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來源：bioRxiv preprint doi July 5, 2024.
摘要核心內容
論文揭示了有氧糖酵解（Aerobic Glycolysis）的機制（即細胞在氧氣充足時仍優(yōu)先發(fā)酵而非高效呼吸的現象）。通過釀酒酵母模型發(fā)現：
線粒體呼吸飽和：呼吸速率由線粒體含量決定，且對能量需求或營養(yǎng)供給的急性擾動不敏感。
線粒體生物發(fā)生恒定：線粒體以近乎恒定的速率積累，其總量由細胞分裂時間調控。
葡萄糖攝取靈活：受轉運蛋白動力學調控，導致糖酵解和發(fā)酵通量可變。
三者整合為"SAD模型"（Saturation-Accumulation-Division），定量解釋了呼吸速率隨生長速率下降及發(fā)酵增強的現象。
研究目的
機制性解釋有氧糖酵解：闡明為何快速增殖細胞（細菌、酵母、癌細胞）偏好低效發(fā)酵而非高效呼吸。
解析呼吸通量控制：探究線粒體呼吸速率如何受能量需求、營養(yǎng)供給及線粒體自身特性調控。
量化線粒體生物發(fā)生與細胞周期關系：驗證線粒體積累速率是否受生長條件影響。
研究思路
呼吸穩(wěn)態(tài)性驗證：
急性擾動ATP消耗（翻譯、細胞骨架組裝、離子泵）和營養(yǎng)供給（碳源切換），檢測呼吸速率（OCR）變化。
線粒體含量與呼吸關系：
通過成像量化線粒體體積，結合蛋白質組學分析呼吸相關酶豐度。
呼吸飽和機制探究：
分析NADH水平與OCR的動力學關系，驗證電子傳遞鏈（ETC）飽和性。
線粒體生物發(fā)生動態(tài)：
活細胞成像追蹤線粒體積累速率，結合細胞周期時間建模。
糖酵解與發(fā)酵調控：
抑制糖酵解關鍵步驟，檢測通量變化；建立葡萄糖轉運動力學模型。
整合模型預測：
結合呼吸（SAD模型）和葡萄糖攝取模型，預測發(fā)酵通量并驗證。
關鍵數據測量及意義
1. 呼吸速率（OCR）的穩(wěn)態(tài)性（圖1）
數據來源：
圖1D：擾動ATP消耗（翻譯抑制、細胞骨架解聚等）后OCR不變。
圖1G：急性碳源切換（如葡萄糖→乙醇）后OCR維持原水平。
意義：
呼吸速率不受短期能量需求或營養(yǎng)供給影響，表明呼吸通路已飽和，為SAD模型的"飽和（Saturation）"部分提供證據。
2. 線粒體含量決定OCR（圖2）
數據來源：
圖2B：OCR與線粒體體積強相關（R2=0.89）。
圖2C：線粒體蛋白總量與體積成正比。
圖2G：ETC豐度與OCR嚴格比例（y截距≈0）。
意義：
OCR差異主要由線粒體含量驅動，且ETC是限制性節(jié)點。
3. ETC飽和由NADH驅動（圖2E, S5）
數據來源：
圖2E：NADH的KM值（2.6 μM）遠低于生理濃度（112 μM）。
圖S5F-H：降低膜電位未增加OCR。
意義：
ETC被NADH飽和，解釋呼吸速率剛性。
4. 線粒體生物發(fā)生速率恒定（圖3）
數據來源：
圖3C：不同碳源下線粒體積累速率變異?。–V≈0.2），分裂時間變異大（CV≈0.5）。
圖3E：積累-分裂模型精準預測線粒體體積（R2=0.94）。
意義：
線粒體積累速率穩(wěn)健，含量由分裂時間調控（SAD模型的"積累-分裂"部分）。
5. 糖酵解與發(fā)酵的靈活性（圖5）
數據來源：
圖5A-D：抑制糖酵解（IAA）顯著降低生長、葡萄糖攝取和乙醇產量，但OCR不變。
圖5H：葡萄糖攝取率符合米氏動力學（Vmax和Km擬合）。
意義：
糖酵解/發(fā)酵未被飽和，通量受底物可用性和酶動力學調節(jié)，與呼吸的剛性形成對比。
6. SAD模型預測有氧糖酵解（圖6）
數據來源：
圖6B：還原當量平衡模型（呼吸消耗 + 發(fā)酵消耗 = 糖酵解/TCA產生）預測發(fā)酵通量。
意義：
整合模型定量解釋：高葡萄糖→生長加速→線粒體稀釋→呼吸下降→發(fā)酵補償。
結論
呼吸飽和：ETC被NADH飽和，OCR由線粒體含量決定，對急性擾動不敏感。
線粒體積累恒定：生物發(fā)生速率跨條件穩(wěn)定，含量由細胞分裂時間調控。
葡萄糖攝取動力學驅動發(fā)酵：轉運蛋白豐度/親和力決定糖酵解通量。
SAD模型統(tǒng)一機制：呼吸飽和 + 積累-分裂 + 葡萄糖動力學 = 有氧糖酵解定量解釋。
Unisense電極數據的核心意義
數據來源與方法
技術細節(jié)（Methods 462-466行）：
使用Unisense OX-50微電極，校準后密封測量細胞懸液氧濃度下降斜率，計算OCR（單位：μM min?1 OD?1）。
關鍵圖表：
圖1D,G,H：驗證OCR對ATP需求/營養(yǎng)供給擾動的鈍感性。
圖4B：葡萄糖限制培養(yǎng)中OCR隨生長速率下降。
圖5A：糖酵解抑制時OCR不變。
研究意義
證實呼吸穩(wěn)態(tài)性：
OCR在分鐘級擾動下不變（圖1），排除"呼吸受實時能量需求調控"的假說，支持呼吸通路飽和。
量化呼吸能力上限：
OCR與線粒體體積線性關系（圖2B），建立結構-功能定量關聯（每μm3線粒體貢獻固定OCR）。
界定代謝表型轉換點：
圖4B中OCR下降與乙醇產量上升的交叉點（0.6 mM葡萄糖），精確定位有氧糖酵解閾值。
證偽傳統(tǒng)調控模型：
營養(yǎng)急性切換時OCR不立即響應（圖1G），說明呼吸速率由長期適應的線粒體含量決定，而非底物可用性。
技術優(yōu)勢
高時空分辨率：分鐘級檢測，捕捉急性擾動響應（如碳源切換后30分鐘內測量）。
生理相關性：無損活細胞測量，避免體外酶學實驗的偏差。
跨條件可比性：標準化為OD單位，支持不同生長速率下的比較。
總結
本文通過多模態(tài)技術（呼吸計量、活細胞成像、蛋白質組學、13C代謝流）揭示了有氧糖酵解的SAD機制：
呼吸飽和（S）+ 積累恒定（A）+ 分裂時間調控（D） 導致線粒體含量隨生長加速而稀釋，呼吸能力下降，迫使細胞依賴發(fā)酵。Unisense電極數據是驗證呼吸穩(wěn)態(tài)性和飽和性的核心實驗證據，為模型奠定基礎。這一機制可能普適于酵母、細菌和癌細胞，為靶向代謝的疾病治療提供新思路。