【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，具体的说是基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法。
技术介绍
1、目前用于基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法在理论研究和应用实践中展现了显著的优势，尤其在优化乳酸生成效率和增强乳酸菌耐酸性方面。然而，这些方法在实际操作和应用中仍然存在一些不足和弊端，这些问题限制了其在大规模工业化中的广泛应用。首先，基于系统生物学的乳酸菌调控方法依赖于高质量的多组学数据，如全基因组数据、rna-seq数据和代谢组学数据。这些数据的获取成本高昂，特别是对于大规模工业生产而言，这种成本可能难以持续负担。此外，不同实验条件和设备间的技术偏差可能导致数据质量不一致，从而影响模型构建的准确性和可靠性。其次，动态调控网络模型的构建需要复杂的计算工具和算法支持。例如，基因表达动态模型通常需要使用非线性微分方程、代谢流分析(mfa)、流平衡分析(fba)等复杂算法，这些算法需要高性能计算设备和专业知识来实现。对于许多中小型发酵企业而言，这种技术门槛较高，缺乏专业团队可能导致模型构建和应用效果不佳。此外，现有的模型多依赖设定和简化，如忽略了基因表达和代谢之间的多重反馈效应或环境变量的随机扰动。这些简化在实验室环境下可能是可行的，但在工业化条件中，由于发酵环境更加复杂多变，这种设定可能无法充分反映实际情况，导致模型预测的偏差和调控失效。第三，代谢流分析和基因调控的结合仍存在瓶颈。尽管动态调控网络能够描述基因与代谢流的双向作用，但目前的模型对于复杂代谢路径的描述仍显不足。例如，在乳酸菌代谢过程中，
2、第四，调控手段的精准性和可控性仍需进一步改进。目前大多数基于系统生物学的方法通过动态优化代谢物浓度和基因表达速率来调控乳酸菌的代谢和基因表达。然而，这种调控策略依赖于高精度的环境变量监测和实时反馈系统，但工业发酵环境中通常难以实现对ph值、温度、溶氧量等参数的实时精确调控。此外，调控手段主要依赖于基因编辑技术(如crispr/cas9)或合成生物学工具，这些技术在实验室环境中表现出良好的可行性，但在工业化中可能面临基因编辑效率不高、外源dna插入的稳定性差、基因突变的脱靶效应等问题，进而影响乳酸菌性能的稳定性。
3、综上所述，尽管基于系统生物学的虾酸发酵乳酸菌基因表达调控方法具有显著的理论价值和实践潜力，但在数据获取成本、模型复杂性、工业环境适应性、调控精准性和时间成本等方面仍存在显著不足。未来的研究需要在降低数据成本、提高模型通用性、增强调控手段的稳定性和精准性等方面进一步突破，以实现乳酸菌基因表达调控方法的工业化和规模化应用，为乳酸生产产业带来更高的效率和经济效益。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，从而解决
技术介绍
中所指出的部分弊端和不足。
2、本专利技术解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案，包括以下步骤：
3、s1、乳酸菌基因表达与代谢网络的建模：
4、s1.1、利用全基因组数据和包括rnaseq的高通量测序技术构建乳酸菌的基因调控网络；通过聚类分析和网络重构，识别出与乳酸生成、耐酸性、糖代谢关键代谢通路的转录因子和酶，建立基因表达的动态调控模型；
5、s1.2、使用genenet或cytoscape软件工具，将乳酸菌的基因组学、转录组学和代谢组学数据融合在多层次的网络中，构建代谢调控系统，所述代谢调控系统包括基因表达调控和代谢流的实时变化；
6、s2、优化乳酸菌代谢路径的模型构建：
7、s2.1、基于代谢流分析mfa和动态系统建模技术，构建乳酸菌的代谢流动态模型，分析乳酸生成路径和副产物生成路径的相互关系；
8、s2.2、利用流平衡分析fba，对乳酸菌的代谢网络进行优化，通过算法求解代谢流，并结合包括ph、温度、溶氧量的外部环境条件对代谢网络进行动态优化；
9、s3、乳酸菌基因表达调控的控制：
10、s3.1、利用crispr干扰技术，在乳酸菌基因组中进行靶向基因沉默；同时使用crispr/cas9技术进行基因敲入；
11、s3.2、基于合成生物学，设计包括调节器驱动元件和增强子的基因调控回路，使得乳酸菌在不同的环境条件下调节关键基因的表达；
12、s4、乳酸菌耐酸性基因表达的调控：
13、s4.1、基于乳酸菌在酸性环境下的基因表达数据，选择和分析与耐酸性的基因，包括hsp类基因、atp合成酶基因、膜蛋白；通过基因过表达或敲入策略，提高乳酸菌的耐酸性；
14、s4.2、利用单细胞rna-seq技术，深入分析乳酸菌在酸性应激下的单细胞基因表达差异，识别耐酸性基因的变化模式，结合基因表达分析与系统生物学模型，定向调节乳酸菌的耐酸反应；
15、s4.3、基于全基因组关联分析gwas，识别乳酸菌基因组中与耐酸性强相关的标记基因，通过crispr干扰技术定向改造基因，增强乳酸菌对低ph环境的适应性；
16、s5、基于算法的乳酸菌发酵过程动态优化：
17、s5.1、使用深度强化学习drl算法，建立乳酸菌发酵过程的智能优化模型；通过收集乳酸菌的基因表达数据、代谢流数据及发酵参数数据，训练模型预测不同发酵条件下乳酸菌的生长及乳酸产量。
18、进一步地，所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：
19、采用集成全基因组数据与时序rna-seq数据的动态分析方法，将基因的静态表达量与调控关系相结合，用数学模型来动态捕捉基因表达的变化；基因表达e(t)作为响应环境因子变化的变量，引入环境因子的动态效应；通过使用非线性指数函数与环境因子浓度之间的关系，描述基因表达对环境变化的适应性：
20、
21、其中：e(t)表示在时间点t下，乳酸菌基因的表达量；是对所有环境因子进行求和，n为环境因子的种类数；fi(ci(t),θ)为环境因子i的基因调控因子函数，与环境因子的浓度ci(t)和调控参数向量θ相关联；ci(t)为时间点t下第i种环境因子的浓度；为环境因子i的浓度值；αi是环境因子i对基因表达调控的非线性影响系数；exp是指数函数，描述基因表达对环境因子变化的非线性响应；∈(t)为误差项，表示模型的随机干扰的部因素。
22、进一步地，所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：将时序rna-seq数据与代谢流分析mfa结合，采用动态聚类技术，进行时序基因调控网络的重构；识别出不同环境条件下基因群体的表达模式。
23、进一步地，所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：采用代谢流分析mfa与基因表达调控通过流平衡分析fba进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：
3.根据权利要求2述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：将时序RNA-seq数据与代谢流分析MFA结合，采用动态聚类技术，进行时序基因调控网络的重构；识别出不同环境条件下基因群体的表达模式。
4.根据权利要求3所述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：采用代谢流分析MFA与基因表达调控通过流平衡分析FBA进行耦合建模，构成多层次的代谢与基因调控闭环系统；代谢流分析通过求解代谢网络中的流动平衡，而基因调控分析通过基因表达水平对酶的调节作用。
5.根据权利要求4所述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：
6.根据权利
7.根据权利要求6所述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌耐酸性基因表达的调控方法包括：将代谢流分析MFA与基因表达结合，采用流平衡分析FBA模型，建立包含基因调控和代谢流交互作用的动态调控网络；所述动态调控网络中，基因表达受代谢物浓度的反馈影响，而代谢流也会受到基因表达的调节。
8.根据权利要求7所述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌耐酸性基因表达的调控方法包括：
...【技术特征摘要】
1.基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：
3.根据权利要求2述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：将时序rna-seq数据与代谢流分析mfa结合，采用动态聚类技术，进行时序基因调控网络的重构；识别出不同环境条件下基因群体的表达模式。
4.根据权利要求3所述的基于系统生物学的虾酸发酵中乳酸菌基因表达调控方法，其特征在于所述乳酸菌基因表达与代谢网络的建模方法包括：采用代谢流分析mfa与基因表达调控通过流平衡分析fba进行耦合建模，构成多层次的代谢与基因调控闭环系统；代谢流分析通过求解代谢网络中的流动平衡，而基因调...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈曦，郑秀艳，田竹希，李咏富，黄道梅，孟繁博，李国林，
申请(专利权)人：贵州省现代农业发展研究所贵州省现代农村发展研究中心，贵州省农村经济与社会发展科学研究所，贵州省农产品加工研究所，
类型：发明
国别省市：
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