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聲學微滴噴射（AED）技術使用聚焦的聲能實現高精度和準確度轉移納升級液滴。Echo這種非接觸式、無需吸頭、低體積加液技術將交叉污染的可能性降至最低，同時極大程度降低試劑和耗材的成本。迄今為止，Echo除了廣泛應用于高通量化合物篩選之外，還有另一個強大的技術應用方向——快速發展的合成生物學領域，如DNA合成和連接，Echo聲波移液使得PCR以及Golden Gate 和 Gibson兩種一步法DNA連接方法成功地縮小至納升級規模，極大地提高DNA合成和連接效率并有效將試劑成本降低20至100倍。大部分DNA組裝的費用成本是酶，包括DNA聚合酶，因此，將反應體積從微升縮小到納升級，同時保持高裝配效率，將使合成生物學家更容易完成DNA合成和組裝。這也使Echo聲波移液成為DNA生物鑄造廠時代的合成生物學中的一項工具性技術。比如在常規終點法PCR實驗中，Echo可將PCR反應體系降低至250nL，成功擴增出1.3kb的片段。

圖1 通過 Echo進行PCR體系構建。

Gibson DNA連接方法是合成生物學中使用最多的技術，它可以組裝從DNA序列至小基因組重疊DNA片段大小，優點是它與序列無關并生成無痕DNA連接產物。Golden Gate DNA連接方法利用TypeIIS限制性內切酶和連接酶組合來組裝DNA片段。正如我們先前所介紹的一樣，使用Echo聲波移液，能夠實現這兩種一步式DNA連接反應的降本增效，可在250 nL、500nL和1000 nL反應體積下實現Gibson的正確組裝，效率可與手工實驗相媲美或優于20 μL反應，這使試劑成本降低20倍以上；Golden Gate可實現50 nL 、250 nL和500 nL規模反應體積的DNA（手工實驗時通常為 15 μL反應）成功組裝，效率同樣高于手工實驗對照，使試劑用量至少降低30倍。

生物合成途徑的闡明和重構以及調控回路和網絡的工程設計，都需要蛋白質功能的知識。植物一直被用作生物活性和高價值天然產物的來源，但由于植物之中大型基因家族的普遍存在，使得將特定功能與單個蛋白質聯系起來具有挑戰性，同時也面臨需要付出大量努力來優化表達和純化方案進行蛋白質表征這一技術瓶頸。Biofoundry的獨特優勢能夠加速“設計-構建-測試-學習”周期的能力，可加速優化并實現酶活性的快速篩選；無細胞蛋白質合成（CFPS）結合了DNA模板、能量源、氨基酸、核苷酸三磷酸 （NTP） 和過量輔因子，以及含有翻譯機制的粗裂解物，是一種成熟的體外快速蛋白質生產工具，顯著優勢是能夠直接進行功能分析，而無需耗時的細胞破碎和純化方案，同時還適用于自動化和小型化，減少操作錯誤和CFPS反應中的可變性，促進主動學習引導的反應條件優化，并普遍增加實驗的通量，最大限度地減少DBTL循環中的“構建”時間。SynTrack是一個基于web的工作流程驅動的bioCAM平臺，用于管理和跟蹤DNA制造過程。SynTrack導入boost指定的構建過程信息，其中包括操作人員（利用機器人平臺）執行所有“構建”操作的分步說明。SynTrack可以為液體處理機器人（如Biomek FX和Echo平臺）生成移液指令，自動將接收到的DNA片段重新排列到孔板中。通過Echo自動化平臺構建2μL反應體積（手動為20μL）進行一步法Golden Gate DNA組裝反應，隨后構建2μL CFPS反應體系進行蛋白表達，通過熒光素酶（該標簽可輕松去除）快速定量蛋白表達水平，隨后無需蛋白純化即可使用游離蛋白質合成反應產物進行多種功能表征。

圖2 Biofoundry輔助DNA組裝和植物蛋白游離蛋白合成（CFPS）的工作流程。編碼目的蛋白的0級DNA部分（模塊）可以組裝成用于CFPS或在植物中表達的功能表達質粒。使用Echo篩選蛋白質變體的文庫，使用 HiBiTLgBiT熒光素酶發光實驗定量確定最佳表達構型。

使用Echo聲波移液配合無細胞蛋白合成（CFPS）技術也可在96和384孔板中進行代謝工程檢測，通過Wood-Ljungdahl通路耦合的反向β氧化（r-BOX）通路，實現如C4-C6酸和醇生化產物的負碳合成，具有降低全球CO2排放的巨大應用潛能。正是由于模式生物大腸桿菌無細胞轉錄-翻譯（TXTL）在DNA定向體外蛋白質合成的應用范圍越來越大，一些實驗室也開發了全大腸桿菌TXTL工具箱，并通過Echo實現了流程自動化。另一個無細胞合成生物應用方向是非模式生物體外原型設計和快速表征代謝途徑，加速體內生物合成途徑測試，使例如梭狀芽胞桿菌等非模式生物能夠利用可再生資源（木質纖維素生物質或CO和H2合成氣）生產更多高價值產品。使用DNA組裝設計自動化軟件J5進行結構設計和生成實驗運行worklist，發送至Echo自動化平臺以2 μL體積進行Golden Gate DNA組裝，可同時進行多達6個部分（三個獨特啟動子和終止子序列的開放閱讀框）的組裝，效率高達90%；這一質粒系統將為非模式生物提供體外和體內生物合成途徑的簡單測試框架，從而縮短開發周期。非模式生物巨雙歧桿菌的天然無細胞（NCF）轉錄翻譯平臺的快速建立也借助了Echo，并和貝葉斯模型參數推斷方法相結合，可以在數小時內對基因表達工具進行嚴格的表征，并且這個平臺還有望擴展到一系列其他重要的底盤微生物的合成生物學應用。

圖3 使用兼容的無細胞載體系統組裝三基因構建體的Golden Gate。（a）Golden Gate組裝工作流程的示意圖，包括自動化組裝，包括質粒的計算設計、Echo自動化液體處理操作指令、質粒組裝和質粒確認。（b）含有構建的梭狀芽孢桿菌表達載體的六個克隆中的質粒組裝的PCR鑒定。

圖4 非模型微生物的無細胞原型設計。（A）在NCF中使用內源性能量再生和轉錄-翻譯組分測試合成的基因表達質粒。（B）在B. megaterium NCF中使用MGapt（mRNA）適配體和GFP進行平行轉錄-翻譯測定。（C）借助Echo液體處理工作站，用于快速篩選無細胞反應的半自動化工作流程。

微生物系統中異源生產的特定高價值化學物質大多需要資源密集型分析過程（如HPLC和MS）進行定量，較低的分析通量使DBTL循環遇到了一定的瓶頸。而生物傳感器通常與基因表達系統耦合，為此人們越來越關注開發熒光生物傳感器用于合成生物學中，來檢測小分子和物理信號。通過為Echo編寫Python移液腳本，構建384或1536孔板的10μL或2μL熒光酶標檢測體系，基于大腸桿菌雙鍵還原酶（EcCurA）非特異性結合后熒光極大增強的特性，開發了一種熒光復合物直接蛋白質（DiPro）生物傳感器，作為微生物異源姜黃素酶促合成的檢測單元，且不需要任何額外的基因表達后步驟或特定的蛋白質成熟要求。同樣，使用Echo進行小反應體系的熒光素酶化學發光體系構建，高通量篩選分析脯氨酰寡肽酶異源表達變異株，將金屬響應開關整合到蛋白質中，也為精確調節蛋白質功能提供了新的機會。

圖5 Ni(II)依賴的開關

隨著合成生物學的發展，使得通過大腸桿菌或釀酒酵母等微生物用于篩選氫化烯烴的酶，成為克服石油精煉過程中烯烴加氫面臨的催化劑中毒、傳質限制、發熱以及與氫氣、儲存和催化劑等相關的一個重要的解決方案。相比于LC/GC-MS復雜的工作流程和較長的分析時間，使用Echo聲波移液和薄層色譜搭建的自動化96孔篩選平臺極大地提高了檢測速度，使并行多個樣品檢測即時可視化，讀值結果更可靠，成為一種高效的篩選流程，用于確定與工程化GGR蛋白文庫相關的酶活性和產物形成譜。使用Echo將環氧化反應產物“打印”涂覆在薄層二氧化硅上，根據環氧化程度進行色譜分離，并與發色團共價連接，從而可以檢測具有獨特產物分布或增強還原酶活性的酶變體。經過GC-MS驗證，這種基于薄層色譜的篩選可以區分選定突變體酶活性的四倍差異。

圖6 靶向SaGGR（源自嗜酸熱硫化葉菌的香葉基香葉基還原酶）中L377X（377位亮氨酸）的密碼子飽和誘變文庫高通量篩選方案

圖7 Echo聲波噴射液滴的優化和時程分析中的應用。a，通過Echo轉移到二氧化硅-TLC板上的考馬斯染色劑。確定50 nL為同時進行48孔TLC分析的最佳體積。b, 30 μM WT SaGGR與2 mM法尼醇一起孵育的時程測定，每分鐘用環氧化試劑淬滅，并在單獨的泳道中點樣。隨著測定演化到其 48 分鐘的終點，對應于H環氧化物衍生物的條帶H0-, H2-和H4-FOH用Rf(1)、Rf(2)和 Rf(3)表示，并分別增加強度，而副產物帶 Rf(s2)和Rf(S3)隨時間保持相對恒定。c, 從b中描述的時間過程得出的氣相色譜圖描述了法呢醇（H0）、di-(H2)和四氫法尼醇(H4)

Echo高通量DNA組裝還被用于在釀酒酵母固氮基因組合文庫中篩選功能性固氮酶異源表達基因，為固氮谷物開發并改變全球農業系統提供極大支撐。DNA組裝和Echo自動化液體處理結合技術也入選了高校合成基因組暑期課程，這一培訓課程旨在向研究人員傳授合成生物學和合成基因組科學最新進展背后的理論和實踐技能，通過軟件研討會、課程和該領域領先成員的研究講座，與會者能夠在了解相關原理和技術的同時，在基于實驗室的實踐課程中直接使用合成生物學平臺開發的軟件和載體進行驗證。在課程具體實踐中，Echo自動化DNA組裝技術大大提高了用于設計β-胡蘿卜素異源通路文庫的表達檢測的通量。同時，使用該平臺進行的番茄紅素代謝途徑的自動化設計和構建成果也于2020年發表。

圖8 帝國理工學院暑期合成基因組培訓課程。（a）實驗室實踐，（b）自動DNA組裝編程，（c）合成基因組軟件工具研討會和（d）SCRaMbLE教程。

通過以上案例我們可以發現，Echo聲波移液在DBTL循環中起到承上啟下的串聯角色，既可接受“設計”流程中基于集成運算生成的腳本指令完成DNA組裝，撐起“構建”階段一眾重要的應用方向；又可在“測試”過程中實現高通量自動化以及小體系精準檢測，并傳遞數據為“學習”階段提供支撐，因而是合成生物學和Biofoundry不可或缺的好幫手。

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