工具类型

核心原理

优势

局限性

参考文献

基因编辑与调控系统

利用 Cas 核酸酶对目标 DNA 精确切割与修复，实现基因定点插入或敲除

高精度、可编程、可实现多基因并行调控

潜在脱靶风险、伦理限制

[37]

底盘细胞与代谢工程

通过基因组与代谢优化，重构宿主的生产能力与安全性

支持多模块组合与迭代优化，实现高效生物合成

代谢负担大，调控复杂

[38]

无细胞与人工系统构建

通过细胞提取或纯化组分体系在体外重建转录翻译与代谢反应，实现蛋白合成与人工细胞构建

高可控性、模块化、支持多回路测试与人工细胞构建

能量维持时间短、体系成本高、缺乏自我复制与长期稳态

[39, 40]

AI与自动化DBTL循环

将机器学习嵌入DBTL循环，实现实验预测与迭代优化

加速设计迭代、提升预测精度、多变量优化，减少成本

需大规模数据支撑

[41]

合成生物学的核心方法可归纳为四大类：基因编辑与调控系统、底盘细胞与代谢工程、无细胞与人工系统构建、AI与自动化DBTL循环（表2）。

在真核表达系统中，该研究以球形红细菌为底盘菌株构建粪卟啉III（CPIII，血红素核心前体）高效合成体系，通过酶工程手段，筛选并改造血红素合成关键酶。研究者从金黄色葡萄球菌中筛选出高活性金属螯合酶（HemHsa），其Fe2?螯合活性较其他同源酶高2-5倍，可高效催化CPIII生成血红素前体 Fe-CPIII；而针对粪卟啉脱羧酶（HemQ）天然活性低的瓶颈，研究者利用CRISPR-Cas12a介导的高通量筛选系统，从来源于不同物种的31个HemQ同源蛋白中筛选出高活性的HemQ28，再经易错PCR随机突变获得HemQ28-M突变体，催化效率较天然酶提高4.9倍。最终，成功实现CPIII向血红素的高效转化，为真核系统通过酶元件改造强化血红素合成提供了可复用的合成生物学工具与策略［38］。