2023年11月5日，2023年合成生物学领域国际顶尖赛事，国际基因工程机器大赛（International Genetically Engineered Machine Competition，iGEM）在法国巴黎落下帷幕。学院2支代表队伍与来自66个国家和地区的404支队伍同台竞技。代表Tongji-China队伍的吕璟瑄，胡翕然和刘一辰同学和代表Tongji- Software队伍的陈墨函，渠凯茹和刘萱怡同学在学院的大力支持下前往法国巴黎线下参加答辩。经过激烈角逐，两支队伍最终以优异的成绩脱颖而出，双双斩获金牌！！！

iGEM由美国MIT于2003年创办，是以合成生物学为核心的，涉及生物学、计算机科学、数学等多个学科交叉的、国际级的顶尖科技竞赛。该赛事曾多次被Nature、Science等国际权威科学杂志报道，在国际上具有广泛的影响力。

iGEM的理念在于提倡学科交叉融合，鼓励大学生积极创新，用创新去改变世界。整个团队需要利用标准化生物模块（Biobricks）来构建基因回路，建立有效的数学模型，实现对精致复杂人工生物系统（Artificial Biosystem）的预测、操纵和测量，并以社会调研、网站设计、英文演讲和摊位展示等形式来完成全部的比赛，需要由擅长不同领域的优秀学生共同组成参赛团队。

1、Tongji-China 团队项目介绍

来源于金属还原地杆菌的导电菌毛（Electrically Conductive Pili，E-pili）是人类目前在自然界中发现的具有最强导电能力的生物纳米材料。

目前普遍认为其导电能力的来源为其中高密度的芳香族氨基酸的芳香环产生的pi-pi堆积作用。基于这种材料本身的诸多优点和特点，今年Tongji-China队伍分析了其蛋白质结构，在其内部单体的羧基端进行抗原表位标签修饰，最终使其可以特异性地结合指定的抗体。这种结合会改变菌毛表面的电荷分布情况，进而改变其内部芳香环的取向和间距，最终导致菌毛的电导率发生改变。

通过测量其电导率的变化，建立检测模型并结合标准曲线，最终实现了对于抗体的定量检测。但由于金属还原地杆菌是一种严格厌氧的微生物，难以大规模的培养。团队今年尝试在一种已知生长速度最快的非致病微生物一需钠弧菌中异源表达这种导电菌毛。团队使用了CRISPRi去抑制其自身同类菌毛的表达以降低其对导电菌毛的表达和组装的影响。

在此基础上，团队建立了荧光报告系统来评价不同sgRNA对于指定序列的抑制情况。除此之外，由于检测系统的稳定性和检测的准确度和菌毛的电导率成正相关。团队还尝试使用自适应粒子群优化算法结合生物燃料电池筛选的半理性定向进化策略通过优化原有菌毛的氨基酸序列来提高菌毛的电导率。

此外，团队还设计了一套配合菌毛检测系统使用的硬件系统，该系统具有体积小，重量轻（小于500克），速度快（全检查流程小于5分钟）价格低廉（总成本不到80元），容易操作等诸多优点，有助于为现有的抗体的定量检测中出现的检查周期长，价格高昂，操作难度高等问题提供全新的解决方案。

队伍名单：

生命科学与技术学院：吕璟瑄，胡翕然，刘—辰，张羽骋，徐子雯，刘宇博，李金朋

设计创意学院：苏梓裔，雷子熠

数学科学学院：吕东蔚

电子与信息工程学院：刘梦睿

2、Tongji-Software 团队项目介绍

CRISPR/Cas技术已经被实际运用于核酸检测，这种技术利用gRNA靶向病毒特异性的核酸序列，具有高特异性；同时，其依靠Cas蛋白的附带剪切活性构建了荧光报告系统，有十分明显的表征形式。同时，相较于传统的PCR检测技术，CRISPR/Cas系统不需要严格的温度条件完成序列扩增，也不需要复杂的仪器和熟练的操作人员，从而节省了时间和资源的消耗。因此，我们认为，利用CRISPR/Cas系统进行核酸检测，具有高特异性和报告形式明显的优势，是一项具有广泛应用前景的技术。

gRNA是CRISPR/Cas核酸检测系统中最重要的功能部分，它与Cas蛋白构成复合物，引导其结合目标序列，因此gRNA的效率直接决定了CRISPR/Cas系统的灵敏性。然而，gRNA的传统设计方式并不完美。一些研究者从湿实验中总结出了一些高效gRNA具有的特征，然而仅仅是定性层面，也不足以充分解释。近来，随着学习手段的引入，一些研究者利用机器学习的方法从高效gRNA中提取特征，但这样的过程会耗费大量的时间。从而，我们希望开发一种新型的，基于深度学习的gRNA设计方法，推动CRISPR/Cas核酸检测方法的发展。

经过六个月的努力工作，我们建立了针对Cas9、Cas12、Cas13a的gRNA效率预测模型，并基于此搭建了用于设计病毒检测gRNA的软件工具CASleuth。在此基础上，我们从NCBI上获取了3000多种DNA病毒和9000多种RNA病毒的基因组序列，利用我们的软件设计了top10的高效gRNA，并建立了用户友好型的数据库VIRUSCUFF，以便用户直接检索检测常见病毒的高效gRNA序列，而不必重复预测。

队伍名单：

生命科学与技术学院：周诗怡、余乐毅、范子睿、陈墨函、渠凯茹、张紫扬、刘萱怡、王智博   

软件学院：王蔚达、吕骏骁、陈雨彤、王宇轩、张尧

设计创意学院：陈夏露、陆袁裔

同济大学iGEM代表队由生命科学与技术学院、软件学院、设计创意学院、数学科学学院和电子与信息工程学院五个学院组队。同学们在老师的指导下，利用课外时间进行了大量的文献调研，反复研讨最终确定了参赛选题并逐步推进项目。

为了能够了解实际生产和理论研究的前沿，同学们在线上线下开展了对相关企业、医院、社区的参观访问，获得第一手资料，同时还与其他高校iGEM参赛队伍开展了广泛的合作交流。此外，同学们还走进中学、社区进行科普，并制作了精美的电脑游戏、宣传册、科普绘本等，将生命科学、合成生物学等理念进行宣传。

从准备到比赛，生命科学与技术学院组建了由张敬副院长领衔、杜昌升教授、刘琦教授、项耀祖教授、王春光教授、郭占云教授、冷晔副教授、张梦杰副教授、吕爱平老师、啜国辉老师等来自各个研究领域的指导老师组成的导师团队对项目进行全方位指导。备赛期间，队员们进行了往期项目调研、项目选题、软件功能设计、实验设计、人文实践、算法和建模设计，克服重重困难斩获佳绩。这是学院重视学科交叉、培养创新人才所取得的又—重大成果。