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1、 生 物 工 程 学 报 Chin J Biotech 2010, September 25; 26(9): 11761186 Chinese Journal of Biotechnology ISSN 1000-3061 2010 CJB, All rights reserved. Received: May 9, 2010; Accepted: August 3, 2010 Supported by: National Outstanding Youth Foundation of China (No. 20625619), Foundation for the Author of N
2、ational Excellent Doctoral Dissertation of China (No. 200962). Corresponding author: Liming Liu. Tel: +86-510-85918307; E-mail: Jian Chen. E-mail: 国家杰出青年基金 (No. 20625619)，全国优秀博士学位论文作者专项资金 (No. 200962) 资助。 代谢工程 基因组规模代谢网络模型构建及其应用 刘立明，陈坚 江南大学 食品科学与技术国家重点实验室，无锡 214122 摘 要: 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
3、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。 关键词: 基因组规模代谢网络，微生物制造，构建，应用 Reconstruction and application of genome-scale metabolic networ
4、k model Liming Liu, and Jian Chen State Key Laboratory of Food Science and Technology, Jiangnan University, Wuxi 214122, China Abstract: The exploitation of microbial manufacture process (MMP) in industrial biotechnology requires a comprehensive understanding and an efficient modification of microor
5、ganism physiology. The availability of genome sequences and accumulation of -omics data allow us to understand of microbial physiology at the systems level, and genome-scale metabolic model (GSMM) represents a valuable framework for integrative analysis of metabolism of microorganisms. Genome scale
6、metabolic models are reconstructed based on a combination of genome sequence and the more detailed biochemical knowledge, and these reconstructed models can be used for analyzing and simulating the operation of metabolism in response to different perturbations. Here we describe the reconstruction pr
7、otocols for GSMM in further detail and provide the perspective of GSMM. Keywords: genome scale metabolic model, microbial manufacture process, reconstruction, application 1 后基因组时代的微生物制造 面对石油等不可再生的化石资源严重短缺并日渐枯竭， 以及化学加工对环境污染日益加深的现实， 世界经济发展模式逐渐从不计消耗、牺牲环境的化石经济模式转向以可再生的碳水化合物为原料、利用生物细胞或酶的生物催化功能进行大规模物质加工与转
8、化的生物经济模式，从而在源头上解决资源刘立明等: 基因组规模代谢网络模型构建及其应用 1177 J 短缺与环境污染问题1。生物经济的重要支柱之一是微生物制造。然而，由于微生物细胞或酶具有为自身服务的本能，其代谢过程处于最经济的状态，使得其工作效率成为制约微生物制造产业发展的瓶颈。因此，迫切需要通过代谢工程等策略以进一步提高认识、 设计和改造微生物细胞代谢功能的能力，推动微生物制造技术的进步， 支持工业可持续发展。但是，以往一系列的代谢工程改造策略，包括减弱反馈抑制、消除竞争途径、过量表达主要合成途径、提升细胞转运能力、引入全新代谢途径以修饰微生物代谢途径中的某一个或几个基因，不一定能获得预期的
9、代谢通量增大或降低的效果2。出现这一状况的原因在于缺乏对微生物代谢网络全局调控和表达调控网络的充分理解。 另一方面，随着基因组及其相关技术的发展，几乎所有重要工业微生物模式种的全基因组都已经或即将公布， 微生物制造研究进入了后基因组时代。后基因组时代的微生物制造具有以下特点：1) 源于微生物基因组的蛋白质组数据的积聚，使认识、理性设计、 定向改变酶的性能更为容易； 2) 转录组学、代谢组学等数据的积聚有助于理解、提高工业微生物抵御微生物制造过程中的恶劣环境；3) 从对微生物中个别基因或蛋白质功能的局部性研究，转移到以细胞内全部基因、mRNA、蛋白质以及代谢产物为研究对象的工业微生物生理研究；4
10、) 基于生物信息学的基因组规模基因调控网络、信号转导网络、蛋白质相互作用网络和代谢网络的构建、模拟与分析， 逐步将代谢工程推入更为理性的系统代谢工程时代3； 5) 采用合成生物学的技术精确控制代谢途径、合成目的蛋白，构建“人工细胞” ，显著提高微生物制造效率。前已述及，由于基因与蛋白质倾向于成组地通过网状相互作用而影响微生物细胞功能，因此对工业微生物生理功能的理解和全局调控的研究必须构建并分析其相互作用的网络。这些分子和基因相互作用网络包括基因调控网络、 信号转导网络、蛋白质相互作用网络和代谢网络等。其中，基于基因组注释的代谢网络把微生物细胞内所有生化反应构建为一个网络模型，反映了所有参与代谢
11、过程的化合物之间以及所有催化酶之间的相互作用。基于基因组数据构建的特定微生物代谢网络，及其结构和功能的分析，为从全局规模上深刻认识和高效、定向调控微生物生理功能奠定了坚实基础，从而为代谢工程的发展创造了前所未有的机遇4-5。 2 基因组规模代谢网络模型的应用 基因组规模代谢网络模型 (Genome scale of metabolic network model，GSMM) 包含了其所给定微生物内部发生的绝大部分生化反应。BIGG (http:/ bigg.ucsd.edu/) 数据库表明， 原核微生物的代谢网络包含了 1 000 多个代谢物、1 200 多个基因和 2 000多个生化反应 (
12、以 E. coli 为例)；而真核微生物代谢网络模型包括 1 200 多个代谢物、1 000 多个基因和1 500 多个生化反应 (以 S. cerevisiae 为例)。基因组规模代谢网络模型一般能注释约 615 (真核微生物) 和 25 (原核微生物)的开放阅读框 (ORF)。因此，基因组规模代谢网络模型能提供一个高效平台以全局理解微生物生理代谢功能 (图 1)。主要应用于以下 4 个方面6 (表 1)：1) 分析代谢网络属性；2) 预测和分析微生物生长表型； 3) 基于模型的组学数据阐释7；4) 系统代谢工程。 通过 GSMM，可以从代谢物和代谢流两个水平上充分理解微生物的代谢特性。在代
13、谢物水平上，将基因组规模代谢网络模型中的代谢物浓度范围与GC-MS 实验所测定的 S. cerevisiae 中间代谢产物真实浓度进行比较， 发现有52种代谢物浓度存在差异，并结合转录组数据的分析，找到了调控 S. cerevisiae代谢功能的关键因子31。另一方面，整合 C13同位素标记实验数据，GSMM 用以预测难以测定的中间代谢物浓度范围、反应进行方向、Gibbs 自由能范围和潜在的调控反应等32。此外，GSMM 还可预测代谢反应的中间代谢物之间的共生与保守关系33。在代谢流水平上34-35，通过分析不同环境下不同代谢反应上代谢流分布的情况，发现微生物细胞是由少数承担着绝大部分代谢通量
14、的骨干代谢途径和大量附属代谢途径组成。与此相类似，借助 GSMM 还可发现不同代谢反应之间的关系和依赖性，鉴别新代谢途径，发现任何状态下不承担任何代谢流的生化反应，研究必需代谢途径等。 1178 ISSN1000-3061 CN11-1998/Q Chin J Biotech September 25, 2010 Vol.26 No.9 J 表 1 基因组规模代谢网络模型的应用 Table 1 Application of genome scale metabolic model The application area of GSMM Microorganism The more detai
15、led information ReferencesAnalysis of metabolic network properties Prediction of flux distribution at the set of possible metabolic states by flux sample E. coli Elucidation of regulatory mechanisms and then developing the regulatory strategies for cell growth 8 Examination of metabolic flux variability E. coli Identification of redundancy and flux variability of metabolic systems under the different substrate conditions by using linear(LP) and quadratic programming(QP) methods 9 Understanding of metabolic pathway
