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DNA Repair-Responsive Engineered Whole Cell Microbial Sensors for Sensitive and High-Throughput Screening of Genotoxic Impurities

化学 质粒 大肠杆菌 酵母 DNA 报告基因 酿酒酵母 甲基磺酸盐 DNA损伤 基因 DNA修复 代谢工程 基因组DNA 计算生物学 生物化学 细胞生物学 生物 基因表达
作者
Jie Li,Haotian Ding,Yuning Zhao,Mingbin Lin,Linqi Song,Wei Wang,Haijuan Dong,Xiao Ma,Wenyuan Liu,Lingfei Han,Feng Zheng
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
卷期号:95 (34): 12893-12902 被引量:1
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.3c02245
摘要

Genotoxic impurities (GTIs) occurred in drugs, and food and environment pose a threat to human health. Accurate and sensitive evaluation of GTIs is of significance. Ames assay is the existing gold standard method. However, the pathogenic bacteria model lacks metabolic enzymes and requires mass GTIs, leading to insufficient safety, accuracy, and sensitivity. Whole-cell microbial sensors (WCMSs) can use normal strains to simulate the metabolic environment, achieving safe, sensitive, and high-throughput detection and evaluation for GTIs. Here, based on whether GTIs causing DNA alkylation required metabolic enzymes or not, two DNA repair-responsive engineered WCMS systems were constructed including Escherichia coli-WCMS and yeast-WCMS. A DNA repair-responsive promoter as a sensing element was coupled with an enhanced green fluorescent protein as a reporter to construct plasmids for introduction into WCMS. The ada promoter was screened out in the E. coli-WCMS, while the MAG1 promoter was selected for the yeast-WCMS. Different E. coli and yeast strains were modified by gene knockout and mutation to eliminate the interference and enhance the GTI retention in cells and further improved the sensitivity. Finally, GTI consumption of WCMS for the evaluation of methyl methanesulfonate (MMS) and nitrosamines was decreased to 0.46-8.53 μg and 0.068 ng-2.65 μg, respectively, decreasing 2-3 orders of magnitude compared to traditional methods. This study provided a novel approach to measure GTIs with different DNA damage pathways at a molecular level and facilitated the high-throughput screening and sensitive evaluation of GTIs.
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