摘要：微生物总是以群落的形式存在，随着对微生物相互作用、生态和进化的更好理解，越来越多的研究正专注于工程化不同的微生物组。但由于生物系统的动态变化和微生物群落的复杂性，需要针对不同的应用设计相应的控制策略来调节、协调和稳定微生物群落。对各种微生物群落的调节可大致分为

背景介绍

串扰策略和正交策略。

串扰调控广泛存在于自然微生物生态系统中，如人类肠道生态系统中的细胞间通信，自然群体感应（QS）相关通路的分析可作为潜在的治疗靶点，另一方面QS的定量串扰通过模型验证有利于菌群共培养目标产量的提升。正交调控通常用于开发多细胞间通信通道，最大限度地减少对信息传播的信号干扰，增加信号传输的保真度，并最终提高编程效率。因此，许多研究致力于构建不同的正交电路或工程微生物组来执行预期的细胞行为。现有的研究往往侧重于开发各种正交策略来构建电路，而对串扰策略的量化或总结通常被忽视或忽略。重要的是，串扰广泛存在并在微生物组的稳定性中起着重要作用，这表明串扰的调节对于微生物生态系统的组装是不可或缺的。

该综述旨在总结从分子回路到群落的功能微生物生态系统的从头自下而上组装的各种串扰和正交调控回路，从而促进基于联合体的进一步应用。首先，我们从种内和种间两方面综述了基于串扰通讯的微生物群落之间的调控。然后，从代谢物、转录、翻译和翻译后水平对正交调控进行了总结。此外，为了更好地设计和优化各种微生物生态系统，我们提出了一个包括

功能制定、底盘选择、交互设计、系统构建、性能测试、建模分析和全局优化在内的设计-构建-测试-学习（DBTL

串扰调控回路

微生物适应性地进化出复杂且高度互动的网络配置，以应对复杂多变的环境，在这一节中，由于范围的限制主要总结基于不同QS系统的种内和种间串扰电路。由其他物质和机制介导的串扰进行了简要讨论。

QS串扰包括信号、受体和启动子的不同组合。“混杂”串扰也可以简单地分为三种类型，即多个信号通过一条路径，一个信号通过多条路径，以及两者的混合。相应的QS响应是由不同的QS串扰决定的，这是由包括不同信号-受体组合的复杂QS网络控制的。

微生物群落通过不同的QS语言适应不同的环境变化，如AHLs、AIPs、AI-2、吲哚和扩散信号因子(DSF)等种间信号分子介导了物种间串扰。比如AHL对受体激活和抑制的敏感性各不相同，不仅对单个生物体内QS系统之间的串扰，而且对物种间的串扰也是如此。AIPs可以特异性地激活同源受体，并竞争与非同源受体的结合，这对于益生菌疗法的发展是有潜力的。AI-2是一种常见的物种间微生物语言，在瘤胃中有超过680种微生物含有AI-2合酶或受体编码基因，这表明瘤胃微生物之间普遍存在种内和种间串扰。吲哚是另一种常见的QS信号，在各种物种间的相互作用中发挥着重要作用，这些相互作用与生物膜的形成和持久性形成等相关特性。DSFs是另一种常见的QS信号，不仅介导种内串扰，还在种间相互作用中发挥重要作用。

除了QS信号，一些其他物质和机制也可以介导种内或种间串扰。例如，转录因子(TF)与相应靶标之间的非特异性相互作用，可能导致各种种内串扰。一些其他代谢产物也可以介导种间串扰，这对于维持微生物群落的稳定性和分析微生物-宿主相互作用是有意义的。比如吲哚衍生物介导的串扰也会影响微生物生物膜的发展和毒力、初级胆汁盐的失调将导致艰难梭菌感染(CDI)。总之，由不同信号或代谢物介导的种内和种间串扰在各种微生物生态系统中普遍存在，并可用于降低毒力、干扰生长、消除抗生素耐药性和抑制病原体。

正交调控回路

为了防止可能导致故障的不必要的相互作用，大多数研究致力于开发各种正交通道，将分别基于代谢物、转录、翻译和翻译后修饰的水平总结元件或回路。微生物进化出复杂的调节机制来感知不同代谢物的浓度变化，以适应不同的环境。通过引入中间代谢物或副产物，开发了许多基于代谢物的正交传感器。列表总结了一些针对不同功能的基于代谢物的正交传感器。

合成生物学的繁荣发展为基因转录、翻译调控提供了一系列工程化的生物元素。其中转录调控包括RNA聚合酶(RNAP)、基于RNA的开关、基于CRISPR的开关和DNA结合的调节；翻译调控包括正交核糖体、核糖开关和基于非天然氨基酸(ncAAs)的氨酰基tRNA合成酶(aaRS)-tRNA对。计算机预测模型和高通量筛选的方法可以改善高质量TFs的设计和选择，用来扩增可用的正交转录调控因子。与DNA转录水平的调控相比，基于蛋白酶元件的蛋白质回路具有响应速度快、与内源性通路直接偶联、不需要整合细胞基因组等优点。

总而言之，上述串扰和正交调控工具和电路是否适合细胞的靶向行为，主要取决于应用领域和相关要求，如灵敏度、选择性、动态范围、宿主适应性等因素。未来的努力将致力于开发一个全面的循环，用于从各种串扰和正交调节工具的集合中重新设计和优化各种微生物生态系统，同时考虑全局特征、可控性和鲁棒性等。

组装微生态系统

为了更好地设计和优化各种微生物生态系统，我们提出了一个更全面的DBTL(cDBTL)循环周期，包括特定功能、底盘选择、交互设计、系统构建、性能测试、建模分析和全局优化。

图1. 综合的DBTL循环流程的说明

设计模块包括：功能指定、底盘选择和交互设计

特定功能介绍了微生物生态系统被广泛应用于生物计算、生物制造、生物治疗、生物修复等领域。底盘选择：应该关注高效编辑工具、充分研究的基因组、快速生长率、根据功能需求可能很大程度依赖微生物的生理特性等。扩大非模式微生物的基因操纵也日益受到关注。相互作用设计：是理解稳定性维持的关键问题。设计特定的相互作用关系将有助于探索菌群潜在的机制和应用。

构建模块

基因调控元件和编码合成酶模块化组装的生物技术在不断更新。构建微生物生态系统调控的实验，主要基于各种生物串扰或正交回路，以实现基于代谢利用或通讯的相应调控。

测试模块

在本节中仅介绍用于评估特性的概述，包括系统稳定性、生产率、功能灵活性、物种多样性等，以确定工程效率。恢复力是微生物群落稳定性的重要指标，包括弹性和生态振幅。其他的特性，如多样性、生产率和灵活性也被一些其他的研究所关注。尽可能多地测试其群落水平的特征，以便了解更多的知识，从而更好地优化微生物生态系统并实现特定的功能。

学习模块

cDBTL周期的学习模块对于提高设计、构建和测试模块的效率至关重要。学习模块获得的新知识是从建模分析和全局优化中发展而来的。

数学模型对微生物生态系统进行定量表征和分析，为加深对潜在物理和分子机制的理解提供了独特的视角。GEMs和大量可用组学数据的结合将为设计微生物群落提供更好的分析。GEMs除外，其他一些生态系统建模方法，如通用的Lotka-Volterra (GLV)、基于个体和消费者-资源模型，对于建立群落结构和功能之间的定量联系也是必不可少的。需要指出的是，在微生物区系模型中的参数数量和获得实验表征参数的难度之间存在权衡。

图2. 不同目标的全局优化示意图，如生产率、稳定性、稳定性和时间维度的差异。基于时间的优化通常响应不同的刺激激活相互作用的动态切换；基于空间的优化通常使用粘附和人工设置的区室分离来进行；基于组合的优化通常通过控制不同群体的不同初始条件来进行。

微生物群落的内部和外部因素的全局优化可以反映在微生物组成、时间、空间以及它们的组合中。这三个维度的控制机制通常高度相关，相互依赖，可以结合使用。外部环境的差异会导致不同的种群使用系统中的不同资源，从而增强局部内部的相互作用，避免生态系统的整体崩溃。借助于不同的模型有效预测可能的相互作用和群落的潜在结构对于指导微生物生态系统的功能和稳定性的优化是重要的。

总结

在cDBTL循环周期的指导下，从分子回路到群落的用户定义的功能微生物生态系统的从头组装将得到更广泛的应用。串扰和正交回路用于设计和构建微生物生态系统，各种性能测试和建模学习它们的动力学特性，未来基于微生物群落的生物应用将逐渐进入快速发展阶段。当然，进一步发展自下而上的功能生态系统也将面临更多的挑战。

（1）串扰工具包的开发

阻碍串扰工具包发展的一些限制:(i)解决串扰机制和自然群落多样性背后的影响因素所涉及的挑战；(ii)量化给定环境条件下的串扰强度；以及(iii)如何在特定功能中引入和评估串扰调节电路。

（2）基因回路和群落的同时优化

建立具有低复杂性和可预测的电路功能的合成生态系统，应该同时优化基因电路和群落。目前存在的一些难点:(i)回路和群落的综合应该采用什么原则进行建模和设计；(ii)在确定总体优化目标、稳定性、生产率或两者时涉及的挑战；(iii)难以模拟微生态系统遗传回路和底盘细胞的适应性。

（3）cDBTL程序循环的执行

根据预期的功能需求，选择合适的底盘细胞并设计特定的相互作用类型来构建微生物生态系统。当构建用于代谢工程的合成微生物群落时，倾向于在目标生态系统中引入共生或合作相互作用，以维持流向目标产物的最大代谢通量以及系统稳定性。同时，微生物群落的组装还必须考虑时间和空间尺度上不可分割的自然进化和外部可控条件。通过模型的优化和扩展，可以在一定程度上实现期望函数的可预测输出。最后微生物生态系统的组装需要满足系统的可控性以及系统的生物安全性。

（4）微生物生态系统的进一步应用

在控制微生物生态系统的协调以维持稳定性、控制理想的密度、及时响应环境变化以及实现高效生产方面仍然存在巨大的挑战。高效的正交和串扰电路的优异性能，以及多样化的交互网络(如基于群体感应的通信网络，QSCN)，基于菌群的应用将在未来得到快速发展。最后展望未来对微生物生态系统的理解和应用在于共培养技术的发展、非模式肠道微生物的基因编辑、综合相互作用网络的构建、自上而下的破译方法和一些其他数据驱动技术的结合。

参考文献：

[1] Wu, S., Zhou, Y., Dai, L., Yang, A. & Qiao, J. Assembly of functional microbial ecosystems: from molecular circuits to communities.FEMS Microbiol. Rev. 48, (2024).

来源：微生物组