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。     

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。     

基于约束的基因组规模代谢网络模型构建方法研究进展

基因组规模代谢网络模型(Genome-scale metabolic network model,GSMM)正成为细胞代谢特性研究的重要工具,经过多年发展相关理论方法取得了诸多进展.近年来,在基础GSMM模型基础上,通过整合基因组、转录组、蛋白组和热力学数据,实现基于各种约束的GSMM构建,在基因靶点识别、系统代谢工程...     

乳酸乳球菌NZ9000基因组规模代谢网络模型的构建与验证

随着后基因组时代的到来,工业微生物的代谢工程改造在工业生产上发挥着越来越重要的作用。而基因组规模代谢网络模型(Genome-scalemetabolicmodel,GSMM)将生物体体内所有已知代谢信息进行整合,为全局理解生物体的代谢状态、理性指导代谢工程改造提供了最佳的平台。乳酸乳球菌NZ9000(Lactococcuslactis NZ9000)作为工业发酵领域的重要菌株之一,由于其遗传背景清晰且几乎不分泌蛋白,是基因工程改造和外源蛋白表达的理想模式菌株。文中基于基因组功能注释和比较基因组学构建了L.lactisNZ9000的首个基因组规模代谢网络模型iWK557,包含557个基因、668个代谢物、840个反应,并进一步在定性和定量两个层次验证了iWK557的准确性,以期为理性指导L. lactis NZ9000代谢工程改造提供良好工具。     

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...     

嗜酸性硫杆菌群体感应系统研究进展

嗜酸性硫杆菌(Acidithiobacillus spp.)是一类重要的极端环境微生物与工业微生物。该类细菌通过氧化硫或亚铁获得电子以固定二氧化碳进行自养生长,是驱动矿山环境酸化和重金属溶出的关键菌群,也是生物冶金等微生物浸出技术中的核心菌群。群体感应(quorum sensing, QS)系统是细菌种内及种间信息交流的重要方式,广泛分布于嗜酸性硫杆菌等化能自养微生物中,比如类似于LuxI/R的AfeI/R系统。系统介绍近年来嗜酸性硫杆菌菌体感应系统研究成果,尤其是在AfeI/R种群分布、生物学功能、调节机制及其应用研究中的新发现与新理论。讨论今后嗜酸性硫杆菌群体感应系统研究的主要方向及需要解决的关键科学问题,以促进极端微生物群体感应系统理论研究的开展与产业应用技术的开发。     

防霉防菌技术信息摘要

? EM制剂的神奇作用EM制剂( Effective Microorganisms,有效微生物菌群)产品是上世纪80年代从美国和日本等国发展起来的。那时美国并不叫EM制剂,而是叫芽孢杆菌制剂,因为该制剂主要是由三种芽孢杆菌(即枯草芽孢杆菌、地衣芽孢杆菌、蜡状芽孢杆菌)组合培养而成。其用途主要作为鱼类养殖清塘剂和农作物栽培促进剂。随着应用面的扩大和应用对象的不同要求,日本和美国等学者在此基础上又增加了乳酸杆菌、光合细菌、放线菌、酵母菌等微生物,便称之谓EM菌。后来又有学者增加了硝化细菌、霉菌等微生物。据报道,目前的菌种已发展到10个属的80多种菌种。我国从上世纪90年代引入该产品后,叫做微生态制剂,更有人叫它益生菌或菌肥。作者认为,更确切的名称,应该叫EM制剂,因为它是由一群有效微生物经增殖培养后组合起来的“集团菌”。     

罗伊氏乳酸杆菌SL001对AD模型小鼠和C57BL/6小鼠肠道微生物的影响

本研究旨在调查阿尔茨海默症模型小鼠(APP/PS1双转基因小鼠,AD小鼠)与野生型小鼠(C57BL/6小鼠)肠道菌群的多样性差异,以及添食罗伊氏乳酸杆菌SL001 (Lactobacillus reuteri SL001)对两种小鼠肠道微生物菌群结构组成的影响,探讨其是否可对AD小鼠起到积极的改善作用。首先将雄性AD模型和野生型小鼠分别分成添食组和未添食组(每组5只),添食组小鼠每天用0.2 mL浓度为5×10~(11) CFU/mL的L. reuteri SL001菌悬液灌胃,未添食组则每天接受等量的无菌PBS,通过口服管饲法进行给物,周期为45 d。实验结束后,采集小鼠的粪便样本,通过高通量测序技术测定了16S rRNA V3–V4区序列,并对群落结构和多样性进行比较分析。结果显示4个处理组小鼠的肠道微生物OTUs总共包括19个门、40个纲、64个目、104个科和175个属。AD模型小鼠的α多样性大于野生型小鼠,但是两者之间的差异不显著。添食L. reuteri SL001后,两种小鼠的α多样性均增加,AD模型小鼠的增幅较小。在门水平上,4组小鼠的优势菌门均为拟杆菌门(Bacteroidetes)、厚壁菌门(Firmicutes)和变形菌门(Proteobacteria),AD模型小鼠中的拟杆菌门丰度低于野生型,厚壁菌门的丰度高于野生型,添食L. reuteri SL001会降低小鼠的厚壁菌门/拟杆菌门的比例(F/B)。在目水平上,AD模型小鼠中的拟杆菌目(Bacteroidales)、乳酸杆菌目(Lactobacillales)、芽胞杆菌目(Bacillales)和双歧杆菌目(Bifidobacteriales)的相对丰度低于野生型小鼠。在属水平上,丰度较高的属有Allobaculum、毛螺旋菌属(Lachnospiraceae_NK4A136_group)、拟杆菌属(Bacteroides)、乳酸菌属(Lactobacillus)。AD模型小鼠的拟杆菌属、乳酸菌属、双歧杆菌属(Bifidobacterium)、和拟普雷沃菌属(Alloprevotella)的相对丰度低于野生型小鼠,添食L. reuteri SL001会增加这些属以及拟杆菌目、乳酸杆菌目、芽胞杆菌目和双歧杆菌目在AD模型小鼠中的丰度。AD模型小鼠的丁酸弧菌属(Butyrivibrio)相对丰度也低于野生型,添食L. reuteri SL001后,其相对丰度在两种小鼠中均出现降低。野生型小鼠的优势菌种为杆菌纲(Bacilli)中的乳酸杆菌科(Lactobacillaceae),AD模型小鼠中未发现优势菌群,这一结果与不同比例物种分类树结果相符。文中结果揭示了AD模型小鼠与野生型小鼠肠道微生物多样性差异,也表明添食L. reuteri SL001可以改善小鼠肠道细菌群落结构组成,对AD模型小鼠能够起到一定程度的积极调整作用。     

短小芽胞杆菌的益生作用及其生物降解功能

短小芽胞杆菌(Bacillus pumilus)是一种重要的微生物资源,能够分泌活性较强的代谢产物,在农业、工业、医药等领域具有良好的应用前景.就目前短小芽胞杆菌对动植物的抗菌、抗病毒、改善农作物品质等益生作用及其生物降解功能进行综述,总结并分析降解过程中可能存在的问题,为进一步研究短小芽胞杆菌的生物学功能及其在多个领...     

分子生物学方法提高电活性微生物胞外电子传递效率的研究进展*

微生物细胞与电极之间的胞外电子传递效率是限制微生物电化学技术发展的关键因素,而分子生物学的发展为提高胞外电子传递效率带来了光明前景。从四种具有代表性的纯培养电活性微生物(奥奈达希瓦氏菌、铜绿假单胞菌、硫还原地杆菌和工程大肠杆菌)和混合培养电活性微生物出发,综述了利用分子生物学手段改造几种电活性微生物的研究成果,阐明了针对特异的电活性微生物,如何采取相应的分子生物学手段提高其胞外电子传递的效率,并展望了未来的研究方向。     

Genome-scale metabolic model in guiding metabolic engineering of microbial improvement

In the past few decades, despite all the significant achievements in industrial microbial improvement, the approaches of traditional random mutation and selection as well as the rational metabolic engineering based on the local knowledge cannot meet today’s needs. With rapid reconstructions and accurate in silico simulations, genome-scale metabolic model (GSMM) has become an indispensable tool to study the microbial metabolism and design strain improvements. In this review, we highlight the application of GSMM in guiding microbial improvements focusing on a systematic strategy and its achievements in different industrial fields. This strategy includes a repetitive process with four steps: essential data acquisition, GSMM reconstruction, constraints-based optimizing simulation, and experimental validation, in which the second and third steps are the centerpiece. The achievements presented here belong to different industrial application fields, including food and nutrients, biopharmaceuticals, biopolymers, microbial biofuel, and bioremediation. This strategy and its achievements demonstrate a momentous guidance of GSMM for metabolic engineering breeding of industrial microbes. More efforts are required to extend this kind of study in the meantime.     

工业生物发酵过程模拟：进展与发展趋势

工业生物发酵是工业生物技术规模化生产必需的基本操作单元。对微生物细胞及其反应器进行数学模拟将有助于加深对发酵过程的理解,也将为新的合成生物构建提供解决策略。文中对工业发酵系统的特点、数学模拟的发展历史、数学模型的分类和特点、用途等作了深入阐述,并展望了全发酵系统模拟的发展趋势。     

工业微生物：创新与突破专刊序言(2021)

工业微生物及其产品广泛用于工业、农业、医药等诸多领域,相关产业在国民经济中具有举足轻重的地位。高效的菌株是提高生产效率的核心,而先进发酵技术和仪器平台对充分开发菌株代谢潜能也很重要。近年来,工业微生物领域的研究取得了快速进展,人工智能、高效基因组编辑技术和合成生物学技术逐渐广泛使用,相关产业应用也在不断扩展。为进一步促进工业微生物在生物制造等领域的应用,《生物工程学报》特组织出版专刊,从微生物菌株的多样性和生理代谢、菌株改造技术、发酵过程优化和放大,高通量微液滴培养装备开发以及工业微生物应用等方面,分别阐述目前的研究进展,并展望未来的发展趋势,为促进工业微生物及生物制造等产业的发展奠定基础。     

基于Matlab对解脂耶氏酵母基因组规模代谢网络模型仿真结果的可视化分析

【目的】近十年来,基因组代谢网络模型迅速发展。通过构建基因组代谢网络模型进行计算机仿真模拟已成为研究生物体复杂的生理代谢不可或缺的工具。实现对仿真结果的可视化分析,可以直观地追踪模型中的代谢流向,从而更好地对仿真结果进行分析。【方法】在简要概述目前可视化方法的基础上,提出了一种基于Matlab实现基因组规模代谢网络模型仿真结果可视化的方法：通过CellDesigner预先绘制与模型相匹配的图,通过RAVEN toolbox中的函数于Matlab进行读图、并实现仿真结果的可视化。【结果】以解脂耶氏酵母基因组规模代谢网络模型iYL619_PCP v1.7为对象,实现并阐明其仿真结果的可视化。【结论】通过该方法可以清晰地监测模型中的流量和流向变化,提高仿真结果的分析效率。     

Inclusion of maintenance energy improves the intracellular flux predictions of CHO

Chinese hamster ovary (CHO) cells are the leading platform for the production of biopharmaceuticals with human-like glycosylation. The standard practice for cell line generation relies on trial and error approaches such as adaptive evolution and high-throughput screening, which typically take several months. Metabolic modeling could aid in designing better producer cell lines and thus shorten development times. The genome-scale metabolic model (GSMM) of CHO can accurately predict growth rates. However, in order to predict rational engineering strategies it also needs to accurately predict intracellular fluxes. In this work we evaluated the agreement between the fluxes predicted by parsimonious flux balance analysis (pFBA) using the CHO GSMM and a wide range of ¹³C metabolic flux data from literature. While glycolytic fluxes were predicted relatively well, the fluxes of tricarboxylic acid (TCA) cycle were vastly underestimated due to too low energy demand. Inclusion of computationally estimated maintenance energy significantly improved the overall accuracy of intracellular flux predictions. Maintenance energy was therefore determined experimentally by running continuous cultures at different growth rates and evaluating their respective energy consumption. The experimentally and computationally determined maintenance energy were in good agreement. Additionally, we compared alternative objective functions (minimization of uptake rates of seven nonessential metabolites) to the biomass objective. While the predictions of the uptake rates were quite inaccurate for most objectives, the predictions of the intracellular fluxes were comparable to the biomass objective function.