技术研发、产业生态、国际协同三个维度识别出标准制定进程滞后、跨领域标准协同受阻、国际标准互认壁垒三大问题。基于此提出构建动态化标准转化机制、建立跨领域标准协同平台、实施标准国际化计划的标准体系协同发展路径，为我国加快建设生物制造标准体系、推动生物制造从“技术驱动”转向“标准主导”的发展阶段提供理论支撑和决策参考。
