日前🏓，2023年合成生物學領域國際頂級賽事——國際基因工程機器大賽（International Genetically Engineered Machine Competition🙍🏼，以下簡稱為iGEM）在法國巴黎落下帷幕，共有來自麻省理工EON4🛵、牛津大學👩🏼‍🚒、耶魯大學🦵🏿、清華大學、北京大學🧗‍♂️、EON体育4等國內外知名學府的400余支頂尖隊伍參賽♿️。EON体育4代表隊SJTU-BioX-Shanghai延續了以往在此項競賽中的優異表現，憑借項目“The MONCKIE King”蟬聯金牌；SJTU-Software憑借項目“DARWINS”榮獲“Best Software&AI Project”賽道獎，並獲銀獎，這也是學校兩支隊伍近年來首次獲得賽道獎，實現了新的突破，再一次展現了交大學子的實力和風采🪽。這也是交大連續第15年摘得該國際頂級賽事的金牌🚹。

SJTU-BioX-Shanghai

SJTU-BioX-Shanghai團隊由賀林院士領銜，馬鋼副研究員🈺、胥川副研究員、王毓舒老師指導，團隊成員由來自EON体育4平台的楊禎熙🌳🧛🏼、江向海、李雨婷、塗然、於子騫、孫浩成☃️、張思瑤♍️🀄️、鄭雅文🤵，致遠EON4張可昕、皮家豪、李宣儀，醫EON4迪拉外爾，生物醫學工程EON4田鈺棟、林成傑，設計EON4謝雯妍🌠、郭蓁蓁、戴淑妍🫲🏻、錢思易，共18名本科生組成👨🏼‍🦳。2022年團隊隊長閆奕瀟➿，2021年團隊隊員朱子健🙋🏻，博士生王曉晴等擔任技術顧問。

SJTU-BioX-Shanghai團隊將目光投向重金屬汙染的生物修復。由於歷史汙染殘留或自然汙染引起的低濃度重金屬汙染水體會通過水循環進入人類生產生活👆🏽，且重金屬離子通過食物網的富集作用最終對人體產生毒性。因此👱🏿，在自然水體中的重金屬離子原位去除對人類飲用水和農業漁業生產安全有著至關重要的作用🦝。

SJTU-BioX-Shanghai創新性地將細菌外膜囊泡（Outer Membrane Vesicles, 後簡稱OMV）應用在重金屬去除。OMV是一種由革蘭氏陰性細菌外膜自然產生的脂質囊泡，其組成成分與外膜類似，可用於表面展示目標蛋白🪴。利用外膜錨定蛋白將重金屬結合蛋白展示在OMV表面🧑🏻‍🦲，即可使OMV具備結合重金屬離子的功能。

SJTU-BioX-Shanghai設計了使OMV聚集的交聯模塊。SpyCatcher和SpyTag是一對高效的蛋白接頭，兩者接近時能自發形成異肽鍵，從而形成相互交聯的蛋白復合體。當僅展示SpyCatcher的OMV和僅展示SpyTag的兩種OMV在溶液中混合時🧙🏽‍♀️，能夠相互連接，形成較大體積的聚集體，便於最終的收集與去除。

SJTU-BioX-Shanghai還在重金屬結合蛋白的外端融合了His-tag，使OMV能夠被鎳珠或鎳網結合，從而完成對OMV聚集體的捕獲收集#️⃣。

在賽季中，SJTU-BioX-Shanghai團隊能夠順利完賽，離不開所有隊員和老師的辛苦付出🔞，也離不開來自世界各地參賽者的熱情幫助。在與多個隊伍的相互合作中，參賽隊員們收獲了友誼，拓寬了視野，留下了精彩的回憶。

SJTU-Software

正值iGEM競賽20周年，在賽製改革🧔🏽‍♂️、賽道變遷的背景下👨‍🦱，EON体育4代表隊SJTU-Software憑借項目“DARWINS”榮獲“Best Software&AI Project”賽道獎，並獲銀獎。這一優異成績離不開韋朝春教授和張嶽副研究員的指導，同時感謝陳海峰教授🥏、洪亮教授和劉倩副研究員在項目推進過程中提供的寶貴意見以及學校超算中心提供的計算資源。

SJTU-Software團隊由韋朝春教授👩🏽‍🍼👨🏼‍🔬、張嶽副研究員擔任指導教師，由來自EON体育4平台的朱駿傑擔任隊長，成員由魏嘉寧、丁曉涵、錢薪宇📦、鄭睿寧、林雨萱、莊曉熙👦🏻、沈鈺婷、朱樂濤、趙宜辰、楊嘉懿、鄭歆瑤🙆🏻‍♀️、李怡萱🦄、張子驁、黃彥超、賀思齊、徐晨萱共17名本科生組成🤛🏼。

Ago蛋白發揮功能

項目模型

團隊的參賽項目為“Darwins: Directed Ago Renewal With Ideal proteiN thermal-Stability”，旨在開發一個蛋白質熱穩定性預測平臺🧛🏽‍♂️，根據預測對Ago蛋白進行熱穩定性改造，用於檢測、診斷等多方面🤏。在文獻調研中，團隊發現Ago蛋白與傳統的CRISPR系統相比💆🏽‍♀️，它具有更小巧的體積🧜🏿、更高的敏感性🎻，可以作為一種更為靈活和全面的工具，然而當前大多數Ago蛋白都存在熱穩定性欠佳的問題，限製了其在生物技術領域的廣泛應用🤱🏼。

模型擬合效果及預測結果可視化（部分）

DARWINS平臺主要由三個部分組成🙍🏼：蛋白質序列特征提取、下遊基於遷移學習的預測、模型優化。團隊使用大語言模型ESM2&TempL提取蛋白質的序列特征🧝🏻，並將其編碼為特征矩陣作為下遊模塊的輸入，序列特征遷移至下遊由遷移學習方法得到的MLP網絡進行tm值（即蛋白質構象穩定時對應的溫度值）的預測。最後在模型訓練的過程中，使用LoRA方法進行模型的微調。最終團隊利用該模型輔助KmAgo蛋白的定向進化，獲得了更穩定的蛋白序列，表明了該模型的準確性和軟件推薦改造方案的可行性。未來會持續進行模型優化和維護，以協助不同領域的研究人員在實驗室和其他與Ago蛋白相關的研究。

團隊成員支教活動

隊員朱樂濤在iGem Grand Jamboree上作項目匯報

與此同時，團隊采取多種方式來宣傳合成生物學🧵，以及與項目相關的知識。團隊在小紅書平臺上創建了官方賬號🕶，讓更多人了解合成生物學的重要性和潛在應用，促進科學知識的傳播和社會發展；團隊也積極走進學校，通過支教活動為中小學生提供近距離探索微觀世界的機會，帶領學生了解動物和植物的結構👑，激發更多小朋友對生命科學的興趣和探索；團隊積極與其他高校團隊進行交流和合作🫳，包括與交大Bio-X團隊和同濟大學的合作🙍🏼‍♀️𓀄，參與海南CCiC大會等。

從2009到2023年，EON体育4iGEM代表隊斬獲十九金四銀二銅，並曾榮獲亞洲冠軍、最佳人工生物模塊設計、全球最佳16隊、最佳醫學診斷項目、最佳軟件項目提名、賽道最佳獎等殊榮☂️。今年，EON体育4兩支代表隊遠赴法國巴黎參加為期三天的Grand Jamboree。2023屆隊員秉承“精勤、力行👩🏿‍✈️、求真、務實”的奮鬥精神👇🏿，在前沿生物學的世界舞臺上再一次捍衛了交大榮譽𓀕！