実験的に測定された流束特性を用いるゲノムスケール代謝ネットワークモデルの同定

Markus J Herrgård,;..;Bernhard Ø Palsson(2006.7, PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY)[Identification of Genome-Scale Metabolic Network Models Using Experimentally Measured Flux Profiles]

理由

「理論生物学」第1章1-2 「理論生物学の眺め方」の参考文献

概要

ゲノムスケールの代謝ネットワークモデルは、ゲノムアノテーションと文献情報を用いてよく特徴化された生物を再構成されうる。しかしながら、代謝流束のモデル予測が実験データと完全に一致しないような例があることから、モデルの反応は生体内システムにおける活性反応と一致しないことが示される。実験的に測定された流束の限られた数に基づくゲノムスケールの代謝ネットワークにおける活性反応を決定する方法を紹介する。最適代謝ネットワーク同定(OMNI)と呼ばれる方法によって、in silico予測と実験的に測定された流束分布とがよく合う結果の反応セットを効率的に同定できる。これらの系における流束ボトルネックとしてふるまう反応を同定するために、予測される成長率より低い進化した大腸菌変異系統の細胞内流束データにこの方法を応用する。これらのボトルネックに対応する遺伝子発現は、野生型系に対応する進化の系において下方制御されることがよく見られる。さらに、これらの予測された産生能力に達しない代謝の過剰産生するように作られた大腸菌系統における問題を診断する能力を示す。進化の系の流束データに応用したOMNI法から、それらの予測された最適成長表現型に進化する微生物系統の能力を制限するメカニズムに関する考えを得られる。産業の産生系統に応用すると、OMNI法は副産物分泌を促進する代謝工学戦略を提案するのにも用いることが出来る。これらの応用を加えて、方法は、実験データの制限された量に基づく具合の悪い微生物の代謝ネットワークを再構成するのに一般的に用いることができることを証明する。

雑記

部屋の湿度が70％を超えると流石に人体もしんなりする