Introduction

多酚（polyphenols）作為植物源次級代謝產物，以其抗氧化、抗炎和抗菌特性聞名，其中黃酮類（flavonoids）因結構多樣性和醫學價值備受關注。傳統植物提取法受限于低豐度及類似物分離困難，而微生物合成（如大腸桿菌Escherichia coli、釀酒酵母Saccharomyces cerevisiae）通過重構莽草酸途徑（shikimate pathway）實現了高效生產。

Polyphenol pathways and host choice of pathway engineering

莽草酸途徑是合成多酚的核心，將磷酸烯醇式丙酮酸（PEP）和赤蘚糖-4-磷酸轉化為苯丙氨酸和酪氨酸，進而衍生酚酸和苯丙烷類化合物。宿主選擇上，Yarrowia lipolytica因高產萘黃酮（naringenin）成為熱門工程菌株。

Synthetic biology and metabolic engineering strategies to improve polyphenol production

模塊化設計（modular design）和CRISPR-Cas9技術顯著提升了黃酮產量。例如，動態調控系統平衡了前體供給與毒性代謝物積累，而共培養策略通過分工協作優化了復雜衍生物合成。

Discussion and perspective

人工智能（AI）驅動的通路優化將加速菌株設計，推動多酚在醫藥和食品工業的應用。盡管成本仍是挑戰，微生物合成已展現出替代傳統方法的巨大潛力。

（注：全文嚴格基于原文內容縮編，未添加非原文信息。）