Microsoft Word gc 李培顺
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1 生物工程学报 Chinese Journal of Biotechnology DOI: /j.cjb 李培顺等 / 基于代谢网络预测菌种基因改造靶点方法的研究进展 January 25, 2016, 32(1): Chin J Biotech, All rights reserved 综述 1 李培顺 1,2,3, 马红武 3, 赵学明 1,2, 陈涛 ,2,,,.., 2016, 32(1): Li PS, Ma HW, Zhao XM, et al. Predicting genetic modification targets based on metabolic network analysis a review. Chin J Biotech, 2016, 32(1): 摘要 : 高产特定产品的人工细胞工厂的构建需要对野生菌株进行大量的基因工程改造, 近年来随着大量基因组尺度代谢网络模型的构建, 人们提出了多种基于代谢网络分析预测基因改造靶点以使某一目标化合物合成最优的方法 这些方法利用基因组尺度代谢网络模型中的反应计量关系约束和反应不可逆性约束等, 通过约束优化的方法预测可使产物合成最大化的改造靶点, 避免了传统的通过相关途径的直观分析确定靶点的方法的局限性和主观性, 为细胞工厂的理性设计提供了新的思路 以下结合作者的实际研究经验, 对这些菌种优化方法的原理 优缺点及适用性等进行详细介绍, 并讨论了目前存在的主要问题和未来的研究方向, 为人们针对不同目标产品选择合适的方法及预测结果的可靠性评估提供了指导 : 基因组尺度, 代谢网络, 菌种优化, 系统生物学, 代谢工程 Received: March 19, 2015; Accepted: May 20, 2015 Supported by: National Basic Research Program of China (973 Program) (Nos. 2012CB725203, 2011CBA00804), National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) (No. 2012AA022103), Applied Basic Research Program of Tianjin (No. 12JCYBJC33000). Corresponding authors: Hongwu Ma. Tel: ; ma_hw@tib.cas.cn Tao Chen. Tel: ; taochen@tju.edu.cn (973 ) (Nos. 2012CB725203, 2011CBA00804) (863 ) (No. 2012AA022103) (No. 12JCYBJC33000)
2 2 ISSN CN /Q Chin J Biotech January 25, 2016 Vol.32 No.1 Predicting genetic modification targets based on metabolic network analysis a review Peishun Li 1,2,3, Hongwu Ma 3, Xueming Zhao 1,2, and Tao Chen 1,2 1 Department of Biochemical Engineering, School of Chemical Engineering & Technology, Tianjin University, Tianjin , China 2 Key Laboratory of Systems Bioengineering, Ministry of Education, Tianjin University, Tianjin , China 3 Key Laboratory of Systems Microbial Biotechnology, Tianjin Institute of Industrial Biotechnology, Chinese Academy of Sciences, Tianjin , China Abstract: Construction of artificial cell factory to produce specific compounds of interest needs wild strain to be genetically engineered. In recent years, with the reconstruction of many genome-scale metabolic networks, a number of methods have been proposed based on metabolic network analysis for predicting genetic modification targets that lead to overproduction of compounds of interest. These approaches use constraints of stoichiometry and reaction reversibility in genome-scale models of metabolism and adopt different mathematical algorithms to predict modification targets, and thus can discover new targets that are difficult to find through traditional intuitive methods. In this review, we introduce the principle, merit, demerit and application of various strain optimization methods in detail. The main problems in existing methods and perspectives on this emerging research field are also discussed, aiming to provide guidance to choose the appropriate methods according to different types of products and the reliability of the predicted results. Keywords: genome-scale, metabolic network, strain optimization, systems biology, metabolic engineering [1-5] (FBA) [6-7] (MOMA) [8] MOMA Pichia pastoris (hsod)
3 李培顺等 / 基于代谢网络预测菌种基因改造靶点方法的研究进展 3 adh2 hsod 20% Escherichia coli MOMA MOMA OptKnock [9] OptGene [10] Saccharomyces cerevisiae 1 OptKnock 及双层优化基本思路 2003 Burgard [9] OptKnock (MILP) 1 图 1 OptKnock 方法的双层结构 Fig. 1 The bilevel structure of OptKnock. OptKnock 5 [11] 1) (Flux variability analysis FVA) [12] 2) 4 a) b) c) d) OptKnock 1,3- OptKnock cjb@im.ac.cn
4 4 ISSN CN /Q Chin J Biotech January 25, 2016 Vol.32 No.1 2 FBA 0 0 OptKnock h h 1 ( ) OptKnock OptKnock 1,3- [13] 2 OptKnock 衍生的菌种优化方法 2.1 预测敲除靶点的方法 OptGene OptKnock Patil [10] (GA) OptGene OptGene OptKnock OptGene OptKnock OptKnock OptGene OptGene 图 2 琥珀酸最大和最小生产速率随生长速率的变化 Fig. 2 Maximal and minimal succinate production rates at different gowth rates RobustKnock
5 李培顺等 / 基于代谢网络预测菌种基因改造靶点方法的研究进展 5 OptKnock ijo1366 [14] Tepper RobustKnock [15] OptKnock RobustKnock RobustKnock OptKnock 3 5 (M 1 M 5 ) V uptake V biomass V product V by-product M 1 M M 1 1 M V biomass 图 3 RobustKnock 与 OptKnock 预测敲除策略的差异 Fig. 3 Difference of knockout strategies for RobustKnock and OptKnock. V biomass V uptake V product 0 M 1 M 2 OptKnock V product ( M 1 M 2 ) 0.5 V uptake M 1 M 2 0 M 5 RobustKnock M 1 M 2 M 4 M V uptake RobustKnock OptKnock RobustKnock OptSwap (, ) NAD (H) NADP (H) NAD + NADH NADP + NADPH cjb@im.ac.cn
6 6 ISSN CN /Q Chin J Biotech January 25, 2016 Vol.32 No.1 King OptSwap [16] RobustKnock MILP ijo1366 OptSwap OptSwap RobustKnock [16] GDBB 2012 Egen (Truncated branch and bound) GDBB [17] OptKnock iaf1260 GDBB 81 s 345 s OptGene GDLS [18] 2013 Ren MOMAKnock [19] Xu ReacKnock [20] Karush-Kuhn-Tucker (KKT) Zhang LTM (Logic transformation of model) OptKnock OptGeneKnock [21] 2.2 预测敲除 上调和下调靶点的方法 OptReg [22] 2006 Pharkya OptReg [23]
7 李培顺等 / 基于代谢网络预测菌种基因改造靶点方法的研究进展 7 OptKnock V j [0, 1 000] (FVA) [V j,l, V j,u ] OptReg V j (V j,u, 1 000] V j (0, V j,l ) V j 0 4 OptReg OptORF [23] 图 4 OptReg 方法中反应上调 下调及敲除的定义 Fig. 4 Definitions of up/down regulation and knockout in OptReg [23] Kim OptORF [24] OptORF 5 S M1 M2 B R2 M1 P B R5 M2 P B S TF1 G3 G5 G1A R3 R5 P2 P1 P1 OptORF G3 G4 ( R3 R4) G5 G6 ( R5) G1A TF1 R1 OptORF G1A OptORF TF1 G1A G3 G5 imc1010 v2[25] OptORF ( pgi edd) OptKnock cjb@im.ac.cn
8 8 ISSN CN /Q Chin J Biotech January 25, 2016 Vol.32 No.1 图 5 OptORF 应用于简化的代谢与转录调控整合网络 Fig. 5 Application of OptORF to an example metabolic and regulatory network OptForce OptForce [26] ( 0) OptReg OptForce FVA Pharkya OptStrain [27] OptKnock OptKnock FBA FVA (Flux response analysis) [28] FSEOF [29] FVSEOF [30] RobOKoD [31] FSEOF FVSEOF FSEOF FVSEOF FVA
9 李培顺等 / 基于代谢网络预测菌种基因改造靶点方法的研究进展 9 FSEOF (GR) RobOKoD Stanford [31] FVA 3 双层优化方法存在的问题 3.1 双层结构及求解问题 MILP ( ) GDBB 解的特点及问题 OptKnock (PHB) A 2 6 PHB 0 图 6 PHB 最大和最小生产速率随生长速率的变化 Fig. 6 Maximal and minimal PHB production rates at different gowth rates cjb@im.ac.cn
10 10 ISSN CN /Q Chin J Biotech January 25, 2016 Vol.32 No.1 4 菌种优化软件及工具包 OptKnock OptStrain OptReg OptORF (The general algebraic modeling system GAMS) Matlab COBRA (Constraints based reconstruction and analysis) [32-33] 2007 Palsson COBRA MOMA OptKnock OptGene GDLS Matlab RAVEN [34] SBML Excel FBA MOMA GDLS GDBB RobustKnock OptSwap Matlab 2013 Palsson Python COBRApy [35] COBRA FBA Python Metano [36] FBA FVA MOMA SBML txt 2013 Gelius-Dietrich R Sybil [37] FBA FVA MOMA ROOM COBRApy Sybil Metano RAVEN FBA MOMA OptKnock OptFlux [38] OptKnock OptGene 1 5 菌种优化方法总结及展望
11 李培顺等 / 基于代谢网络预测菌种基因改造靶点方法的研究进展 11 表 1 常用的菌种优化软件和工具包 Table 1 Software and toolboxes used for strain optimization Software and toolboxes COBRA Website /opencobra/welcome.html Platform based Matlab COBRApy Python OptFlux RobustKnock OptSwap /methods.html / /ind Matlab Matlab GDLS Matlab GDBB Matlab Sybil R Metano Python RAVEN Matlab Description Quantitative prediction of cellular metabolism with constraint-based models An object-oriented framework designed to meet the computational challenges An open-source and modular software to support in silico metabolic engineering tasks An implementation of RobustKnock An implementation of OptSwap Using an efficient, low-complexity local search approach to identify favorable genetic designs Using an efficient truncated branch and bound approach to identify favorable genetic designs Designed to address large scale questions in reasonable time frames based on R An open-source software toolbox for analyzing the capabilities of metabolic networks Allowing for semi-automated reconstruction, analysis and visualization of genome-scale models GDBB - - (GPR) OptGene OptORF OptGeneKnock cjb@im.ac.cn
12 12 ISSN CN /Q Chin J Biotech January 25, 2016 Vol.32 No.1 REFERENCES [1] Edwards JS, Palsson BO. The Escherichia coli MG1655 in silico metabolic genotype: its definition, characteristics, and capabilities. Proc Natl Acad Sci USA, 2000, 97(10): [2] Reed JL, Vo TD, Schilling CH, et al. An expanded genome-scale model of Escherichia coli K-12 (ijr904 GSM/GPR). Genome Biol, 2003, 4(9): R54. [3] Feist AM, Henry CS, Reed JL, et al. A genome-scale metabolic reconstruction for Escherichia coli K-12 MG1655 that accounts for 1260 ORFs and thermodynamic information. Mol Syst Biol, 2007, 3(1): 121. [4] Zhou MD, Zou W, Liu LM, et al. Reconstruction and analysis of Bacillus megaterium metabolic model based on literature study. Acta Microbiol Sin, 2012, 52(4): (in Chinese).,,,.., 2012, 52(4): [5] Chai WP, Xue W, Zhang L, et al. Research on the auto-reconstruction of genome-scale metabolic network model. J Food Sci Biotechnol, 2014, 33(9): (in Chinese).,,,.., 2014, 33(9): [6] Kauffman KJ, Prakash P, Edwards JS. Advances in flux balance analysis. Curr Opin Biotechnol, 2003, 14(5): [7] Price ND, Papin JA, Schilling CH, et al. Genome-scale microbial in silico models: the constraints-based approach. Trends Biotechnol, 2003, 21(4): [8] Segrè D, Vitkup D, Church GM. Analysis of optimality in natural and perturbed metabolic networks. Proc Natl Acad Sci USA, 2002, 99(23): [9] Burgard AP, Pharkya P, Maranas CD. Optknock: a bilevel programming framework for identifying gene knockout strategies for microbial strain optimization. Biotechnol Bioeng, 2003, 84(6): [10] Patil KR, Rocha I, Förster J, et al. Evolutionary programming as a platform for in silico metabolic engineering. BMC Bioinformatics, 2005, 6: 308. [11] Feist AM, Zielinski DC, Orth JD, et al. Model-driven evaluation of the production potential for growth-coupled products of Escherichia coli. Metab Eng, 2010, 12(3): [12] Mahadevan R, Schilling CH. The effects of alternate optimal solutions in constraint-based genome-scale metabolic models. Metab Eng, 2003, 5(4): [13] Fong SS, Burgard AP, Herring CD, et al. In silico design and adaptive evolution of Escherichia coli for production of lactic acid. Biotechnol Bioeng, 2005, 91(5): [14] Orth JD, Conrad TM, Na J, et al. A comprehensive genome-scale reconstruction of Escherichia coli metabolism Mol Syst Biol, 2011, 7(1): 535. [15] Tepper N, Shlomi T. Predicting metabolic engineering knockout strategies for chemical production: accounting for competing pathways. Bioinformatics, 2010, 26(4): [16] King ZA, Feist AM. Optimizing cofactor specificity of oxidoreductase enzymes for the generation of microbial production strains OptSwap. Ind Biotechnol, 2013, 9(4): [17] Egen D, Lun DS. Truncated branch and bound achieves efficient constraint-based genetic design. Bioinformatics, 2012, 28(12):
13 李培顺等 / 基于代谢网络预测菌种基因改造靶点方法的研究进展 13 [18] Lun DS, Rockwell G, Guido NJ, et al. Large-scale identification of genetic design strategies using local search. Mol Syst Biol, 2009, 5(1): 296. [19] Ren SG, Zeng B, Qian XN. Adaptive bi-level programming for optimal gene knockouts for targeted overproduction under phenotypic constraints. BMC Bioinformatics, 2013, 14(Suppl 2): S17. [20] Xu ZX, Zheng P, Sun JB, et al. ReacKnock: identifying reaction deletion strategies for microbial strain optimization based on genome-scale metabolic network. PLoS ONE, 2013, 8(12): e [21] Zhang C, Ji BY, Mardinoglu A, et al. Logical transformation of genome-scale metabolic models for gene level applications and analysis. Bioinformatics, 2015, 31(14): [22] Koffas MAG, Jung GY, Stephanopoulos G. Engineering metabolism and product formation in Corynebacterium glutamicum by coordinated gene overexpression. Metab Eng, 2003, 5(1): [23] Pharkya P, Maranas CD. An optimization framework for identifying reaction activation/inhibition or elimination candidates for overproduction in microbial systems. Metab Eng, 2006, 8(1): [24] Kim J, Reed JL. OptORF: optimal metabolic and regulatory perturbations for metabolic engineering of microbial strains. BMC Syst Biol, 2010, 4: 53. [25] Covert MW, Knight EM, Reed JL, et al. Integrating high-throughput and computational data elucidates bacterial networks. Nature, 2004, 429(6987): [26] Ranganathan S, Suthers PF, Maranas CD. OptForce: an optimization procedure for identifying all genetic manipulations leading to targeted overproductions. PLoS Comput Biol, 2010, 6(4): e [27] Pharkya P, Burgard AP, Maranas CD. OptStrain: a computational framework for redesign of microbial production systems. Genome Res, 2004, 14(11): [28] Song CW, Kim DI, Choi S, et al. Metabolic engineering of Escherichia coli for the production of fumaric acid. Biotechnol Bioeng, 2013, 110(7): [29] Choi HS, Lee SY, Kim TY, et al. In silico identification of gene amplification targets for improvement of lycopene production. Appl Environ Microbiol, 2010, 76(10): [30] Park JM, Park HM, Kim WJ, et al. Flux variability scanning based on enforced objective flux for identifying gene amplification targets. BMC Syst Biol, 2012, 6(1): 106. [31] Stanford NJ, Millard P, Swainston N. RobOKoD: microbial strain design for (over) production of target compounds. Front Cell Dev Biol, 2015, 3: 17. [32] Becker SA, Feist AM, Mo ML, et al. Quantitative prediction of cellular metabolism with constraint-based models: the COBRA toolbox. Nat Protoc, 2007, 2(3): [33] Schellenberger J, Que R, Fleming RMT, et al. Quantitative prediction of cellular metabolism with constraint-based models: the COBRA toolbox v2.0. Nat Protoc, 2011, 6(9): [34] Agren R, Liu LM, Shoaie S, et al. The RAVEN toolbox and its use for generating a genome-scale metabolic model for Penicillium chrysogenum. PLoS Comput Biol, 2013, 9(3): e [35] Ebrahim A, Lerman JA, Palsson BO, et al. COBRApy: COnstraints-based reconstruction and analysis for python. BMC Syst Biol, 2013, 7(1): 74. [36] Ulas T, Riemer SA, Zaparty M, et al. Genome-scale reconstruction and analysis of the metabolic network in the hyperthermophilic archaeon Sulfolobus solfataricus. PLoS ONE, 2012, 7(8): e [37] Gelius-Dietrich G, Desouki AA, Fritzemeier CJ, et al. Sybil-efficient constraint-based modelling in R. BMC Syst Biol, 2013, 7(1): 125. [38] Rocha I, Maia P, Evangelista P, et al. OptFlux: an open-source software platform for in silico metabolic engineering. BMC Syst Biol, 2010, 4: 45. ( 本文责编郝丽芳 ) cjb@im.ac.cn
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