[發明專利]基于計算機分析來改良菌株的方法

無效

• 申請號: 200580045430.4
• 申請日: 2005-05-23
• 公開（公告）號: CN101175847A
• 公開（公告）日: 2008-05-07
• 發明（設計）人: 李相燁;金兌勇;李東燁;李尚俊
• 申請（專利權）人: 韓國科學技術院
• 主分類號: C12N1/00
• 分類號: C12N1/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 樓高潮

技術領域

本發明涉及一種基于計算機(in?silico)分析來改良菌株的方法。更具體地，涉及一種將用于生產有用物質的靶菌株基因組信息與用于過量生產有用物質的菌株基因組信息相比對，以便初篩出對于過量生產有用物質來說不必要的基因，然后通過代謝流分析進行模擬來二次篩選出要去除的基因的基于計算機(in?silico)分析來改良菌株的方法。

背景技術

代謝流研究利用與遺傳重組技術相關的分子生物學技術、通過引入新的代謝途徑或者去除、放大或改變現有代謝途徑，提供了改變細胞或菌株在人們預期方向上的新陳代謝特征所需的各種信息。這種代謝流研究包括生物工程學的所有內容，例如過量生產現有代謝物、生產新的代謝物、抑制生產不想要的代謝物、以及利用廉價的底物。在隨之新發展起來的日益增加的生物信息學的幫助下，由不同物種的基因組信息建立各自的代謝網絡模型成為了可能。通過代謝網絡信息與代謝流分析技術的結合，生產各種初級代謝物和有用的蛋白質的工業應用如今成為可能(Hong等，Biotech.Bioeng，83：854，2003；US2002/0168654)。

用于分析細胞代謝的數學模型可以分為兩類，即包括動態和調控機制信息的模型，以及僅涉及生化途徑系數的靜態模型。動態模型通過預測隨時間的細胞內變化表示出細胞的動態條件。然而，動態模型需要許多動態參數，因而在精確地預測細胞內部方面存在問題。

另一方面，靜態數學模型利用生化途徑的物質平衡與細胞組成信息來確定可用細胞能達到的理想代謝流空間。盡管這種代謝流分析(MFA)并不需要動態信息，已知其表示了理想的細胞代謝流，并準確地說明了細胞習性(Varma等，Bio-Technol，12：994，1994；Nielsen等，BioreactionEngineering?Principles，Plenum?Press，1994；Lee等，Metabolic?Engineering，Marcel?Dekker，1999)。

代謝流分析是通過測量代謝途徑系數、生產量及代謝物的消費量來確定代謝流內部變化的技術。代謝流分析是基于準穩態的假設。也就是說，由于外部環境造成的內部代謝物濃度改變是非常即時的，因而上述改變通常被忽略并假設內部代謝物濃度沒有變化。

如果所有的代謝物、代謝途徑和途徑中的化學計量矩陣(S_ij^T，j反應中的代謝物i)為已知，則可以計算出代謝流量向量(v_j，j途徑的流量)，其中代謝物X隨時間的變化可以表示成所有代謝流量之和。設X隨時間的變化是常數，即假設處于準穩態，可確定以下方程：

S^T_v＝dX/dt＝0

然而，在許多情況下只有途徑是已知的，而各代謝物和途徑的化學計量值以及代謝流量向量(v_j)部分已知，因而上述方程擴展為以下方程：

S^T_v＝S_mv_m+S_uv_u＝0

上述方程分為兩個矩陣，實驗上已知的化學計量值(S_m(I×M)，I＝總代謝產物數(total?metabolite?number)，M＝化學計量已知的反應總數(totalstoichiometrically-known?reaction?number))乘以流量(v_m(I×M))的確定矩陣，以及未知化學計量值(S_u(I×M))乘以流量(v_u(I×M))的矩陣。其中，m是測量值的下標，u是未測量值的下標。

如果未知流量向量(S_u)的秩(S_u)等于或大于u(即變量數等于或小于方程式)，則流量由簡單的矩陣計算確定。然而，如果變量數大于方程式(即如果存在疊加方程式)，則將執行驗證總方程式的一致性、代謝流測量值的準確度、和準穩態有效性的操作，以計算出更準確的值。

如果變量數大于方程式，則利用特定的目標函數和各種理化方程式通過線性編程來計算出最佳代謝流分布，其中特定的代謝反應流量可以限制在特定的范圍內。其可以如下計算：

最小化/最大化：Z＝∑c_iv_i

s.t.S^Tv＝0且α_min，i≤v_i≤α_max，I