源自菊科植物的天然除虫菊酯因其高效、低毒的特性备受关注，除虫菊酸是其关键组分。然而，天然提取成本高昂，原料供应不足，化学合成存在异构体，限制了其广泛应用。

近日，中国农业科学院深圳农业基因组研究所（岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心）李伟课题组联合赵程课题组在《先进科学（Advanced Science）》上发表题为“Genome-scale metabolic modeling guided Escherichia coli engineering for de novo biosynthesis of chrysanthemic acid”的研究论文。该研究利用“人工智能+基因组规模代谢网络模型（GEM）”的设计思路，成功将大肠杆菌改造为高效的“细胞工厂”，实现了天然农药除虫菊酸的高效微生物合成。

研究团队首先在工程菌中构建了除虫菊酸的合成通路，发现目标产物的前体物质大量流向副产物。通过基因组尺度代谢模型作为“代谢导航系统”，研究人员精准定位到关键分流点，模拟分流途径流量变化与目标产物产量的关系，并采用小RNA技术抑制关键分流点活性，使得中间产物除虫菊醇的产量提升2.6 倍。

通过模型的进一步预测，发现途径中的下游氧化反应是除虫菊酸合成的限速步骤，优化关键酶基因的拷贝数后，产量提升至5.7倍。通过发酵最终产量达到了141.78 mg/L，创下了生物合成除虫菊酸的最高纪录。该研究为生物农药的绿色制造开辟了新途径，作为“人工智能+代谢网络模型”的设计案例为未来合成生物学研究提供新一种范式。

基因组所（大鹏湾实验室）李伟研究员和赵程研究员为论文的共同通讯作者?；蜃樗ù笈敉迨笛槭遥┖突吓┮荡笱Я嗖┦垦芯可?strong>余江鹏，基因组所（大鹏湾实验室）博士研究生程科林为论文共同第一作者。

该项研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划以及深圳市科技计划等的支持。