基因组规模代谢网络模型的约束算法及其应用

工业微生物是微生物制造的核心,而微生物制造过程中微生物的生产性能是提高微生物制造过程效率的关键。结合基于约束条件的优化算法的基因组规模代谢网络模型是全局规模上认识、调控和优化工业微生物生理功能的重要平台。本文在简述基因组规模代谢网络模型构建的基础上,详细介绍了基于约束条件的优化算法的原理、分类和应用实例,为提高微生物制造过程效率奠定了坚实的基础。

基因组规模代谢网络模型的自动化重构

对基于KEGG在线数据库、Uniprot-MetaCyc数据库,以及同源比对3种构建基因组规模代谢网络模型的方法进行了自动化研究。同时提出了基于反应式字符频度直方图的马氏距离比对算法,并应用于模型整合和模型核心反应的识别。上述自动化方法的研究均在树干毕赤酵母基因组规模代谢网络重构过程中得到运用实施,对于提高模型构建效率意义重大。

基因组规模代谢网络重构的研究进展及其在中医药研究中的应用

随着全基因组测序技术迅速发展和基因注释工作的完成,从基因注释出发建立的"基因组规模代谢网络(Genome-Scale Metabolic Network,GSMN)"因其跨学科地综合了生化和生物信息等技术,具备稳定性及其可运算性,成为当前研究广泛而深入的项目。而代谢网络的整体性和网络可联系性,恰好与中医辨证观和整体观相通,这为用生物信息语言解读中医中药、剖析中医本质内涵提供可能。本文概述GSMN的研究进展,并对其在中医药方面可能的应用进行分析。

基因组规模代谢网络模型自动化修正

基于KEGG在线数据库以及6个蛋白质区间预测数据库,对基因组规模代谢网络模型进行了自动化修正。作者提出了蛋白质区间预测结果的权重打分机制,同时利用图像处理算法确定可信度高的特异性反应。上述修正的研究均在Spathaspora passalidarum NRRL Y-27907基因组规模代谢网络精炼过程中得到运用实施,对于提高模型构建效率意义重大。

基因组规模代谢模型在细菌感染治疗领域的研究进展

基因组规模代谢模型(genome-scale metabolic model,GSMM)是通过整合基因组学、转录组学、文献组学、蛋白质组学以及代谢组学等多组学数据,建立基因-蛋白质(酶)-生化反应关联组成的特定微生物代谢网络[1]。GSMM将从基因组获得的生化反应信息与代谢表型进行桥接,为从系统上理解微生物生理代谢功能模型提供一个高效平台[2]。

基于基因组规模代谢模型探究影响肝癌细胞生长的关键基因

基于全基因组规模代谢模型的模拟分析已被成功应用于探索包括癌症在内的多种疾病的发生机制,通过模拟基因敲除对肿瘤细胞生长的影响,鉴别关键代谢重编程节点。通过分析肝细胞肝癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)不同于正常肝细胞的代谢差异,发现AKG能够调节肿瘤生长,是潜在的抗癌药物靶点;而TECR在HCC细胞中的重要性降低使其成为潜在的抗肿瘤位点。HCC肝癌细胞在胆固醇合成通路上存在代谢重编程:DHCR24和HMGCS2基因的缺失可以帮助肿瘤细胞避免正常凋亡,而IDI2基因的存在能够增强肿瘤细胞增殖、迁移能力;胆碱代谢物可以影响脂肪酸合成通路从而促进炎症反应来加速癌症发展的进程。

乳酸菌基因组规模代谢建模研究与在食品体系中的应用进展

乳酸菌具有改善食品风味、提高营养价值等重要作用,被广泛应用于食品发酵领域。基因组规模代谢模型是研究微生物代谢的重要工具,可以模拟生物体内代谢网络、准确描述基因型-表型关系,目前已成功应用于乳酸菌代谢调控等研究中。本文系统回顾了近20年以来构建的乳酸菌基因组规模代谢模型,并重点综述了现有模型在食品体系中的应用情况。本文在分析现有模型存在的主要挑战与局限性的同时,结合目前新技术、新思想对其未来发展方向进行展望,旨在为未来如何更加有效、准确地将乳酸菌基因组规模代谢模型有机地应用在食品工业,辅助食品微生物群落智慧设计提供参考。

基因组规模代谢网络模型构建及其应用

微生物制造产业的发展迫切需要进一步提高认识、设计和改造微生物细胞代谢的能力,以推动工业生物技术快速发展。随着微生物全基因组序列等高通量数据的不断积聚和生物信息学策略的持续涌现,使全局性、系统化地解析、设计、调控微生物生理代谢功能成为可能。而基于基因组序列注释和详细生化信息整合的基因组规模代谢网络模型(GSMM)构建为全局理解和理性调控微生物生理代谢功能提供了最佳平台。以下在详述GSMM的应用基础上,描述了如何构建一个高精确度的GSMM,并展望了未来的发展方向。

基于约束的基因组规模代谢网络模型构建方法研究进展

基因组规模代谢网络模型(Genome-scale metabolic network model,GSMM)正成为细胞代谢特性研究的重要工具,经过多年发展相关理论方法取得了诸多进展。近年来,在基础GSMM模型基础上,通过整合基因组、转录组、蛋白组和热力学数据,实现基于各种约束的GSMM构建,在基因靶点识别、系统代谢工程、药物发现、人类疾病机理研究等多个方面取得了进一步的发展和理论突破。文中重点综述包括转录组约束、蛋白组约束、以及热力学约束条件在GSMM中的实施方法、相应方法的不足及应用限制等。最后介绍了如何综合运用转录、蛋白及热力学约束,实现GSMM的全整合模型及其细化,并对基于约束的GSMM构建及应用前景进行了展望。

基于Actinoplanes sp.SE50/110基因组规模代谢模型优化阿卡波糖生产

阿卡波糖是广泛应用的Ⅱ型糖尿病治疗药物.根据已经建立的基因组规模代谢网络模型i YLW1028,对Act inoplane s sp.SE50/110生产阿卡波糖的发酵进行模拟,并根据模拟结果进行发酵优化.结果显示:根据模型iYLW1028模拟,烟酸使阿卡波糖产生速率提高8.2%;20种氨基酸对阿卡波糖积累有积极作用,组氨酸使其提高58.7%;质子排放鲁棒性分析表明阿卡波糖的产生比细胞生长对pH值更敏感,中性pH利于阿卡波糖产生;氧气鲁棒性分析表明相对低的溶氧水平(0.1917 m mol g^(-1) h^(-1))利于阿卡波糖积累.在湿实验中,烟酸(5 mg/L)使阿卡波糖产量提高了53.5%;谷氨酸、半胱氨酸、赖氨酸、谷氨酰胺和天冬酰胺分别使阿卡波糖产量提高了29.6%、26.5%、26.3%、11.8%和9.2%;控制发酵中性pH比不控pH和酸性pH使阿卡波糖产量提高了7%和15%;0.5 vvm的通气量时阿卡波糖产量最高(1.11 g/L).本研究结果表明,结合代谢模型指导的优化方法对相关发酵产品的发酵优化具有一定的借鉴作用.

乳酸乳球菌NZ9000基因组规模代谢网络模型的构建与验证

随着后基因组时代的到来,工业微生物的代谢工程改造在工业生产上发挥着越来越重要的作用。而基因组规模代谢网络模型(Genome-scalemetabolicmodel,GSMM)将生物体体内所有已知代谢信息进行整合,为全局理解生物体的代谢状态、理性指导代谢工程改造提供了最佳的平台。乳酸乳球菌NZ9000(Lactococcuslactis NZ9000)作为工业发酵领域的重要菌株之一,由于其遗传背景清晰且几乎不分泌蛋白,是基因工程改造和外源蛋白表达的理想模式菌株。文中基于基因组功能注释和比较基因组学构建了L.lactisNZ9000的首个基因组规模代谢网络模型iWK557,包含557个基因、668个代谢物、840个反应,并进一步在定性和定量两个层次验证了iWK557的准确性,以期为理性指导L.lactis NZ9000代谢工程改造提供良好工具。

基于Matlab对解脂耶氏酵母基因组规模代谢网络模型仿真结果的可视化分析

【目的】近十年来,基因组代谢网络模型迅速发展。通过构建基因组代谢网络模型进行计算机仿真模拟已成为研究生物体复杂的生理代谢不可或缺的工具。实现对仿真结果的可视化分析,可以直观地追踪模型中的代谢流向,从而更好地对仿真结果进行分析。【方法】在简要概述目前可视化方法的基础上,提出了一种基于Matlab实现基因组规模代谢网络模型仿真结果可视化的方法:通过Cell Designer预先绘制与模型相匹配的图,通过RAVEN toolbox中的函数于Matlab进行读图、并实现仿真结果的可视化。【结果】以解脂耶氏酵母基因组规模代谢网络模型i YL619_PCP v1.7为对象,实现并阐明其仿真结果的可视化。【结论】通过该方法可以清晰地监测模型中的流量和流向变化,提高仿真结果的分析效率。

菌落PCR在大规模基因组测序中的应用

一种利用菌落直接PCR扩增DNA并用于测序的实验方法 .通过对引物的设计和菌液浓度控制 ,使PCR反应后的内容物对测序干扰减到最小 .与传统的测序过程比较 ,它省去了抽提模板DNA一步 ,节省了大量时间和实验成本 .另外此方法可对BAC亚克隆库构建时由连接转化过程中导致的假阳性起筛选和鉴定作用 .采用该法成功测定了籼稻 (Oryzasativaindica)广陆矮 4号的L3173号BACDNA全长序列 (约 10 0kb) ,GenBank登录号 :AL5 12 5 42 .

大规模并行基因组测序技术应用于无创产前诊断染色体非整倍体的研究

目的利用大规模并行基因组测序技术检测孕妇外周血浆中的游离DNA,行胎儿染色体非整倍体的无创产前诊断。方法选择2009年1月到2010年7月在深圳市人民医院产前诊断中心就诊,孕龄在8～30周之间高龄妊娠、唐氏综合征生化筛查高风险和(或)彩超显示胎儿异常等同意介入产前诊断的孕妇941例,抽取孕妇外周静脉血,提取血浆DNA,制备测序文库,应用Illumina HiSeq2000高通量基因测序仪检测,测得的基因序列与人类的参考基因组比对并作统计分析。同时采集胎儿羊水或脐血,经细胞培养后行羊水或脐血细胞染色体核型分析确定染色体非整倍体。结果①941例孕妇血浆样本处理后经大规模并行基因组测序技术检测判定胎儿为唐氏综合征高风险共27例,非唐氏综合征914例;以羊水或脐血染色体核型分析的结果为金标准进行结果对照,检测出的27例唐氏综合征高风险中2例误诊,其中一例核型为47,XXY,一例核型分析正常。经统计分析胎儿唐氏综合征的检出率为100%,检出正确率99.78%,误诊率0.22%;②941例样本中,检出18-三体高风险14例,18-三体低风险927例。与染色体核型分析相比,统计分析显示无创产前基因检测18-三体胎儿的检出率为93.33%(14/15),漏诊率为6.67%(1/15)、误诊率为0。结论利用大规模并行基因组测序技术检测孕妇外周血浆中的游离DNA行无创产前诊断胎儿染色体非整倍体,其敏感性、特异性与染色体核型分析技术具有较高的一致性。该技术具有无创性、高准确性、高通量等优势,具有临床实际应用价值。

大规模平行基因组测序技术应用于胎儿常见染色体非整倍体异常无创产前诊断中的价值

目的探讨大规模平行基因组测序技术应用于胎儿常见染色体非整倍体异常无创产前诊断中的价值。方法选取2015年6月至2018年7月于本院进行产前检查的77例单胎孕妇作为研究对象,所有孕妇均采用大规模平行基因组测序技术进行胎儿染色体异常筛查诊断,以介入性产前诊断结果为金标准,分析大规模平行基因组测序技术的应用价值。结果大规模平行测序技术诊断的准确率、灵敏度、特异度及对胎儿染色体异常分型的诊断准确率与介入性产前诊断比较无显著差异(P<0.05)。结论大规模平行基因组测序技术应用于胎儿染色体异常筛查诊断中的灵敏度和特异度较高,对染色体异常分型的诊断准确率高,可作为孕妇产前无创筛查的首选方法,具有推广应用价值。

乳酸菌全基因组测序的应用进展

乳酸菌在自然界中广泛存在,具有丰富的物种多样性,在食品、饲料和医药等领域广泛应用,目前市场上绝大多数的益生菌都是乳酸菌。近年来,全基因组测序技术蓬勃发展,大大促进了乳酸菌资源的开发与应用。基于乳酸菌的全基因组信息可以系统且全面地了解菌株的代谢特征、潜在的益生功能与应用方向,可以更加准确地探究乳酸菌的遗传、进化和分类。乳酸菌安全性评价程序要求在基因组水平检索是否存在耐药、毒力和致病性相关基因,并判定相关基因是否可水平转移。应用全基因组测序技术,比较不同代次菌株基因组中基因序列和结构差异,可高效、完整地判定乳酸菌在产业化应用过程中的遗传性和稳定性。在全基因组信息基础上,重构基因组规模代谢网络模型,可模拟并预测菌体细胞在特定环境下的行为,能系统地指导菌株的代谢工程策略。本文对全基因组测序技术在乳酸菌代谢特性、遗传进化、安全性和稳定性方面的应用现状进行了综述,旨在为乳酸菌基因组学研究提供理论支持。

利用孕妇血浆中胎儿游离DNA进行无创伤性产前基因诊断的研究进展

孕妇血浆中胎儿游离DNA,源于胎儿细胞和/或胎盘的凋亡,经核酸内切酶选择性地剪切为313 bp以下的短片段分子,因相对含量丰富,成为了当前无创伤性产前分子遗传诊断中胎儿DNA的重要来源,业已开展了胎儿性别鉴定、RhD阴性孕妇的Rh(D)基因检测、胎儿非整倍体病的诊断、STR遗传标记检测等应用研究。根据胎儿游离DNA的浓度、纯度、分子片段大小分布的特征和检测的靶基因,采用相应的分子基因诊断策略和实验设计,限制扩增产物的片段长度,有助于提高无创伤性产前胎儿分子遗传诊断的成功率。当前,大规模并行基因组测序技术为直接利用胎儿游离DNA进行无创伤性产前基因诊断开辟了新途径。

代谢通量分析在酶合成过程中的应用研究进展

代谢通量分析可以有效预测微生物的代谢状况,指导生物合成过程,已在多个领域得到成功应用。本文概括分析了三大代谢通量分析技术(基于物料平衡、基于同位素示踪技术以及基于基因组尺度规模网络)在工业生物技术领域的应用,阐述了相关技术的优势及局限性。在此基础上重点论述了基于物料平衡及同位素示踪这两类通量分析技术在酶合成领域的研究进展,分析了代谢通量分析应用于复杂代谢产物可能存在的问题,指出如何将信号转导、转录调控等信息纳入代谢网络将成为未来酶合成过程代谢分析的研究重点。