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龙图腾网获悉中国科学院天津工业生物技术研究所申请的专利一种基于参考型-高产型蛋白浓度范围比较的代谢工程靶点预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119673266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411481455.X，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于参考型-高产型蛋白浓度范围比较的代谢工程靶点预测方法是由蔡敬一;许雯淇;马红武;袁倩倩;武文君设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参考型-高产型蛋白浓度范围比较的代谢工程靶点预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及生物技术领域，具体涉及代谢工程策略改造，公开一种基于参考型‑高产型蛋白浓度范围比较的代谢工程靶点预测方法。该方法使用最优热力学瓶颈和最优酶热效率约束，通过对参考态的生长菌株和过表达态的生产模型进行基于酶浓度的范围比较分析，最本发明涉及生物技术领域，具体涉及代谢工程策略改造，公开一种基于参考型‑高产型蛋白浓度范围比较的代谢工程靶点预测方法。该方法使用最优热力学瓶颈和最优酶热效率约束，通过对参考态的生长菌株和过表达态的生产模型进行基于酶浓度的范围比较分析，最终得到生产产品时，需要过表达或敲除的反应或基因。该方法显著提高了靶点预测的准确性，特别适用于氨基酸等重要代谢产物的高效生产。

本发明授权一种基于参考型-高产型蛋白浓度范围比较的代谢工程靶点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参考型-高产型蛋白浓度范围比较的代谢工程靶点预测方法，包括如下步骤： 第一步：在热力学约束条件下，即所有反应的最小热力学驱动力B值为某一设定的非负数条件下，通过求解方程组，确定细胞中的最优生长速率；该方程组包括稳态质量平衡约束、反应通量上下限约束、热力学驱动力约束、酶分布约束以及酶浓度和催化速率的关系式； 第二步：在固定最优生长速率的基础上，进一步求解参考型中的最优热力学最小驱动力；这通过再次求解方程组来实现，其中包括之前的所有约束条件； 第三步：固定上述求得的最优热力学最小驱动力后，计算在参考型条件下的最大生长速率；在这个基础上，进一步确定实现最大生长速率所需的最小总酶浓度； 第四步：在固定最优热力学最小驱动力、最大生长速率和最小总酶浓度后，求解每个酶在参考型状态下的最大和最小值，以确定其浓度范围； 第五步：计算过表达型的产品生产速率并对生产速率设置约束，采用与参考型相同的方法，确定过表达型条件下的最大产物生产速率、最小总酶浓度以及酶浓度范围；在过表达型中，确保产物生成的同时维持细胞的最低比生长速率； 第六步：通过对比参考型和过表达型条件下的酶浓度范围，识别需要上调或下调的关键酶靶点；以该酶在参考型状态下的酶浓度的最大值小于该酶在过表达型状态下的酶浓度的最小值为依据确定为针对该酶的上调靶点，以该酶在参考型状态下的酶浓度的最小值大于该酶在过表达型状态下的酶浓度的最大值为依据确定为针对该酶的下调靶点； 其中，第一步、第二步中所使用的以蛋白为中心酶热约束算法为： 其中，S代表模型的计量矩阵，v代表代谢网络中各个反应的通量值，方程12描述了稳态物料平衡约束，LB、UB分别为反应通量的上界和反应通量的下界，方程3表示集合中反应JT的热力学驱动力也等于吉布斯自由能的相反数，g0j是反应j的标准吉布斯自由能，R是气体常数8.3145JmolK，T为默认温度298K，xi,j是反应j中代谢物i的对数浓度； 方程4方程5表示在参与反应的途径上施加热力学约束，其中B为JT集合内的所有反应中热力学驱动力的最小值，K为定值，采用足够大的数值确保不在途径的反应能够摆脱热力学约束；由于热力学约束只应适用于参与路径的反应，因此需要通过使用二元变量来区分参与和不参与的反应，如果某个反应不参与，则zj＝0，并且vj＝0； 方程6中e0p表示一个酶催化的多个反应中被分配的酶浓度加和，其单位为mmolgDW；ej表示分配给反应j的酶成本，其单位为mmolgDW；其中j属于由酶p催化的反应集合； 方程7其中Kcatj表示反应j的酶催化常数，单位为1h；方程7定义了反应j的最大通量是由反应j的酶催化常数和分配给反应j的酶浓度决定的；方程8中MWp是酶p的分子质量，其单位为gmmol；Epool表示在计算中考虑的酶在干细胞中的质量分数，其单位为g蛋白g细胞干重；本次优化的目标值为vbiomass,max。

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