如何选择重组蛋白表达系统：原核 vs. 真核，融合 vs. 分泌

 

在生命科学研究和生物技术应用中，重组蛋白是至关重要的科研试剂。无论是用于结构解析、生化分析、抗体生产还是药物筛选，成功获取高产量、高活性且性质正确的目标蛋白，是实验成功的基石。而这一切的起点，在于为您的目标蛋白选择一个最匹配的表达系统。面对原核与真核、融合与非融合、胞内与分泌等多种选择，如何进行决策？本文将从技术层面，系统解析这几种主流表达策略的核心特点与适用场景，为您提供清晰的选型指南。

核心决策一：原核表达系统 vs. 真核表达系统

选择表达宿主是整个表达策略的顶层设计，主要取决于目标蛋白的复杂性及其对翻译后修饰的需求。

原核表达系统（以大肠杆菌为代表）

核心优势：技术成熟、成本低廉、操作简便、周期短（通常数天即可获得蛋白）、表达量极高。它是重组蛋白高效表达的首选平台，尤其适合对产量有大规模需求的非修饰蛋白生产。

技术考量：大肠杆菌缺乏真核细胞的翻译后修饰机制，如复杂的糖基化、特定的磷酸化等。因此，它最适合表达：

本身来源于原核生物的蛋白。

分子量较小、结构简单、无二硫键或二硫键较少的真核蛋白。

不需要精确翻译后修饰即可满足实验功能（如作为抗原用于免疫动物、进行某些酶活测定）的蛋白。

用于生产包涵体形式的蛋白，后续通过复性获取活性。

主要挑战：复杂真核蛋白易形成包涵体（不溶性聚集体）；缺乏糖基化等修饰可能影响蛋白功能与稳定性。

真核表达系统（包括酵母、昆虫细胞和哺乳动物细胞）

核心优势：具备蛋白质正确折叠和翻译后修饰的能力，能生产出更接近天然构象、活性更高的蛋白。这是获得功能活性蛋白，特别是治疗相关蛋白和全长抗体的关键。

技术细分：

酵母表达系统（如毕赤酵母）：折中选择。兼具生长快速、易于高密度发酵和部分真核修饰能力（如二硫键形成、基础糖基化）。其强大的分泌表达能力，使得分泌表达和下游纯化极为方便，是许多细胞因子和酶类的理想选择。

昆虫细胞-杆状病毒系统：功能强大。能完成大多数真核修饰，蛋白折叠正确率高，表达水平通常优于哺乳动物细胞。特别适合表达需要复杂修饰的胞内蛋白、病毒样颗粒及难度较大的膜蛋白。

哺乳动物细胞系统（如HEK293, CHO）：能提供最接近人类天然蛋白的修饰环境，尤其是复杂的N-连接糖基化。是生产用于高水平功能研究、信号通路分析或结构生物学（要求精确糖型）的蛋白的最终解决方案，但成本最高、周期最长。

核心决策二：融合表达 vs. 非融合表达

这主要关乎表达载体的设计，直接影响蛋白的溶解性、纯化难度和最终应用形式。

融合表达

核心优势：通过在目的蛋白的N端或C端融合一个标签蛋白或多肽序列（如His标签、GST标签、MBP标签、SUMO标签），可带来多重好处：

简化纯化：标签作为“把手”，可通过His标签蛋白纯化（固定化金属离子亲和层析，IMAC）或GST标签纯化（谷胱甘肽树脂）等亲和层析方法，一步实现从复杂裂解液中的高效捕获，极大地提高了蛋白表达与纯化服务的效率。

增强可溶性：MBP、SUMO等大分子标签能显著改善目标蛋白在胞内的溶解性，促进正确折叠，是实现可溶性蛋白表达的有效策略。

提高稳定性：保护目标蛋白免受蛋白酶降解。

技术考量：标签可能对目标蛋白的结构、功能或免疫原性产生干扰。对于最终应用要求严格无标签的蛋白（如结晶、某些体内实验），需要通过位点特异性蛋白酶（如TEV、3C蛋白酶）将标签切除。

非融合表达

核心优势：直接表达目标蛋白的天然序列，完全避免了标签带来的任何潜在影响，获得的蛋白最为“纯净”和天然。

技术考量：纯化过程完全依赖于目标蛋白自身的物理化学特性（如等电点、疏水性、大小），通常需要多步传统的层析技术（如离子交换、分子筛、疏水层析），流程开发复杂，收率可能较低，成本较高。仅推荐在对蛋白天然性有极端要求的特定研究中使用。

融合决策：表达系统的协同选择

在实际项目中，上述选择并非孤立，而是相互交织。一个典型的技术路径规划如下：

评估蛋白性质：首先分析目标蛋白的序列特性：分子大小、二硫键数量、是否需要糖基化、推测的疏水性等。

确定宿主系统：

若为简单、小分子、无需修饰的蛋白 → 优先考虑原核蛋白表达（大肠杆菌）。

若需要正确折叠和二硫键、且需分泌 → 可考虑真核蛋白表达中的酵母系统。

若为复杂、需特定修饰的真核蛋白/膜蛋白/病毒蛋白 → 选择昆虫细胞或哺乳动物细胞系统。

设计表达策略：

在大肠杆菌中，为增加可溶性，常采用融合表达（如MBP-His双标签）。

若预期形成包涵体，则可设计为方便后续纯化复性的His标签融合形式。

在真核系统中，若希望简化纯化，同样可采用N端或C端分泌信号肽+His标签的融合设计，实现培养基上清中的分泌表达与一步纯化。

从原核蛋白表达的经济高效，到哺乳动物细胞表达的功能完备；从利用融合表达快速获取蛋白，到追求非融合表达的极致天然，每一种选择都是一次针对目标蛋白特性的精准匹配。