Reconstruction of Genome-Scale Metabolic Models with Concomitant Constraint-Based Modelling for Flux Prediction – a Case Study of Syngas Consuming Hydrogenophaga pseudoflava

Abstract

Metabolic modelling coupled with flux-balance analysis (FBA) has become a popular tool in systems biology for quantitative predictions of metabolic processes in silico, and as an aid in metabolic engineering. Drawing upon gene-protein-reaction associations deducible from information on the genome-level, so-called genome-scale metabolic models (GEMs) are unequalled in their scope as they attempt to encapsulate the entire reactome of a species or cell type. GEMs are conceived through a process of metabolic network reconstruction, the methodology of which was investigated, summarized, and distilled into distinct chronological steps. To substantiate these findings, and as a proof of concept, a case study was performed with the objective to reconstruct and curate a draft GEM of Hydrogenophaga pseudoflava strain DSM 1084. Ultimately, the purpose prompting acquisition of such a GEM is to predict and evaluate the biocapabilities of this bacterium in silico, particularly for syngas fermentation, when grown in lithoautotrophic (on CO2 + H2) and carboxydotrophic (on CO alone) conditions. Exploiting the KEGG database using the MATLAB toolbox RAVEN allowed for network reconstruction. Subsequent manual curation set out to have the model accommodate the wide heterotrophic substrate range exhibited by H. pseudoflava, correct reaction directionalities and add an artificial biomass reaction. These efforts eventually culminated in the first ever reported GEM of H. pseudoflava, HPseGEM, consisting of 1537 reactions, 1679 metabolites, and 915 genes.

Popular Abstract (Swedish)

Att modellera ämnesomsättning

Alla levande celler har en ämnesomsättning. Ämnesomsättningen är unik för en given typ av cell, och omfattar de intracellulära biokemiska reaktioner som möjliggör att kemiska föreningar inuti cellen kan omvandlas sinsemellan. Ämnesomsättningen är mycket vidlyftig men tillgången på information är detta till trots adekvat nog för att skapa – eller rekonstruera – modeller över en given cells ämnesomsättning.
Enzymer ansvarar för de reaktioner som ämnesomsättningen utgörs utav. Förekomsten av en viss uppsättning sådana är just vad som gör ämnesomsättningen specifik för en viss celltyp. Genom att konsultera en godtycklig cells genetiska arvsmassa – DNA – så är det möjligt att medelst bioteknik utröna vilka specifika enzymer som cellen ifråga har och därigenom bilda sig en uppfattning om hur dess unika ämnesomsättning är beskaffad. På så vis är det möjligt att skapa en genomskalig modell över ämnesomsättningen hos vilken cell som helst under förutsättning att man har kännedom om hur dess DNA är utformat. Man kan sedermera uttrycka denna modell matematiskt för att därefter medelst datorhjälpmedel förutsäga många olika saker. Ämnesomsättningen är dynamisk och fluktuerar bland annat beroende på den omgivande miljön som cellen befinner sig i. Därför är en sådan här modell ett användbart verktyg för att förstå ämnesomsättningen bättre. Bland annat så kan man estimera hur fort cellens ämnesomsättning går och vad cellen prioriterar i en viss omständighet, t.ex. om den föredrar att förbränna kolhydrater eller fett när den befinner sig i en syrefattig miljö. Det är även möjligt att estimera hur mycket av en viss kemikalie – t.ex. bioetanol – som en cell är kapabel att producera.

Tillgången till en sådan här modell är ett mycket potent verktyg för att undersöka vad som torde vara möjligt att åstadkomma medelst genmanipulation. Med en sådan här modell kan man många gånger bedöma utfallet av en genmodifiering innan man tar steget vidare och faktiskt utför den i ett laboratorium. Detta medför att genomskaliga modeller är till stor hjälp för bioteknisk industri där det är vanligt att man genmodifierar celler för att producera allt ifrån mat till läkemedel.

Det examensarbete som mynnade ut i denna avhandling gick ut på att rekonstruera en sådan här genomskalig modell över ämnesomsättningen hos bakterien Hydrogenophaga pseudoflava. I en värld där överanvändning av fossila bränslen, och de utsläpp av skadliga växthusgaser detta medfört, skapar stora problem är just den här bakterien intressant. Den gör nämligen precis raka motsatsen – den äter istället växthusgaser och använder dem för att producera andra föreningar som är av godo och som djur och natur har nytta av. Bakterien ifråga klarar även av att äta syntesgas som är en mycket vanlig gas i industrin. Det är med anledning av detta intressant att med hjälp av en sådan här modell undersöka om och i så fall hur man skulle kunna använda H. pseudoflava för att t.ex. producera miljövänliga biobränslen och hur man bäst bör gå till väga för att genmodifiera den med hopp om att effektivisera denna produktion. Bakteriens DNA är känt och kunde användas för att skapa en genomskalig modell som efter diverse finjusteringar så småningom kom att innefatta 1537 reaktioner, 1679 föreningar och 915 gener.

• author: Ollagnier Widén, Cristopher
• supervisor: Ed van Niel
• organization: Applied Microbiology
• alternative title: Rekonstruktion av genomskaliga modeller över ämnesomsättningen med tillhörande modellering för fluxprediktion – en fallstudie av syntesgaskonsumerande Hydrogenophaga pseudoflava
• course: KMBM05 20201
• year: 2020
• type: H2 - Master's Degree (Two Years)
• subject: Technology and Engineering
• keywords: Applied Microbiology, flux-balance analysis (FBA), genome-scale metabolic model (GEM), Hydrogenophaga pseudoflava DSM 1084, KEGG, metabolic engineering, metabolic modelling, metabolic network reconstruction, RAVEN, syngas, systems biology
• language: English
• id: 9018713
• date added to LUP: 2020-06-17 10:27:10
• date last changed: 2020-06-17 10:27:10