在特殊應用領域，無細胞蛋白表達技術CFPS的性價比難以用傳統標準衡量。例如：① 非天然氨基酸標記蛋白（如ADC藥物開發），細胞系統需基因改造且產量極低，而無細胞蛋白表達技術CFPS直接添加修飾氨基酸即可實現，單次反應成本雖高但省去數月工程菌構建時間；② 便攜式生物制造（如戰場急救蛋白生產），凍干無細胞蛋白表達技術CFPS試劑可在無冷鏈條件下即時合成，其“按需生產”特性大幅降低倉儲物流成本。這些場景下，無細胞蛋白表達技術CFPS的技術獨特性使其成為高性價比解決方案。??兔網織紅細胞裂解物??（RRL）和??小麥胚芽裂解物??（WGE）是兩類常見真核平臺,用于體外蛋白表達.融合蛋白表達條件篩選

傳統的蛋白質表達純化流程極其依賴人工操作,并且往往需要幾周或者幾個月的時間.無細胞蛋白表達的興起可將這一時間縮短至十幾個小時，但是仍需要現進行表達載體的制備,體外擴增和高通量蛋白表達然后再進行篩選等多步操作。Nuclera將這些復雜的流程ji he到eProteinDiscovery系統.該系統使用基于數字微流控的智能卡盒、蛋白質質量檢測和無細胞蛋白合成，使研究人員更容易快速獲取高質量蛋白質。只要將目標蛋白質的序列輸入配套軟件，就可以利用預設融合標簽定制DNA構建體以優化表達，然后將表達載體裝載到機器上，該系統就會通過自動化構建篩選（可同時篩24種DNA構建體x8種無細胞混合物=192種獨特表達條件），根據可溶性、可純化性和純化產量數據確定Zui佳表達條件，然后放大規模并獲取蛋白質以供下游應用，從DNA到可用于分析檢測的蛋白質只需要48小時。系統已生產超過2,000種蛋白質，包含多種類型，其中約77%的人類蛋白。蛋白質類型包括伴侶蛋白、水解酶、連接酶、氧化還原酶、信號蛋白、結構蛋白和轉移酶等，分子量范圍為18kDa~300kDa(平均:46kDa)。獲得的難表達蛋白包括膜蛋白、含二硫鍵的蛋白和含高度無序結構的蛋白等,還更容易地篩選和獲取同源物、直系同源物、突變和異構體.293f細胞蛋白表達陽性添加0.5mM PMSF將 ??體外表達蛋白的降解率??從45%壓制至<5%。

20世紀90年代后，隨著分子生物學和合成生物學的進步，無細胞蛋白表達技術技術迎來突破。研究者通過優化裂解物制備（如敲除大腸桿菌核酸酶）、開發能量再生系統（如Phosphoenolpyruvic acid，PEP循環），明顯提升蛋白產量和反應時長。2000年代初，連續交換式反應體系（CECF）的出現解決了底物耗盡問題，使反應時間延長至24小時以上，產量達毫克級，為工業化鋪平道路。此階段，無細胞蛋白表達技術開始應用于毒性蛋白合成和抗體片段生產，但成本仍較高。

體外蛋白表達（InVitroProteinExpression）是指在無完整活細胞的環境下（如試管、微孔板或芯片），利用生物提取物中的核糖體、tRNA、酶及能量系統，直接將遺傳信息轉化為功能蛋白質的技術。與傳統細胞依賴的系統不同，該技術完全避開了細胞膜屏障和基因復制過程，只通過添加目標DNA/RNA模板及底物（氨基酸、ATP）即可啟動蛋白表達。這一過程通常可在1-4小時內完成，其速度優勢大幅加速了蛋白質研究進程。無細胞蛋白表達系統的重點在于重構翻譯機器，例如提取大腸桿菌裂解物中的核糖體，或利用兔網織紅細胞裂解物中的真核翻譯因子，以實現跨物種的高效蛋白表達。芯片級體外蛋白表達??體現較前沿的進展。

無細胞蛋白表達技術（CFPS）雖然具有快速、靈活等優勢，但仍存在一些關鍵缺點。首先，成本較高，商業化裂解物、能量試劑和酶的價格昂貴，小規模實驗單次反應成本可達數百元，大規模生產的經濟性尚未完全解決。其次，蛋白產量較低，反應通常在幾小時內終止，產量（0.1-1 mg/mL）遠低于細胞表達系統（如大腸桿菌可達10 mg/mL以上）。此外，復雜蛋白表達受限，原核裂解物缺乏真核翻譯后修飾能力（如糖基化），而真核裂解物成本更高；部分蛋白可能因折疊不完全而喪失活性。技術操作上，反應條件（pH、離子強度等）需精細調控，且線性DNA模板易降解，增加了實驗難度。CFPS目前更適合小規模應用，在超長蛋白（>100 kDa）表達和工業化連續生產方面仍面臨挑戰。未來需通過開發低成本試劑、優化能量再生系統和自動化工藝來突破這些瓶頸。每一次體外蛋白表達的反應液微光，都在照亮人類準確操控生命分子的前沿征途。無細胞蛋白表達的優勢

例如HIV蛋白酶在通過體外蛋白表達后仍切割底物蛋白，但其毒性被限制在封閉體系內。融合蛋白表達條件篩選

eProtein Discovery系統：一種將無細胞蛋白合成與數字微流控相結合的快速蛋白質原型系統。

傳統的蛋白質表達純化流程十分依賴人工操作，并且往往需要幾周甚至更久。無細胞蛋白表達的興起可將這一時間縮短至十幾個小時，但是仍需要現進行表達載體的制備，體外擴增和高通量蛋白表達然后再進行篩選等多步操作。Nuclera將這些復雜的流程集成到eProtein Discovery系統。該系統使用基于數字微流控的智能卡盒、無細胞蛋白質合成和熒光蛋白檢測技術，使研究人員更容易大規模獲取高質量蛋白質。 融合蛋白表達條件篩選