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Enregistrement W7117139035 · doi:10.1021/accountsmr.5c00169

Genetically Encoded Design and Biomanufacturing of Mechanical Protein Materials

2025· article· en· W7117139035 sur OpenAlexaff
Sikang Wan, Baiqi Shao, Chao Ma, Hongjie Zhang, Kai Liu

Notice bibliographique

RevueAccounts of Materials Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilk-based biomaterials and applications
Établissements canadiensMinistry of Advanced Education
Organismes subventionnairesBeijing Municipal Natural Science FoundationChina Postdoctoral Science FoundationWenzhou Institute of Biomaterials and EngineeringNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaChina Association for Science and Technology
Mots-clésBiomanufacturingSynthetic biologyBespokeGenetically engineeredProtein engineeringProtein designModular design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conspectus Natural protein materials such as spider silks, fibroins, and mussel foot proteins epitomize the pinnacle of mechanical performance in biological matter. Their unparalleled strength-to-weight ratios, inherent biocompatibility, and precise programmability at the amino acid level make them ideal blueprints for next-generation structural biomaterials. However, these advantages are counterbalanced by inherent limitations: scarce natural availability, limited functional diversity in native sequences, and challenges in scalable processing and reproduction. Recent advances in gene editing and synthetic biology have enabled the de novo design of artificial mechanical proteins, bypassing these constraints. By modularly integrating mechanical, metal-coordinating (e.g., LanM and amyloid motifs), and bioactive domains (e.g., antifreeze and epidermal growth factor modules) from phylogenetically diverse species, researchers now exert unprecedented control over the protein sequence, hierarchical architecture, and macroscopic behavior. These engineered variants have already led to advanced biomedical products, including surgical sutures, hernia meshes, and hemostatic sealants, that outperform conventional synthetic polymers in both functionality and biocompatibility. Nonetheless, scalable biomanufacturing remains hindered by the structural features that underpin mechanical superiority: highly repetitive motifs and high molecular weights often promote aggregation, proteolytic instability, and low recombinant yields in conventional expression systems. To overcome these bottlenecks, extensive efforts have focused on optimizing chassis cells, such as E. coli and C. glutamicum, through glycyl-tRNA enrichment, CRISPRi-enabled secretion screening, codon scrambling, and signal peptide engineering. Moreover, the fidelity of supramolecular assembly critically determines the ultimate performance of the material, necessitating precise control over the processing conditions. This Account provides a critical review of recent advances in modular protein strategies for fabricating high-performance biomaterials, organized around three synergistic pillars: (i) rational modular design, which combines rigid β-sheet domains (e.g., SRT or spidroins), flexible linkers (e.g., ELP or resilin), metal-binding motifs, and functional peptides to orthogonally tailor strength, toughness, and bioactivity; (ii) chassis cell optimization through transcriptional, translational, and post-translational engineering to enhance the synthesis and secretion of repetitive proteins; and (iii) biomimetic assembly techniques, such as microfluidic spinning and liquid–liquid phase separation, enabling the precise alignment of β-sheet nanocrystals and multiforce-directed cross-linking into hierarchical fibers and glues with toughness exceeding 200 MJ/m 3 and adhesive strength over 30 MPa. Looking forward, we advocate for the integration of these experimental approaches with AI-driven design loops that combine de novo sequence generation, mechanical property prediction, and automated process optimization. Such closed-loop, data-driven frameworks promise to drastically compress development timelines, improve production yields, and enable scalable, sustainable manufacturing of protein materials tailored for cutting-edge applications in biomedicine, soft robotics, and sustainable materials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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