目標(biāo)產(chǎn)物對(duì)底物的轉(zhuǎn)化率是工業(yè)菌株的重要指標(biāo)之一,是發(fā)酵工藝成本控制的主要因素,通過敲除特定基因與代謝途徑,減少副產(chǎn)物合成的損耗,加強(qiáng)主干代謝途徑的通量,是實(shí)現(xiàn)此目標(biāo)的主要手段之一。目前已有一些基因敲除靶標(biāo)預(yù)測(cè)算法,如OptKnock、RobustKnock、GDLS等,這些算法采用混合整數(shù)雙層優(yōu)化方法,能夠協(xié)調(diào)工業(yè)上產(chǎn)物產(chǎn)量最大化和自然進(jìn)化形成的細(xì)胞生長(zhǎng)最大化,但這些算法只能給出單個(gè)敲除方案,同時(shí)求解耗時(shí)很長(zhǎng)。
中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所孫際賓研究組的計(jì)算生物學(xué)科研人員,沿用一種有嚴(yán)格數(shù)學(xué)驗(yàn)證的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)技術(shù)來求解混合整數(shù)雙層優(yōu)化問題,結(jié)合細(xì)胞代謝網(wǎng)絡(luò),開發(fā)了一種反應(yīng)(酶)敲除的預(yù)測(cè)方法ReacKnock,從而能夠保證預(yù)測(cè)結(jié)果的正確性,并大大縮短求解計(jì)算時(shí)間,尤其是可提供多敲除策略。
在大腸桿菌全基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,針對(duì)琥珀酸(Succinate)、乙醇(Ethanol)、乙酸(Acetate)、氫氣(Hydrogen)、甲酸(Formate)、乙醇酸(Glycolate)、乳酸(Lactate)、富馬酸(Fumarate)、蘇氨酸(Threonine)這9種典型化學(xué)品,應(yīng)用ReacKnock和OptKnock兩種算法進(jìn)行了預(yù)測(cè)對(duì)比計(jì)算,計(jì)算結(jié)果分別以FVA(FluxVariabilityAnalysis)驗(yàn)證虛擬突變株的最大生產(chǎn)和以FBA(FluxBalanceAnalysis)驗(yàn)證虛擬突變株的最大生長(zhǎng)。結(jié)果顯示,ReacKnock給出的敲除預(yù)測(cè)其產(chǎn)物對(duì)底物轉(zhuǎn)化率更高(見表1);由于所得為高精度解,計(jì)算結(jié)果完全符合FVA對(duì)生產(chǎn)的驗(yàn)證和FBA對(duì)生長(zhǎng)的驗(yàn)證;ReacKnock可以求出同樣刪除數(shù)目下的全部替代方案,表2給出了就大腸桿菌生產(chǎn)琥珀酸的10個(gè)最佳6酶組合的敲除策略;由于算法的簡(jiǎn)練,計(jì)算速度上,ReacKnock相比OptKnock有近10倍的提速。
該研究提供的方法可以求出同樣刪除數(shù)目下的全部替代敲除方案,可以為實(shí)際工業(yè)菌株的基因工程設(shè)計(jì)提供較多的思路和選擇,便于實(shí)驗(yàn)實(shí)施。該方法具有普適性,適用于所有工業(yè)微生物,可以在其基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行計(jì)算后再指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)。
該研究得到國(guó)家“973”、“863”、自然基金和天津科技支撐項(xiàng)目的支持,相關(guān)研究成果已經(jīng)發(fā)表在PLoSOne期刊。天津工生所的計(jì)算生物學(xué)科研人員徐自祥為論文的第一作者。
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