无细胞蛋白表达技术（Cell-free Protein Expression, CFPE）是一种不依赖完整活细胞，直接利用含有蛋白合成必需组分的细胞裂解物，在体外受控环境中合成目标蛋白的技术。该技术规避了传统细胞表达体系的诸多限制，已成为生命科学研究、药物开发、工业酶生产等领域的核心工具。

       麦克林提供各类实验用无细胞蛋白表达试剂盒产品，能被广泛适用于各类科研项目、研究实验中，欢迎选购。

       本文通过以下几点介绍麦克林无细胞蛋白表达的技术原理和相关应用：

        1. 无细胞蛋白表达技术的原理

        2. 无细胞蛋白表达技术的应用

        3. 麦克林无蛋白表达试剂盒产品介绍

        4. 麦克林无蛋白表达试剂盒产品效果

        5.产品选购指南

1. 无细胞蛋白表达技术的原理

       无细胞蛋白表达根据模板类型分为以DNA为模板的转录—翻译模式和以mRNA为模板的直接翻译模式，其中DNA为模板是目前最常用的模式，反应过程与细胞内一致且同步进行。

       无细胞表达体系的核心是细胞裂解物，其中包含核糖体、tRNA、转录因子、翻译因子等全套蛋白合成所需的成分；同时需额外添加模板（质粒DNA或线性mRNA）、能量系统（ATP/GTP、磷酸肌酸等）、氨基酸混合物及缓冲液，以维持转录和翻译的高效进行。

图一 无细胞蛋白表达技术原理

2. 无细胞蛋白表达技术的应用

       无细胞蛋白表达技术凭借其无需活细胞培养、反应周期短、兼容性强的独特优势，在近20年得到快速发展，已在生物制药、合成生物学、药物开发等领域实现广泛且关键的应用。如图三，在蛋白表达中，该技术可快速合成细胞毒性蛋白、膜蛋白等传统表达系统难以攻克的靶点蛋白；在合成生物学领域，通过体外重构转录-翻译体系，能灵活调控代谢通路，高效合成高附加值的生物化学品与天然产物。

图二 无细胞蛋白表达技术的应用

       此外，该技术还能适配高通量自动化平台，满足大规模蛋白文库构建与功能筛选的需求，例如在Grant M. Landwehr等人的文章中，作者通过无细胞表达技术构建了由机器学习（ML）引导的酶工程平台，快速生成了酶变体库并完成了功能筛选，该技术突破了传统酶工程中由模板合成到功能数据分析缓慢的瓶颈，为开发专业化生物催化剂提供了新的思路^【1】；Andrew C. Hunt等人利用无细胞蛋白表达技术开发了一套完整的抗体筛选工作流程，包括模板生成、蛋白合成、AlphaLISA结合检测、数据分析与候选抗体筛选，单个研究者可同时筛选数百个抗体，且从模板生成到功能数据分析可在24小时内完成，该项技术为抗体发现提供了高通量的平台，加速了传染病中和抗体的筛选与开发^【2】。

图三 机器学习（ML）引导的无细胞酶工程平台流程示意图^【1】

3. 麦克林无蛋白表达试剂盒产品介绍

       麦克林无细胞蛋白表达系列试剂盒基于大肠杆菌表达系统，依托精密制备的细胞裂解液，可完整保留核糖体复合物、各类翻译因子及核心酶系的活性。该系统能够在体外高效重构功能完备的生物合成体系，实现从 DNA/RNA 模板到目标功能蛋白的“一站式”快速转化。试剂盒采用T7 启动子调控，兼容环状质粒DNA与线性模板两种输入形式，满足多样化实验需求。

无细胞蛋白表达技术与传统细胞表达对比

图四 无细胞蛋白表达体系与传统细胞表达流程对比

4. 麦克林无蛋白表达试剂盒产品效果

      二硫键含量丰富的蛋白

       两种GFP纳米抗体（Enhancer与Minimizer）经无细胞表达体系的可溶性表达后，所得重组蛋白均可与绿色荧光蛋白（GFP）特异性结合，且能稳定发挥其荧光增强或荧光抑制的生物学功能。

图七 GFP纳米抗体在无细胞体系内的可溶性表达及功能验证

5. 选购指南

       麦克林提供各类实验用无细胞蛋白表达试剂盒产品，能被广泛适用于各类科研项目、研究实验中，欢迎选购。

麦克林是实验用无细胞蛋白表达试剂盒大规模生产商，我们针对生产和生化技术客户提供定制配方制剂

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参考文献：

【1】Landwehr GM, Bogart JW,et al. Accelerated enzyme engineering by machine-learning guided cell-free expression. Nat Commun. 2025;16(1):865. Published 2025 Jan 20. doi:10.1038/s41467-024-55399-0

【2】Hunt AC, Vögeli B, et al. A rapid cell-free expression and screening platform for antibody discovery. Nat Commun. 2023;14(1):3897. Published 2023 Jul 3. doi:10.1038/s41467-023-38965-w