摘要：天然产物是临床药物的主要来源,也是新药研发过程中先导化合物结构设计和优化的灵感源泉。但传统策略天然药源分子的发现却遭遇了瓶颈,新颖天然产物的数量逐渐无法满足现代药物开发的需求和应对全球多药耐药的威胁。随着测序技术的快速迭代,生物学的研究进入了基因组时代,基因组挖掘指导天然产物定向发现的策略得以确立,成功摆脱了传统天然产物发现策略对于生物样本生物量的依赖,极大提高了活性天然产物发现的特异性和成功率。本文简述了基因组挖掘以及相关数据库和生物信息学工具的发展,详细介绍了包括基于核心基因或后修饰基因的经典挖掘手段,自抗性机制、进化理论指导的基因组挖掘和人工智能在活性天然产物发现中的具体应用,并对基因组挖掘在药物发现和多学科交叉领域的影响和发展进行了展望。基因组信息中蕴藏着无可估量的化学潜能,促进基因组挖掘与其他学科间的交叉融合,提升对遗传信息的处理和分析能力,增强下游基因簇表达通量和产物结构预测能力,可实现天然小分子高通量、高新颖性和高效率的发现,为开发具有自主知识产权的新药物、新化学品和新型酶催化剂服务。

摘要：采用次级代谢产物基因组挖掘的方法,扫描链霉菌Streptomyces ***-A0365的基因组序列,找到一个新的负责吡嗪酮类天然产物生物合成的非核糖体肽合成酶(NRPS)编码基因.通过敲除该NRPS基因中断相关化合物的生物合成途径,对比突变菌株和原始菌株(来源于链霉菌Streptomyces ***-A0365的工程菌株TG1301)的发酵产物,我们在原始菌株的发酵粗提液中捕捉到了突变株不再产生的化合物1.从原始菌株20 L发酵液中分离并鉴定了化合物1的化学结构,其结构为3-异丙基-7,8-二氢吡咯并[1,2-a]吡嗪-4(6H)-酮,是一个新的吡嗪酮类化合物,命名为provalin.

摘要：微生物天然产物具有丰富的化学结构多样性和诱人的生物活性,持续启迪着创新医药和农药的发现。近年来,随着高通量测序技术的快速发展,巨大的微生物基因组数据揭示了多样生物合成和新颖天然产物的潜能远高于以前的认知。然而,如何高效地激活隐性的生物合成基因簇(BGCs)并识别相应的化合物,以及避免已知代谢产物的重复发现等挑战依然严峻。本文描述了面对这些问题时基因组学、生物信息学、机器学习、代谢组学、基因编辑和合成生物学等新技术在发现药用先导化合物过程中提供的机遇;总结并论述了在潜力菌株优选、BGCs的生物信息学预测、沉默BGCs的高效激活以及目标产物的识别和跟踪方面的新见解;提出了基于潜力菌株选择和多组学挖掘技术从微生物天然产物中高效发现先导结构的系统线路(SPLSD),并讨论了未来天然产物药用先导发现的机遇和挑战。