题目：数据驱动的天然产物生物合成

主讲：罗小舟 研究员（中国科学院深圳先进技术研究院）

时间：9月25日（周四）11:20-12:20

会议地点：慧园4栋301

个人简介：罗小舟，中国科学院深圳先进技术研究院研究员、博导、合成所所长助理、合成院院长助理、合成生化中心执行主任、合成生物大设施副总工艺师，国家生物制造产业创新中心CTO，并创立森瑞斯生物科技（深圳）有限公司。2010年获新加坡南洋理工大学学士学位，2016年获美国斯克里普斯研究所化学博士学位（导师：Peter G. Schultz），2016-2019年在加州大学伯克利分校从事博士后研究（导师：Jay D. Keasling）。2019年加入深圳先进技术研究院。在Nature、Nature Metabolism, Nature Synthesis等知名期刊发表论文60余篇，申请专利68项，授权15项。获2023南山十大杰出青年、2024广东省科技创新促进奖一等奖等荣誉。

报告摘要：近年来，合成生物学与计算建模的进展显著提高了天然产物及其类似物的生物合成效率，但复杂代谢网络的重构与工业化放大仍面临挑战。本课题组采用数据驱动的底盘细胞工程策略，整合合成生化原理、机器学习与生物铸造厂技术，建立了涵盖通路瓶颈识别、遗传元件优化及代谢通量调控的多层次体系。基于自主研发的AI平台，开发了酶动力学预测工具UniKP和肽功能预测系统IPPF-FE，提升了酶元件筛选与代谢网络适配性。通过自动化基因进化与智能调控，团队显著提升了类黄酮、茉莉酸等化合物的微生物产量，例如工程酵母中α-亚麻酸产量提高30倍，橙皮素滴度超过3 g/L。该研究展示了数据驱动方法在构建高效微生物平台、推动天然产物规模化生产方面的潜力，为生物制造与合成生物学提供了创新框架。