（通讯员苏延停 审稿蔡飞）2024年10月26日，基础医学院合成生物学团队在国际著名期刊Cell子刊Trends in Biotechnology（中科院一区TOP期刊，IF 14.3）上发表题为“A cell-free bacteriophage synthesis system for directed evolution”SCI论文，许波博士为第一作者，湖北科技学院为第一署名单位。文章介绍了一种无细胞细菌噬菌体（M13）合成系统，该系统通过基因组优化和多拷贝蛋白质预合成，实现了快速和大规模的M13噬菌体生产，不仅展示了其在医学、食品加工、农业和可持续发展等领域的应用潜力，也提升了我校在合成生物学前沿领域的研究水平和国际影响力。

2024年2月28日,团队在国际著名期刊Small Methods（IF 10.7）上发表题为“Directed Evolution of Escherichia coli Nissle 1917 to Utilize Allulose as Sole Carbon Source”SCI论文，许波博士为第一作者，湖北科技学院为第一署名单位。文章报道了通过定向进化策略成功改造大肠杆菌Nissle 1917（EcN）以利用D-Allulose作为唯一碳源的研究。研究团队采用适应性实验室进化（ALE）和荧光激活滴液排序（FADS）技术，结合全基因组测序（WGS）和CRISPRi技术，识别出影响糖和氨基酸代谢途径的基因突变，这些突变增强了EcN对D-Allulose的同化能力。研究发现，nagE A247E和pgmB G12R突变体在底物特异性和催化效率方面表现出提升，预示着新的D-Allulose代谢途径的出现。这项研究不仅为D-Allulose的合成和组装提供了新思路，而且为开发新的合成生物学、代谢工程、功能性食品创新以及利用特殊代谢物来增强基因工程益生菌或微生物生长动力学的策略提供了基础，对于促进健康和福祉具有重要意义。

2024年5月10日，团队在国际著名期刊Acta Pharmaceutica Sinica B（中科院一区TOP期刊，IF 14.5）上发表题为“Screening antimicrobial peptides and probiotics using multiple deep learning and directed evolution strategies”SCI论文，文章提出一个基于深度学习的人工智能模型COMDEL，它能够以94.8%的准确率识别抗菌肽（AMPs），并用于筛选具有高AMP生产潜力的食用益生菌。通过结合高通量筛选技术和定向进化策略，研究团队成功提高了植物乳杆菌（Lactobacillus plantarum）的抗菌能力，并为工业规模生产AMPs铺平了道路。COMDEL模型的开发和优化为抗菌肽的识别、设计和应用提供了一个强大的工具，有助于推动在食品加工和医疗领域的应用。

文章链接：

1.https://www.cell.com/trends/biotechnology/abstract/S0167-7799(24)00287-7

2.https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smtd.202301385

3.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211383524001801