核苷糖供体代谢网络建模及其在单克隆抗体生产中的应用探索

发布时间：2017-10-06 11:34

  本文关键词：核苷糖供体代谢网络建模及其在单克隆抗体生产中的应用探索

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【摘要】：单克隆抗体(mAbs)药物是当前国际生物药品市场上的销量最高的药物,其具有巨大的商业价值,但是由于对单抗生产过程反应机理的不确定和生产工艺的不成熟,导致大批量体外生产单克隆抗体药物需要耗费大量的成本。核苷糖供体(NSDs)代谢网络模型是单克隆抗体生产过程模型中的重要部分,主要因为核苷糖为糖基化反应提供所需的单糖。建立准确的NSDs代谢网络的动力学模型,有助于了解细胞内部的反应机理,进一步对细胞代谢过程进行定量分析。因此本文主要对NSDs代谢网络进行机理建模、特性分析以及对mAbs生产过程中的应用问题进行研究。首先,针对NSDs代谢网络机理模型的计算机重建问题,本文在代谢网络重建的基本原则下,重建了NSDs代谢网络图并推导化学计量反应式。根据每种酶的不同机制推导出60个反应动力学速率,并对部分反应速率进行修改,从BRENDA数据库获得网络模型的酶动力学机制和动力学参数。基于代谢物动态质量守恒原则,通过60个速率方程推导出33个NSDs的动态质量平衡方程式,构建出完整的NSDs代谢网络的动态机理模型,并进行计算机重建。其次,为保证NSDs代谢网络动力学模型的准确性,需要对NSDs代谢网络的动力学模型进行参数估计与优化。本文采用遗传算法对酶的初始浓度、核苷糖供体的初始浓度和部分动力学参数进行优化与预估。将基于优化参数的NSDs代谢网络的动力学模型结果与网上获取的公开实验数据进行对比分析。由于实际实验数据较少,对比结果一定程度上说明了所建模型的可行性和准确性。最后,对mAbs生产过程模型进行分析并提出单抗生产过程的控制框架。通过对mAbs生产过程进行分析,将mAbs生产分成三部分：体外细胞培养过程,核苷糖供体代谢过程,以及细胞内的糖基化过程。构建了细胞培养过程模型、并对其进行参数优化与模型校验。对NSDs代谢网络进行控制变量分析,将己糖和酶分别作为控制变量进行分析,得到酶的初始浓度对四种NSDs的产量具有较大的影响,·酶可以作为下一步研究的控制变量。最后,给出了单抗生产过程控制的基本框架,为后续工作指明方向。
【关键词】：NSDs代谢网络重构 动态机理建模 参数估计与优化 单克隆抗体生产模型 控制框架
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R392
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 符号说明13-15
• 第一章 绪论15-25
• 1.1 课题研究的背景和意义15
• 1.2 系统生物学研究现状15-17
• 1.3 代谢组学研究现状17-19
• 1.4 代谢网络重构的概述19-22
• 1.4.1 代谢网络重构背景19-20
• 1.4.2 代谢网络重构现状20-22
• 1.5 课题来源22
• 1.6 论文组织结构与内容22-25
• 第二章 代谢网络研究的基本理论25-37
• 2.1 代谢网络25-32
• 2.1.1 米氏动力学25-27
• 2.1.2 化学计量学27-29
• 2.1.3 代谢控制分析29-32
• 2.2 数据库32-36
• 2.2.1 KEGG数据库32-33
• 2.2.2 BRENDA数据库33-36
• 2.3 本章小结36-37
• 第三章 NSDs代谢网络动力学模型重建37-67
• 3.1 代谢网络模型重建的原则37-38
• 3.2 NSDs代谢网络的动力学模型38-54
• 3.2.1 NSDs代谢网络图与化学计量式38-41
• 3.2.2 NSDs代谢模型的速率41-51
• 3.2.3 动态质量平衡51-53
• 3.2.4 本节小结53-54
• 3.3 NSDs代谢模型的参数优化54-62
• 3.3.1 遗传算法优化54-58
• 3.3.2 酶初始浓度58-59
• 3.3.3 动力学参数59-61
• 3.3.4 NSDs初始浓度61-62
• 3.4 NSDs模型的重建与结果分析62-65
• 3.5 本章小结65-67
• 第四章 单克隆抗体生产过程建模与优化控制初探67-85
• 4.1 单克隆抗体生产过程模型分析与构建67-74
• 4.1.1 单克隆抗体生产过程之间关系67-68
• 4.1.2 细胞培养模型与优化68-72
• 4.1.3 N连接糖基化反应动力学72-74
• 4.2 NSDs代谢网络控制变量的分析74-81
• 4.2.1 己糖作为控制变量的分析74-78
• 4.2.2 酶作为控制变量的分析78-80
• 4.2.3 本节小结80-81
• 4.3 单克隆抗体生产优化控制初探81-84
• 4.3.1 控制框架的提出81-83
• 4.3.2 优化的展望与设想83-84
• 4.4 本章小结84-85
• 第五章 总结与展望85-87
• 5.1 总结85-86
• 5.2 展望86-87
• 参考文献87-93
• 致谢93-95
• 研究成果及发表的学术论文95-97
• 作者及导师简介97-99
• 附录99-107
• 附件107-108

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 丁德武;何小青;陆克中;吴璞;彭秀芬;;用约束法研究大肠杆菌代谢网络的核心模型[J];计算机与应用化学;2010年06期

2 许国旺;路鑫;杨胜利;;代谢组学研究进展[J];中国医学科学院学报;2007年06期

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本文编号：982588