基因组规模代谢网络模型构建及其应用

微生物制造产业的发展迫切需要进一步提高认识、设计和改造微生物细胞代谢的能力,以推动工业生物技术快速发展。随着微生物全基因组序列等高通量数据的不断积聚和生物信息学策略的持续涌现,使全局性、系统化地解析、设计、调控微生物生理代谢功能成为可能。而基于基因组序列注释和详细生化信息整合的基因组规模代谢网络模型(GSMM)构建为全局理解和理性调控微生物生理代谢功能提供了最佳平台。以下在详述GSMM的应用基础上,描述了如何构建一个高精确度的GSMM,并展望了未来的发展方向。     

基于热力学原理约束的代谢网络模型研究进展及其应用

高通量组学技术为人们研究生命系统组件提供了细节数据,通过对基因组、转录组、蛋白质组及代谢组等不同生命层级间相互作用的研究,推动了生化反应网络的重建——基因组规模代谢网络模型(genome scale of metabolic network model,GSMM).GSMM作为系统生物学领域中研究生命系统的基本手段,表...     

应用代谢网络模型解析工业微生物胞内代谢

为了快速、高效地理解工业微生物胞内代谢特征,寻找潜在的代谢工程改造靶点,基因组规模代谢网络模型(GSMM)作为一种系统生物学工具越来越受到人们的关注。文中在回顾GSMM 20年发展历程的基础上,分析了当前GSMM的研究现状,总结了GSMM的构建及分析方法,从预测细胞表型和指导代谢工程两个方面阐述了GSMM在解析工业微生物胞内代谢中的应用,并展望了GSMM未来的发展趋势。     

多约束代谢网络模型的研究进展

基于约束的基因组尺度代谢网络模型(genome-scale metabolic models,GEMs)分析已被广泛应用于代谢表型的预测.而实际细胞中代谢速率除计量学约束外,还受到酶资源可用性和反应热力学可行性等其他因素影响,在GEMs中整合酶资源约束或者热力学约束构建多约束代谢网络模型可以进一步缩小优化解空间,提升细...     

四膜虫功能基因组数据库增量更新2016:生活史和减数分裂转录组及磷酸化蛋白组资源建设

原生动物嗜热四膜虫是一种优良单细胞真核模式生物,以其作为研究对象在基础生物学领域的研究已经取得了一系列突破性的成果。2006年,其大核基因组测序完成并发表,标志着四膜虫的研究进入了功能基因组时代。2013年基于基因芯片、基因网络和转录组数据,我们构建了四膜虫功能基因组数据库,其目前已成为模式生物嗜热四膜虫研究的两个重要数据库之一。在过去几年里,随着对四膜虫功能基因组学研究的深入,相关组学数据也实现了一定积累,对这些数据的整合也非常迫切。基于此,我们对四膜虫功能基因组数据库进行了增量更新。更新内容主要包括三个方面:(1)四膜虫生活史不同时期转录组数据;(2)四膜虫接合生殖减数分裂过程转录组数据;(3)磷酸化蛋白组数据。此次增量更新进一步提升和完善了四膜虫功能基因组数据库的内容和功能,对以四膜虫为对象的相关研究工作具有重要作用。     

微生物基因组尺度代谢网络模型构建方法的比较分析

随着后基因时代的到来,微生物的定向菌种改造在生产中发挥着越来越重要的作用.基因组尺度代谢网络模型是微生物定向改造中一种不可缺少的指导性工具,可降低菌种改造的盲目性,增加目的性和成功率.随着研究的深入,基因组尺度代谢网络模型的构建方法也越来越多.究竟选择什么样的方法才能构建出全面准确的基因组尺度代谢网络模型,对于初学者来说是一个大难题.论文结合本课题组的研究,将近年文献报导中出现过的模型构建方法进行了分类和分析,并评述了各种方法的优、缺点,以期为初学者提供参考.具体介绍的方法有:基于基因组注释构建代谢网络模型,基于蛋白组构建代谢网络模型,基于文献挖掘构建代谢网络模型,通过软件和网络平台构建代谢网络模型,基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)构建代谢网络模型.五种构建代谢网络模型方法都有其优点,但也有不可避免的缺点,要构建较为准确全面的基因组尺度代谢网络模型,需要将各种方法结合,弥补彼此的不足.图4表0参48     

工业微生物代谢网络模型的研究进展及应用

基因组规模代谢网络(Genome-scale metabolic network model,GSMM)是工业微生物菌株定向改造过程中一种极为重要的指导性工具,有助于研究者快速获取特定性状的工业微生物,因此越来越受到人们的关注。文中回顾了GSMM的发展历程,总结并评述了GSMM的构建方法,以4种重要工业微生物(枯草芽孢杆菌Bacillus subtilis、大肠杆菌Escherichia coli、谷氨酸棒杆菌Corynebacterium glutamicum和酿酒酵母Saccharomyces cerevisiae)为例,阐述了GSMM在工业微生物中的发展与应用。此外,还对GSMM未来的发展趋势进行了展望。     

整合转录组学数据的代谢网络研究进展

高通量测序技术的快速发展催生了涵盖各层次细胞生命活动的组学数据,如转录组学数据、蛋白质组学数据和互作组学数据等。同时,全基因组代谢网络模型在不断完善和增多。整合组学数据,对生物细胞的代谢网络进行更深入的模拟分析成为目前微生物系统生物学研究的热点。目前整合转录组学数据进行全基因组代谢网络分析的方法主要以流量平衡分析(FBA)为基础,通过辨识不同条件下基因表达的变化,进而优化目标函数以得到相应的流量分布或代谢模型。本文对整合转录组学数据的FBA分析方法进行总结和比较,并详细阐述了不同方法的优缺点,为分析特定问题选择合适的方法提供参考。     

基于Methylovorus sp.J1-1基因组尺度代谢网络优化吡咯喹啉醌合成

通过构建Methylovorus sp.J1-1基因组尺度代谢网络模型(genome scale of metabolic network model,GSMM),发掘能够提升吡咯喹啉醌(pyrroloquinoline quinone,PQQ)产量的发酵策略和相关靶基因.基于其注释的基因组和生化信息,构建J1-1的G...     

基于酶约束的代谢网络模型研究进展及其应用

基因组尺度代谢网络模型已经成功地应用于指导代谢工程改造,但由于传统通量平衡分析法仅考虑化学计量学和反应方向约束,模拟得到的是理论最优结果,对一些现象如代谢溢流、底物层级利用等无法准确描述。近年来人们通过在代谢网络模型中引入新的蛋白量、热力学等约束发展了新的约束优化计算方法,可以更准确真实地模拟细胞在不同条件下的代谢行为。文中主要对近年来提出的多种酶约束模型进行评述,对酶约束引入的基本思路、酶约束的数学方程表示及优化目标设定、引入酶约束后对代谢通量计算结果的影响及酶约束模型在代谢工程菌种改造中的应用等进行了全面深入的介绍,并提出了已有各种方法存在的主要问题,展望了相关方法的未来发展方向。通过引入新的约束,代谢网络模型能够更精确模拟和预测细胞在环境和基因扰动下的代谢行为,为代谢工程菌种改造提供更准确可靠的指导。     

Integrated analysis of metabolic phenotypes in Saccharomyces cerevisiae

Background  

The yeast Saccharomyces cerevisiae is an important microorganism for both industrial processes and scientific research. Consequently, there have been extensive efforts to characterize its cellular processes. In order to fully understand the relationship between yeast's genome and its physiology, the stockpiles of diverse biological data sets that describe its cellular components and phenotypic behavior must be integrated at the genome-scale. Genome-scale metabolic networks have been reconstructed for several microorganisms, including S. cerevisiae, and the properties of these networks have been successfully analyzed using a variety of constraint-based methods. Phenotypic phase plane analysis is a constraint-based method which provides a global view of how optimal growth rates are affected by changes in two environmental variables such as a carbon and an oxygen uptake rate. Some applications of phenotypic phase plane analysis include the study of optimal growth rates and of network capaCity and function.