基因组规模重建代谢模型的拓展及应用
发布时间：2020-09-30 00:16
基因组规模重建代谢模型是一种包含了某种特定生物或者是细胞基因组范围代谢反应,及其酶及基因关联的数学模型。这种新型的模型在过去十多年中已经被广泛地应用到了代谢工程方面的研究中,用于帮助和指导研究者们对代谢工程菌株的理性改造。不仅如此,近年来研究者们还开始了对其在其他生物技术及系统医药学方面的应用尝试。但是,目前基因组规模重建代谢模型仍存在一些问题,例如仿真计算时较高的计算时间、过于粗糙的基因-蛋白-反应之间的数学关联以及缺乏信号转导与转录调控方面的信息等。这些问题一定程度上限制了基因组规模重建代谢模型更广泛的应用。通过新型仿真代谢工程方法IdealKnock的开发,极大地提高了仿真代谢工程的计算效率,使得原本在基因组规模重建代谢模型中计算困难的高水平反应敲除策略的预测变得十分高效。通过IdealKnock模拟预测得到的敲除策略不会受到具体敲除数目的影响,并且运算时间仅仅为数分钟。不仅如此,IdealKnock仿真得到的目标菌株所拥有的比生长速率和产量都相比于传统方法有了较大提高。另外,通过对部分敲除策略的可视化,深入解读了敲除策略背后的原理,发现了将目标产物与菌体生长偶联起来的关键代谢途径以及目标产物的竞争产物,对进一步理性改造工程菌株提供了指导。通过开发对基因组规模重建代谢模型的逻辑变换方法,对模型中所包含的基因-反应关联矩阵进行了分解与重组,将具体控制代谢反应的多个基因之间的逻辑关系整合到了变换后的基因-反应关联矩阵中,而同时又保留了与初始基因组规模重建代谢模型等价的化学计量关系。在模型逻辑变换的基础上,将两个传统的基于反应的方法OptKnock和FastSL进行了基因水平的拓展,得到了OptGeneKnock和FastGeneSL。对这两种基因水平仿真方法的检测发现两者都要优于传统的方法,证明了模型的逻辑变换能够拓展基因组规模重建代谢模型在基因水平的应用能力。根据米氏方程酶动力学的原理,通过搜集整理公开网络数据库中已有的相关数据,在传统的酿酒酵母基因组规模重建代谢模型的基础上加入了基因组范围的酶水平的限制条件。加入了酶学限制后的模型能够准确预测Crabtree效应,并且较为精准地预测了酿酒酵母以不同碳源为底物时的最大生长速率。这些充分说明了对基因组规模重建代谢模型加入酶学限制后能够大大提高它们的仿真预测能力。根据公开数据库中的信息,对酿酒酵母菌株转录调控网络以及蛋白质-蛋白质相互作用网络进行了重建。系统研究了转录调控网络与蛋白质-蛋白质相互作用网络对基因之间的共表达关系。结果表明,当一对基因在转录调控网络和蛋白质-蛋白质相互作用网络中都被相似“调控子”调控时,它们更倾向于共表达。本研究的结果显示了微生物的转录调控网络与蛋白质-蛋白质相互作用网络之间在调节靶标基因表达量这一功能上很可能存在合作关系。这一发现为今后将转录调控与蛋白质-蛋白质相互作用网络水平信息整合到基因组规模重建代谢模型中提供了线索。综上,本研究从不同角度尝试了对基因组规模重建代谢模型的应用与拓展,显示了基因组规模重建代谢模型的应用潜力。同时,本研究对基因共表达与共调控关系的探索也为基因组规模重建代谢模型在调控层面的进一步拓展作了必要准备。本研究的工作能够推广与促进基因组规模重建代谢模型在代谢工程、生物信息及系统医药学等方面的应用。
【学位单位】：华东理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2016
【中图分类】：Q78
【部分图文】：
模拟的基因组规模代谢模型都是经过修饰（反应填充及代谢死路的去除）后的代谢模型。逡逑基因组规模代谢模型最关键的部分是化学计量矩阵（Ｓ矩阵），它反应了所有代谢物逡逑在反应中的计量关系（见图１．１）。在这个矩阵中，每一行代表一个代谢物，每一列代表逡逑一个反应。Ｓ矩阵与由所有反应的流量所组成的向量（Ｖ）相乘，则可＾＾１得到所有代谢逡逑物的消耗或者累积。一般在基因组规模代谢模型的应用中，都采用假设生物处于拟稳态。逡逑拟稳态是指除了某些特定的交换代谢物之外，生物内部没有代谢物的净消耗或者积累，逡逑处于一种稳定的状态。在这种状态下，化学计量矩阵与反应流量向量的乘积应该为０，逡逑即邋Ｓ＊ｖ＝０。逡逑除开化学计量矩阵么外，基因组规模代谢模型还包含有基因－蛋白－反应逡逑（Ｇｅｎｅ－Ｐｒｏｔｅｉｎ－Ｒｅａｃｔｉｏｎ，ＧＰＲ）的关联信息。模型中ＧＰＲ的关联信息是二元定性的，逡逑而且通常在基因组规模重建代谢模型中，ＧＰＲ关联矩阵被简化成了基因与反应逡逑（Ｇｅｎｅ－Ｒｅａｃｔｉｏｎ
对于一个没有受限制的基因组规模代谢模型，其反应流量的解空间是无穷的，这也逡逑同样是没有意义的。为了使模型中的反应流量能够合理的反应实际情况，必需对模型的逡逑解空间做出适当的限制。一般来说，会根据实验的数据对模型进行限制。｜＾图１．１中的逡逑模型为例，如果实验测得该生物摄取底物Ａ的速率为１０，那么在模型中，该反应的速逡逑率就被锁定为１０，从而根据Ｓ＊ｖ＝０可得出所有反应的流量均为１０。实际上来说，还可逡逑Ｗ根据很多其他的实验数据来限制模型使得模型仿真的结果更加真实，如ｉ３Ｃ标记的流逡逑量数据，转录数据，蛋白表达数据等。逡逑在图１．１示意模型的例子中，通过仅仅加入一个流量数据就确实的获得了所有流量逡逑的解，送是因为在这个模型中，代谢物的数量为３，反应的数量为４，即这是一个方程逡逑数为３未知数为４的多元１次线性方程组。送个方程组构成了一个自由度为４－３＝１的未逡逑定系统，因而只要加入一个实验数据就能得到逸组方程狙的定解。实际上在一个基因组逡逑规模代谢模型中
３２个候选敲除{牡恪Ｔ谡猓雀銮榭鱿拢桑洌澹幔欤耍睿铮悖攵加梅浅６痰氖奔洌ㄗ疃啵玻瓷埃┩赍义铣闪说焖鳎浜蟮模希穑簦耍睿铮悖肷秆」桃彩侨绱耍ㄗ疃啵罚裁耄馑得髁嘶阱义希桑洌澹幔欤耍睿铮悖肷秆∏贸氲闶欠浅８咝У摹Ｍ迹玻诚允玖死茫桑洌澹幔欤耍睿铮悖胗耄希穑簦耍睿铮悖虢徨义虾系姆绞
本文编号：2830469
【学位单位】：华东理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2016
【中图分类】：Q78
【部分图文】：
模拟的基因组规模代谢模型都是经过修饰（反应填充及代谢死路的去除）后的代谢模型。逡逑基因组规模代谢模型最关键的部分是化学计量矩阵（Ｓ矩阵），它反应了所有代谢物逡逑在反应中的计量关系（见图１．１）。在这个矩阵中，每一行代表一个代谢物，每一列代表逡逑一个反应。Ｓ矩阵与由所有反应的流量所组成的向量（Ｖ）相乘，则可＾＾１得到所有代谢逡逑物的消耗或者累积。一般在基因组规模代谢模型的应用中，都采用假设生物处于拟稳态。逡逑拟稳态是指除了某些特定的交换代谢物之外，生物内部没有代谢物的净消耗或者积累，逡逑处于一种稳定的状态。在这种状态下，化学计量矩阵与反应流量向量的乘积应该为０，逡逑即邋Ｓ＊ｖ＝０。逡逑除开化学计量矩阵么外，基因组规模代谢模型还包含有基因－蛋白－反应逡逑（Ｇｅｎｅ－Ｐｒｏｔｅｉｎ－Ｒｅａｃｔｉｏｎ，ＧＰＲ）的关联信息。模型中ＧＰＲ的关联信息是二元定性的，逡逑而且通常在基因组规模重建代谢模型中，ＧＰＲ关联矩阵被简化成了基因与反应逡逑（Ｇｅｎｅ－Ｒｅａｃｔｉｏｎ
对于一个没有受限制的基因组规模代谢模型，其反应流量的解空间是无穷的，这也逡逑同样是没有意义的。为了使模型中的反应流量能够合理的反应实际情况，必需对模型的逡逑解空间做出适当的限制。一般来说，会根据实验的数据对模型进行限制。｜＾图１．１中的逡逑模型为例，如果实验测得该生物摄取底物Ａ的速率为１０，那么在模型中，该反应的速逡逑率就被锁定为１０，从而根据Ｓ＊ｖ＝０可得出所有反应的流量均为１０。实际上来说，还可逡逑Ｗ根据很多其他的实验数据来限制模型使得模型仿真的结果更加真实，如ｉ３Ｃ标记的流逡逑量数据，转录数据，蛋白表达数据等。逡逑在图１．１示意模型的例子中，通过仅仅加入一个流量数据就确实的获得了所有流量逡逑的解，送是因为在这个模型中，代谢物的数量为３，反应的数量为４，即这是一个方程逡逑数为３未知数为４的多元１次线性方程组。送个方程组构成了一个自由度为４－３＝１的未逡逑定系统，因而只要加入一个实验数据就能得到逸组方程狙的定解。实际上在一个基因组逡逑规模代谢模型中
３２个候选敲除{牡恪Ｔ谡猓雀銮榭鱿拢桑洌澹幔欤耍睿铮悖攵加梅浅６痰氖奔洌ㄗ疃啵玻瓷埃┩赍义铣闪说焖鳎浜蟮模希穑簦耍睿铮悖肷秆」桃彩侨绱耍ㄗ疃啵罚裁耄馑得髁嘶阱义希桑洌澹幔欤耍睿铮悖肷秆∏贸氲闶欠浅８咝У摹Ｍ迹玻诚允玖死茫桑洌澹幔欤耍睿铮悖胗耄希穑簦耍睿铮悖虢徨义虾系姆绞
本文编号：2830469
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