Rubisco 的結構-功能關係、演化限制和工程改良是分子演化與合成生物學的經典案題。
Rubisco 多樣性
Form I（L₈S₈）：最常見，分為 IA（α-cyanobacteria）、IB（植物、綠藻）、IC（α-proteobacteria）、ID（紅藻、diatoms）四亞型。Form II（L₂）：見於某些紫色非硫細菌和渦鞭毛藻，Sc/o 較低。Form III（古菌）和 Form IV（Rubisco-like protein, RLP）不催化 RuBP 羧化。Tabita et al.（2007, Microbiol. Mol. Biol. Rev. 71: 576）的系統分類揭示 Rubisco 家族的分子演化譜系。
速度-準確度權衡
Savir et al.（2010, PNAS 107: 3475）分析了來自不同物種的 Rubisco 動力學數據，發現 kcat 與 Sc/o 呈負相關——所有已知的 Rubisco 落在一條「Pareto 最適前沿」（Pareto front）上。紅藻 Form ID Rubisco 具有最高的 Sc/o（~240），但 kcat 僅約 1-2 s⁻¹。相反，Form II 的 kcat 較高但 Sc/o 極低。這反映了催化機制中共享的 enediolate 中間體施加的物理化學限制。
Rubisco 工程
直接突變策略（如 site-directed mutagenesis of large subunit）在 40 年內幾乎未能同時提升 kcat 和 Sc/o。新策略包括：(1) 紅藻 Rubisco 在 C3 植物中的異源表達——Lin et al.（2014, Nature 513: 547）成功在菸草葉綠體中表達 cyanobacterial Form IA Rubisco + carboxysome shell proteins，模擬碳濃縮微區室。(2) Directed evolution：Wilson et al.（2016, Metab. Eng. 38: 170）開發了基於大腸桿菌的 Rubisco 選擇系統，可在 10⁶ 量級的突變體中篩選活性改善者。(3) Synthetic carboxysomes：Flamholz et al.（2020, eLife 9: e59882）的計算模型預測，在 C3 葉綠體中引入功能性 carboxysome 可將光合效率提升 60% 以上。
Rubisco 的翻譯後調控
除 activase 外，Rubisco 的 fallover（在持續光照下活性逐漸降低）是由 active site 的 misfire products（如 xylulose-1,5-bisphosphate, XuBP）累積造成。Pearce（2006, J. Exp. Bot. 57: 1735）量化了 fallover 速率與溫度的關係。Rubisco 的降解則主要在衰老葉片中進行，其氮被重新動員至新葉或種子——Rubisco 作為植物最大的氮庫，在氮素再分配中扮演「氮銀行」的角色。
文獻參考：Savir, Y. et al. (2010). PNAS, 107, 3475-3480. / Lin, M.T. et al. (2014). Nature, 513, 547-550.