13、代谢工程中的网络分析与菌株优化策略

代谢工程中的网络分析与菌株优化策略

在代谢工程领域，随着注释基因组和基因组规模代谢模型数量的增加，该领域得到了显著的发展。计算机模拟的菌株优化方法能够创建出能够过量生产生物技术中感兴趣的某些代谢物的突变菌株。然而，验证这些结果需要理解突变菌株为实现所需表型所采用的策略，这由于网络规模庞大以及组件间复杂的相互作用而变得极具挑战性。本文将介绍一种通过网络分析来突出代谢策略的方法，并结合大肠杆菌生产琥珀酸盐的案例进行详细说明。

代谢工程与菌株优化概述

• 基因组规模代谢模型的应用 ：生物信息学和系统生物学的努力使得为多种微生物开发基因组规模代谢模型成为可能。这些模型在生物发现、代谢工程、网络性质分析和细菌进化研究等方面发挥了重要作用。
• 表型模拟方法 ：最流行的表型模拟方法是通量平衡分析（FBA），它基于细胞处于稳态的假设，通过反应化学计量和可逆性的约束来预测细胞行为。利用FBA可以预测微生物在不同环境和遗传条件下的行为。
• 菌株优化算法 ：可靠的模型和高效的模拟方法为不同的菌株优化算法奠定了基础。这些算法的目标是找到应用于给定菌株的一组遗传修饰，以实现特定的目标，通常与工业生产感兴趣的代谢物相关。

自动分析方法的提出

手动验证和比较不同突变体表型通常是不可能的，因此本文提出了自动方法来分析大量突变菌株。这些方法通过网络拓扑分析，从大量可能的解决方案中识别共享模式，突出野生型和突变菌株网络之间的主要变化，从而有助于阐明导致成功突变的策略。

方法详述