酿酒酵母作为真核蛋白表达的经典宿主，其具有蛋白折叠、分泌途径、翻译后修饰（如糖基化、二硫键结合等）的能力，是许多科研与工业蛋白生产的首选平台。但实践中常遇到表达水平低、错误折叠、分泌效率差、细胞应激反应强等问题。
一、基因设计与表达元件优化
1. 密码子优化（Codon optimization）
目的：使所表达的外源基因更符合宿主酵母的tRNA丰度与翻译机器偏好，从而提高翻译效率、减少因“稀有密码子”导致的翻译停滞或错误折叠。
文献中指出，密码子优化是“蛋白超高表达系统（hyperexpression system）”中常用且有效的策略。通过优化外源基因的密码子适应性指数（CAI）、避免二级结构或者调控元件中不利的剪接位点等提高翻译率。
2. 调控启动子与终止子（Promoter / Terminator engineering）
展开剩余89%强启动子能驱动高水平转录；但过强可能导致mRNA积累，但蛋白折叠/分泌负荷过大，引发应激。
文献中指出，通过筛选 > 6000 种启动子 + 信号肽 + 终止子组合，发现启动子与终止子对分泌效率有显著影响。
混合或混搭 (hybrid) 启动子、UAS（上游激活序列）增强效果，以及使用不同表达强度可调式启动子被广泛采用。
3. 基因拷贝数与整合 vs 质粒表达
增加外源基因拷贝数能提高总体表达量，但过高拷贝数也可能增加细胞代谢负担或提升误折叠、降解比例。
文献中提到在某些案例中，通过基因组整合方式（stable integration）相比高拷贝质粒能获得更稳定、可靠的表达。尤其是生产级别应用中。
二、分泌通路（Secretory Pathway）工程
1. 信号肽（Signal peptide, SP）工程
SP 决定蛋白进入内质网（ER）的方式（共翻译 / 后翻译转运），以及后续的剪切效率、分泌速度。不同蛋白对 SP 的适应性差别很大。
文献中总结了多种 SP 改造或定向进化的例子：例如将 α-因子信号肽（α-factor prepro leader）变异或优化，可使某些酶或抗体的分泌增加数倍至十几倍。
2. 蛋白折叠与内质网应激（ER folding / UPR）调控
重组蛋白进入 ER 后，要正确折叠、形成二硫键、经伴侣蛋白辅助等。若折叠过程累积不正确折叠的蛋白，就会引起 ER 应激，激活 UPR（Unfolded Protein Response），可能导致细胞减速或诱导降解机制（ER‐associated degradation, ERAD）。
文献中指出，通过工程化调控与 UPR 关键节点 HAC1 及与其调控通路相关的基因，能够显著提升 α-淀粉酶与人血清白蛋白的分泌：前者约 3.3 倍，后者约 15.3 倍。
其他案例中，过表达蛋白折叠助剂（chaperones、PDI（蛋白二硫键异构酶）、ERO1 等）用于帮助折叠与氧化还原环境维持。
3. 囊泡/运输（Vesicle trafficking）工程
在 ER 到 Golgi，再到胞外的运输过程中，分泌囊泡的形成、运输速度、分选机制、转运蛋白的容量都是限制因素。若运输过慢，即使产生了大量蛋白也可能积累在胞内，不能有效分泌。
文献中，通过构建一个蛋白分泌模型（pcSecYeast），识别并调控如 Sec16 等分泌通路中限速节点，可以中等表达 Sec16 提升分泌量。另外也提到了 vesicle trafficking 的调控是分泌通路工程中的一个重要维度。
三、细胞应激响应与代谢负荷管理
1. UPR／ER Stress 管控
如上所述，通过调节 HAC1、mRNA 剪接、mRNA 降解、翻译调控、蛋白降解等与 UPR 相关的多个环节可以减轻 ER 应激，从而提高分泌产量。Lin 等人的研究中，这些调控使蛋白分泌量提升显著。
操作方式包括：稳定表达或诱导表达折叠伴侣 (e.g. BiP/Kar2p)、PDI、ERO1；限定外源蛋白表达速度以防止 ER 负载过大；使用化学诱导剂或信号肽设计以避免错误折叠积累等。
2. 培养温度与表达温度的优化
温度对蛋白折叠与分泌效率有重大影响。较低温度可减缓细胞生长速度，但能改善蛋白折叠效率与功能性形式的比例。
文献中将表达温度从 30 °C 降低到 20 °C，在表达复杂结构或难表达蛋白时，功能性组装蛋白（不仅是表达量）明显提高。具体在某些融合蛋白中，有的表达量的提升为数倍。
3. 代谢优化与能量 / 前体供应
分泌通路与蛋白合成需要消耗大量能量与代谢前体（如糖、氨基酸、核苷酸、脂类、辅因子等）。当这些资源被用于细胞自身生长与维持时，就减少了用于重组蛋白表达与分泌的部分。
例如增强糖代谢、脂类 /膜系统相关代谢、氧化还原平衡等有时候是有效途径。文献中也提到调节 Sec16 等分泌装配蛋白对能量 /运输效率的提升。
四、培养与发酵条件优化
1. 表达温度及培养时间
如前所述，低温表达 (e.g. 20 °C vs 30 °C) 常用于复杂或易错折叠蛋白，有助于提高正确折叠和分泌比率。
培养时间也需优化：既要足够让蛋白表达和分泌，又不能过长导致细胞死亡或蛋白被降解。
2. 碳源、营养成分与诱导策略
用于启动子诱导或表达调控的介质／碳源非常关键。例如在 Pichia pastoris 系统中，研究中通过使用非发酵型且不抑制启动子的碳源，在诱导阶段添加诸如糖类（如甘露糖、山梨醇）等增强底物来维持细胞活性与蛋白表达。虽然 P. pastoris 非酿酒酵母，但这种思想在 S. cerevisiae 中有类似适用性。 营养盐、氮源、微量元素对蛋白合成与分泌也有调控作用。
3. 发酵模式：批式、连续或馈料式（Fed-batch）
在工业规模表达中，fed-batch 发酵常用于维持较高的细胞密度，同时避免底物积累引起抑制。
控制底物浓度、防止代谢产物（如乙醇）积累，对酿酒酵母尤为重要，因为酒精等代谢副产物可能抑制细胞代谢或影响蛋白折叠 /分泌。
五、系统生物学与建模辅助工程
1. 基因组尺度模型 / 分泌通路的代谢表达模型（GEM / ME / Secretory Models）
pcSecYeast是一个典型例子：扩展已有的 GEM（genome-scale metabolic model），加入蛋白合成、翻译、折叠、分泌、降解等过程，能够预测外源蛋白与内源分泌蛋白之间的竞争、能量成本以及哪些节点是瓶颈。研究者据此设计工程干预。这种模型有助于在工程之前进行“设计–预测–验证”流程，加快优化速度、节省资源。
2. 高通量筛选（HTS）与组合构建
文献中，通过组合 Golden Gate 克隆技术同时构建数千种不同的启动子 + 信号肽 + 终止子组合，并借助 GPCR-biosensor系统定量测定分泌效率，从中筛选出最优组合。这样比传统一个-一个测试快得多，也更系统。除了基因元件组合，也有针对信号肽的定向进化、突变实验等。
六、注意事项
1. 蛋白的本身特性
大量蛋白之间性质差异很大：大小、结构（多域、膜蛋白、需形成二硫键等）、是否需要复杂糖基化、是否易形成包涵体等。某些策略对一类蛋白有效，但对另一类效果甚微。
2. 过表达导致的细胞毒性与资源竞争
翻译机器、折叠与分泌通路都有有限容量；当蛋白表达过度时，可能导致总体细胞生长变慢，分泌积累错误折叠蛋白，甚至引发细胞死亡或自我调控降低表达。
3. 分泌的极限
即使所有通路畅通，也可能被酵母胞外空间、蛋白稳定性、降解酶等因素所限。胞外的蛋白可能被蛋白酶降解，也可能因环境（pH、氧化性等）失活。
4. 糖基化等翻译后修饰差异
酵母的糖基化方式与高等真核（哺乳动物）存在差异（高mannose型），在某些需要特定糖型的蛋白中，需要进行糖基化工程改造（humanized glycosylation pathway engineering）。
5. 规模化生产过程中参数放大效应
在实验室小规模培养中优化好的条件，在生物反应器中往往会遭遇混合、氧气传输、温度分布、pH 控制等问题使表现不同。
七、综合建议与流程
1. 蛋白初选与特性评估
确定蛋白是否需分泌、是否有复杂折叠域、需不需要特定糖基化／GPI锚定／二硫键等。
如果是膜蛋白或多跨膜结构蛋白，可能分泌策略不适用。
2. 基因设计
密码子优化，去除潜在不良序列（如内部剪接/早终止/强RNA二级结构等）。
加入优化的启动子 / 终止子，考虑表达强度与调控。
如果需要，设计融合标签／融合伴侣（fusion partner）以提高溶解性或分泌效率。
3. 信号肽与分泌通路工程
测试不同信号肽（native、外源、合成）以比较哪一个最适合该蛋白。
配合分泌通路中限速节点，如 Sec16 等，若可能进行工程改造提高运输效率。
4. 调节折叠与应激响应
若表达蛋白折叠困难，可以过表达伴侣蛋白、PDI、ERO1、BiP/Kar2p 等。
激活或优化 UPR 路径，但要注意平衡，避免过度应激。
5. 培养条件优化
尝试不同温度（如试验 20-25 °C vs 30 °C）。
优化碳源／氮源／微量元素／pH／氧气供应等。
考虑发酵策略（batch / fed-batch /连续）。
6. 系统学与模型预测
如条件允许，基于计算模型（如 pcSecYeast 或类似）预测瓶颈与能量成本。
引入高通量筛选工具（组合启动子/SP/终止子等）以加速找到最佳构建体。
7. 验证与规模化放大
在实验室小规模中验证优化效果，包括产量、分泌效率、蛋白正确折叠／功能性。
再将优化条件放大到发酵罐，关注规模化过程中的参数一致性（如溶氧、搅拌、温度控制等）。
要显著提升酿酒酵母中重组蛋白（包括分泌型或胞内型）的产量，一个系统、综合的工程策略是必要的。单一的策略（如只换启动子，或只做密码子优化）常常不够；最佳效果往往是基因设计 + 分泌通路工程 + 折叠／应激管理 + 培养条件优化 + 模型预测与高通量筛选结合起来。
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