鸟苷发酵过程代谢流迁移的分析

以典型的代谢控制发酵产品鸟苷为例说明了一种基于过程参数的相关分析来研究发酵过程中代谢流迁移的方法。通过对发酵过程多参数的相关性分析,结合生物合成代谢途径、氨基酸和有机酸积累的分析,确认了发酵过程代谢流向EMP途径的迁移,认为造成这种代谢流迁移的原因可能是过程铵离子积累。在此基础上,通过对过程参数实时检测分析和及时调整EMP和HMP代谢通量使产率提高了35％。      

鸟苷发酵过程的定量和优化:抑制NH4+离子积累提高了苷产量70%

基于质量守恒定律和代谢反应中间代谢物的拟稳态假设,定量研究了枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)代谢流分布随时间变化的特征。研究结果表明,在鸟苷发酵过程40h左右,存在着从己糖单磷酸途径到酵解途径的代谢流迁移,所迁移的碳源主要生成了氨基酸和有机酸。定量研究的结果,为发酵过程的工艺优化提供了重要依据。     

基于过程参数相关分析的鸟苷发酵过程优化

本文分析鸟苷产生菌枯草芽孢杆菌(Bacilus subtilis)在50L多参数自控发酵罐上的发酵过程特点,基于多种在线及离线参数的检测,通过相关分析将生理调控的工艺参数和生物合成过程中的代谢流分布相联系,发现了发酵过程中的代谢流向糖酵解和TCA循环的迁移,并初步分析了产生代谢流迁移的原因,在此基础上优化发酵过程使产苷水平稳定在30g/L。     

鸟苷发酵过程的定量和优化：抑制NH4+离子积累提高了苷产量70%

基于质量守恒定律和代谢反应中间代谢物的拟稳态假设,定量研究了枯草芽孢杆菌（Bacillus subtilis）代谢流分布随时间变化的特征。研究结果表明,在鸟苷发酵过程40h左右,存在着从己糖单磷酸途径到酵解途径的代谢流迁移,所迁移的碳源主要生成了氨基酸和有机酸。定量研究的结果,为发酵过程的工艺优化提供了重要依据。     

柠檬酸钠对L-组氨酸发酵代谢流分布的影响

目的：建立谷氨酸棒杆菌TL1105生物合成L-组氨酸的代谢网络模型,并进行代谢网络计量分析。方法：通过所构建的L-组氨酸代谢网络模型,利用MATLAB软件计算出添加柠檬酸钠和不添加柠檬酸钠发酵中后期代谢网络的代谢流分布。结果：在L-组氨酸分批发酵过程中,在发酵初期未添加柠檬酸钠的条件下流向戊糖磷酸途径（HMP）的代谢流为9.59,合成组氨酸的代谢流为8.91;在发酵初期添加2g/L柠檬酸钠的条件下流向HMP的代谢流为12.74,合成组氨酸的代谢流为9.61。结论：在发酵初期添加柠檬酸钠能够改变L-组氨酸生物合成途径的关键节点6-磷酸葡萄糖、丙酮酸及乙酰辅酶A的代谢流分布,保持糖酵解途径、三羧酸循环与HMP之间代谢流量平衡,有利于提高L-组氨酸生物合成途径的代谢流量,最终使流向组氨酸的代谢流增加了7.86%。     

油酸对灵芝液态深层发酵合成羊毛甾醇代谢流分布的影响

通过代谢通量方法在3L搅拌式发酵罐上研究了油酸对灵芝液态深层发酵代谢终产物羊毛甾醇代谢流分布的影响。结果表明,在灵芝的液态深层发酵过程中,添加油酸使合成羊毛甾醇的代谢通量提高45.29%;副产物麦角甾醇的含量由3.84 mg/g降低至0.02 mg/g;羊毛甾醇合成途径(LP)、三羧酸循环(TCA)、磷酸戊糖途径(PP)和糖酵解途径(EMP)的代谢通量比对照组分别提高了29.09%、14.52%、12.22%和2.11%。因此,添加油酸能够加强灵芝液态深层发酵过程中的整体代谢流分布,减少副产物麦角甾醇的积累,提高羊毛甾醇的代谢流量。该研究为下一步灵芝液态深层发酵中灵芝三萜得率的提高奠定研究基础。     

鸟苷发酵过程的多尺度问题研究

以鸟苷发酵为对象,在生物反应器中以多尺度问题的角度,对在线计算机数据进行相关分析,结合中间代谢物及有关酶活性的检测,建立了以代谢流为核心的多尺度调控方法;又通过与代谢流迁移有关的动态化学计量分析,实现了对批式发酵过程的时变系统估算,建立了主体代谢与产物形成的支路代谢间,包括能量与物质流的关系模型;最后,把具有不同生产能力菌株的关键基因与基因库数据进行了序列比较,发现了本文研究的菌株已具备高产能力,即编码sAMP合成酶的基因发生移码突变以及pur操纵子的多处突变,而中心代谢流迁移是过程优化的关键。对开展微生物功能基因组学的研究和工业过程优化的问题进行了探讨,作者提出有必要从生物反应器的系统生物学高度来认识和解决所面临的问题。     

L-缬氨酸生物合成中的代谢流量分析

应用流量平衡模型 ,通过物料衡算和MATLAB线性规划方法得到了发酵中后期L 缬氨酸合成过程的代谢流量分步。代谢流分析结果表明 ,在分批培养生成L 缬氨酸的过程中 ,有62 8%的葡萄糖进入糖酵解途径生成L 缬氨酸 ,38 2 %进入HMP途径 ,仅 9 2 %的碳架进入TCA循环。实验条件下的代谢流 (58)与理想代谢流 (92 31 )相比 ,仍应从遗传改造和发酵控制方面降低TCA循环的代谢流 ,减少副产氨基酸的生成来进一步提高缬氨酸的产率。     

双歧杆菌生长和代谢过程的研究

研究了双歧杆菌在两种培养基（牛乳培养基和肉汤培养基）中的生长和代谢的规律,测定了厌氧发酵过程中菌体生长及基质消耗曲线,探索了在发酵过程中流加碱调节ｐＨ值以提高产菌量的途径。     

生理代谢参数RQ在指导发酵过程优化中的应用

过程在线参数检测是进行发酵过程工程优化控制的基础。呼吸熵RQ是微生物胞内微观代谢流在宏观代谢参数上的响应,反映了微生物培养过程中底物的利用情况、产物和副产物的合成情况、及微观代谢途径通量的变化。结合发酵葡萄糖酸、2,3-丁二醇谷氨酸、柠檬酸、头孢菌素C、毕赤酵母α-干扰素产品的工业生产过程,分析了以微生物胞内微观代谢与宏观的生理参数RQ为指导的发酵工艺优化策略。RQ值在发酵过程中可以根据尾气数据进行在线采集,对指导通过宏观代谢参数的调控来最优化微生物胞内的代谢途经通量,提高目的产物的产率具有非常重要的意义。     

L-精氨酸生物合成的代谢流量分析

建立并完善了谷氨酸棒杆菌GWY020及其2个逐步叠加不同遗传标记的突变株HUI821和GUI089合成L-精氨酸的中心代谢网络。分别测定了它们在特定培养时段(50 h~52 h)L-精氨酸等代谢物的胞外浓度, 由此计算这一时段这些代谢物在发酵液中积累(或消耗)的速率, 分别作出这3株菌在拟稳态下的代谢流量分布图, 进而研究育种过程中不同遗传标记的叠加对代谢网络中L-精氨酸合成流量分布的影响。结果表明遗传标记的引入使流量分配发生了重大变化, 节点处的流量分配朝着有利于L-精氨酸合成的方向改变。从代谢流量分析角度上, 证明结构类似物抗性和敏感性突变是代谢流导向和设计育种的有效手段, 代谢流量分析将成为设计育种的提供新思路。     

L-精氨酸生物合成的代谢流量分析

建立并完善了谷氨酸棒杆菌GWY020及其2个逐步叠加不同遗传标记的突变株HUI821和GUI089合成L-精氨酸的中心代谢网络.分别测定了它们在特定培养时段(50 h～52 h)L-精氨酸等代谢物的胞外浓度,由此计算这一时段这些代谢物在发酵液中积累(或消耗)的速率,分别作出这3株菌在拟稳态下的代谢流量分布图,进而研究育种过程中不同遗传标记的叠加对代谢网络中L-精氨酸合成流量分布的影响.结果表明遗传标记的引入使流量分配发生了重大变化,节点处的流量分配朝着有利于L-精氨酸合成的方向改变.从代谢流量分析角度上,证明结构类似物抗性和敏感性突变是代谢流导向和设计育种的有效手段,代谢流量分析将成为设计育种的提供新思路.     

Modeling of yeast metabolism and process dynamics in batch fermentation

Much is known about yeast metabolism and the kinetics of industrial batch fermentation processes. In this study, however, we provide the first tool to evaluate the dynamic interaction that exists between them. A stoichiometric model, using wine fermentation as a case study, was constructed to simulate batch cultures of Saccharomyces cerevisiae. Five differential equations describe the evolution of the main metabolites and biomass in the fermentation tank, while a set of underdetermined linear algebraic equations models the pseudo-steady-state microbial metabolism. Specific links between process variables and the reaction rates of metabolic pathways represent microorganism adaptation to environmental changes in the culture. Adaptation requirements to changes in the environment, optimal growth, and homeostasis were set as the physiological objectives. A linear programming routine was used to define optimal metabolic mass flux distribution at each instant throughout the process. The kinetics of the process arise from the dynamic interaction between the environment and metabolic flux distribution. The model assessed the effect of nitrogen starvation and ethanol toxicity in wine fermentation and it was able to simulate fermentation profiles qualitatively, while experimental fermentation yields were reproduced successfully as well.     

Dynamic metabolic flux analysis (DMFA): a framework for determining fluxes at metabolic non-steady state

Metabolic flux analysis (MFA) is a key tool for measuring in vivo metabolic fluxes in systems at metabolic steady state. Here, we present a new method for dynamic metabolic flux analysis (DMFA) of systems that are not at metabolic steady state. The advantages of our DMFA method are: (1) time-series of metabolite concentration data can be applied directly for estimating dynamic fluxes, making data smoothing and estimation of average extracellular rates unnecessary; (2) flux estimation is achieved without integration of ODEs, or iterations; (3) characteristic metabolic phases in the fermentation data are identified automatically by the algorithm, rather than selected manually/arbitrarily. We demonstrate the application of the new DMFA framework in three example systems. First, we evaluated the performance of DMFA in a simple three-reaction model in terms of accuracy, precision and flux observability. Next, we analyzed a commercial glucose-limited fed-batch process for 1,3-propanediol production. The DMFA method accurately captured the dynamic behavior of the fed-batch fermentation and identified characteristic metabolic phases. Lastly, we demonstrate that DMFA can be used without any assumed metabolic network model for data reconciliation and detection of gross measurement errors using carbon and electron balances as constraints.     

Analysis of metabolic fluxes for hyaluronic acid (HA) production by Streptococcus zooepidemicus

Summary A detailed metabolic flux analysis (MFA) for hyaluronic acid (HA) production by Streptococcus zooepidemicus was carried out. A metabolic network was constructed for the metabolism of S. zooepidemicus. Fluxes through these reactions were estimated by MFA using accumulation rates of biomass and product, consumption rate of glucose in batch fermentation and dissolved oxygen-controlled fermentation. The changes of the fluxes were observed at different stages of batch fermentation and in different dissolved oxygen tension (DOT)-controlled fermentation processes. The effects of metabolic nodes on HA accumulation under various culture conditions were investigated. The results showed that high concentration of glucose in the medium did not affect metabolic flux distribution, but did influence the uptake rate of glucose. HA synthesis was influenced by DOT via flux redistribution in the principal node. Adenosine triphosphate (ATP) and reduced nicotinamide adenine dinucleotide (NADH) produced in the fermentation process are associated with cell growth and HA synthesis.     

基于途径分析的L-异亮氨酸发酵溶氧控制研究

利用途径分析方法对黄色短杆菌（Brevibacterium flavum）TC-21 生产L-异亮氨酸的途径进行了分析,确定了黄色短杆菌TC-21生产L-异亮氨酸的最佳途径的通量分布,根据途径分析的结果,TCA循环的代谢流量对L-异亮氨酸产量有明显影响,而TCA循环与发酵过程中的溶氧密切相关,因此可以通过控制溶氧来提高L-异亮氨酸产量。在发酵过程的不同阶段,根据菌体生长和产酸的需求,改变TCA代谢流量,可以有效提高产酸率。实验证明,通过溶氧分阶段控制发酵生产L-异亮氨酸,比溶氧恒定控制方式发酵产率提高了15.77％。实验结果说明,用途径分析的结果指导发酵过程中的溶氧可以大幅度提高L-异亮氨酸的产量。     

L-缬氨酸合成的代谢流量分析

分别测定谷氨酸棒杆菌（Corynebacterium glutamicum）AS1-495及其3个逐个叠加不同遗传标记的突变株AA361、AAT231和AATV341在特定培养时段（26～28h）L缬氨酸等代谢物的胞外浓度,由此计算这一时段这些代谢物在发酵液中积累（或消耗）的速率,分别做出这4株菌在拟稳态下的代谢流量分布图,进而研究育种过程中不同遗传标记的叠加对代谢网络中L-缬氨酸合成流量分布的影响。结果表明遗传标记的引入使流量分配发生了重大变化,节点处的流量分配朝着有利于L缬氨酸合成的方向改变。6-磷酸葡萄糖节点处流入EMP途径和HMP途径的流量分配由17.0∶83.0变为24.3∶75.7;丙酮酸节点处流入L-缬氨酸合成途径和其他途径的流量分配由15.8∶842变为76.7∶23.3/L-缬氨酸合成的分支途径上的流量由最初的5.37增大为37.3,乳酸合成途径的流量从11.1最后降为1.16,L-缬氨酸产量由4g/L提高到24.5 g/L。代谢流量分布的变化趋势与L缬氨酸产量的变化趋势是互相吻合的。以2-噻唑丙氨酸抗性突变（2TAr）和L天冬氨酸氧肟酸盐超敏性突变（LAAHss）有效地进行代谢流遗传导向的事实,在代谢流量分析的层面上,证明结构类似物抗性突变和结构类似物超敏性突变是代谢流导向和设计育种的十分有效的手段,代谢流量分析会成为设计育种的校正方法。