Algorithms for metabolic network design for producing useful substances

用于生产有用物质的代谢网络设计算法

基本信息

批准号：
20H04242
负责人：
田村武幸
金额：
$ 11.15万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04242/
关键词：
代謝ネットワーク有用物質生産増殖連動生産アルゴリズム混合整数線形計画法微生物遺伝子削除ゲノムスケールモデル制約モデル反応削除問題遺伝子削除問題線形計画問題増殖連動型生産流束均衡解析生育結合

项目摘要

ゲノムスケールの制約モデルの代謝ネットワークにおいて、目的化合物の増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略を計算するアルゴリズムであるgDel_minRNとTrimGdelを開発した。代謝ネットワークにおける化学反応は、遺伝子の情報に基づき生成されたタンパク質に触媒される。この遺伝子、タンパク質、反応の関係はGPRルールと呼ばれる。gDel_minRNでは、GPRルールに基づき、増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略のうち、元のネットワークにおいて使えなくなる反応数が最大のものが選ばれる。大腸菌や酵母のゲノムスケールモデルの制約モデルのiML1515やiMM904を用いた計算機実験を行い、gDel_minRNが他手法に比べて、増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略を計算できる成功率が高いことを示した。gDel_minRNに関する研究成果はJournal of Computational Biology誌に採択された。gDel_minRNは増殖連動生産に必要なコア部分を抽出するので、多くの遺伝子削除を必要とする。しかし現在の代謝工学では遺伝子削除数が少ない方が実用的である。そこでTrimGdelは、gDel_minRNで計算した遺伝子削除戦略を起点として、徐々に遺伝子削除数を減らしていく。gDel_minRNによる遺伝子削除戦略で得られた細胞増殖率と目的物質生産率を下回らないという条件下で、削除されている遺伝子を貪欲法を用いてひとつずつ復活させていく。iML1515やiMM904を用いた計算機実験の結果、TrimGdelは他手法と比べて増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略を計算できる成功率が非常に高かった。TrimGdelに関する研究成果はIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics誌に採択された。

我们开发了用于计算基因缺失策略的算法，开发了GDEL_MINRN和TRIMGDEL，以实现基因组规模约束模型代谢网络中靶化合物的增殖产生。代谢网络中的化学反应是由基于遗传信息产生的蛋白质催化的。基因，蛋白质和反应之间的这种关系称为GPR规则。在GDEL_MINRN中，选择了基于GPR规则实现增殖的生产的基因删除策略，该策略是最多的反应，在原始网络中将不再可用。我们使用IML1515和IMM904进行了计算机实验，这些模型是大肠杆菌和酵母的基因组规模模型的约束模型，并表明GDEL_MINRN的基因缺失策略的计算率更高，这些策略的计算率更高，这些策略可实现与其他方法相比，获得增殖链接的生产。在计算生物学杂志上接受了有关GDEL_MINRN的研究结果。 GDEL_MINRN提取了与增殖连接的生产所需的核心部分，并且需要大量基因缺失。但是，在当前的代谢工程中，更少的基因缺失更为实用。因此，Trimgdel逐渐减少基因缺失的数量，从使用GDEL_MINRN计算的基因缺失策略开始。在使用GDEL_MINRN获得的基因缺失策略获得的细胞增殖率和靶标物质生产率不低于细胞增殖率和靶向物质产生速率，使用贪婪方法一一将缺失的基因恢复。由于使用IML1515和IMM904进行了计算机实验，Trimgdel的成功率很高，可以计算与其他方法相比，可以计算实现增殖相关产生的基因缺失策略。在计算生物学和生物信息学期刊的IEEE/ACM交易中选择了关于Trimgdel的研究结果。