综述：植物合成生物学中启动子和终止子的鉴定与应用

这篇综述系统阐述了植物合成生物学中调控元件（启动子、终止子）的最新研究进展，涵盖其结构特征（如核心启动子元件CCAAT-box、Inr）、功能验证方法（ATAC-Seq、STARR-Seq）及深度学习预测模型（CNN、BERT）。重点探讨了双向启动子在基因叠加（gene pyramiding）中的应用，并提出基因和谐模型（gene harmony model）以优化启动子-终止子组合的稳定性，为植物代谢工程和合成生物学工具开发提供重要参考。

　　

启动子和终止子在植物合成生物学中的角色

植物合成生物学通过整合基因组工程和基因电路设计，实现在植物中生产高价值生物材料。启动子和终止子作为核心调控元件，直接影响基因表达的强度、时空特异性和稳定性。启动子由核心区（含CCAAT-box、转录起始位点TSS等）、近端和远端元件组成，而植物特有的Y片段（Y patch）进一步丰富了调控多样性。终止子则通过远上游元件（FUE）、近上游元件（NUE）和切割位点（CS）确保转录终止和mRNA稳定性。

应用场景：从代谢工程到基因叠加

在代谢工程中，启动子的选择决定目标产物的积累效率。例如，黄金稻米通过胚乳特异性启动子（如Gt1）驱动类胡萝卜素合成基因，显著提升β-胡萝卜素含量。双向启动子（如pGLbd系列）可同时调控两个基因的表达，避免重复使用单一启动子导致的基因沉默（如转录基因沉默TGS）。CRISPR/Cas9系统中，双向启动子能协调多个gRNA的表达，提升编辑效率。

基因和谐模型：平衡转录的钥匙

研究发现，启动子与终止子的组合需动态平衡。强启动子搭配弱终止子可能导致转录通读（read-through），而植物源性终止子（如tHSP18）比外源终止子（如tNos）更能抵抗基因沉默。环境胁迫（如干旱）会通过cis-调控元件（如ABRE、DRE）影响启动子活性，同时触发选择性多聚腺苷酸化（APA），缩短3’ UTR以增强mRNA稳定性。

高通量鉴定与深度学习预测

染色质可及性分析（ATAC-Seq）结合ChIP-Seq能全基因组范围筛选活性启动子，而STARR-Seq通过报告基因（如GFP）定量评估调控元件活性。深度学习模型（如iProm-Zea、BERT-Promoter）利用卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）预测启动子区域及强度，在玉米、拟南芥等作物中展现出高精度。

挑战与未来方向

当前局限性包括调控元件的跨物种可移植性差、组合复杂性高。未来需建立标准化设计规则，并整合多组学数据（如表观遗传修饰、单细胞测序）以精准预测元件功能。合成启动子（含人工cis-元件）和模块化终止子的开发，将推动植物合成生物学在医药、农业等领域的应用突破。

（注：全文严格依据原文内容缩编，未添加非原文信息）