樹干畢赤酵母代謝網(wǎng)絡自動化重構研究.pdf

1、中國是以農業(yè)為主的國家，在收獲農作物的同時會產生大量的農業(yè)垃圾，由于農民力量有限，這些農業(yè)垃圾不是被廢棄就是通過焚燒解決，這不僅沒有達到高效利用的目的，還給環(huán)境造成了壓力，得不償失。另外，伴隨著石油資源的緊缺和對環(huán)境問題的關注，迫使研究者們開始探尋一種可以替代石油的燃料酒精（乙醇）。乙醇是一種可再生的、高效的環(huán)保資源，可由農作物為原料生產。樹干畢赤酵母作為發(fā)酵天然纖維素生成酒精的具有很大優(yōu)勢的酵母菌，得到了研究者的關注。為了提高乙醇產量

2、，我們需要研究其基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡模型(Genome Scale Metabolic Model，GSMM)，讓人們理解和利用細胞的代謝過程，促進了發(fā)酵工程，制藥業(yè)等行業(yè)的發(fā)展?；蚪M規(guī)模代謝網(wǎng)絡模型(GSMM)是建立基因-蛋白-生化反應(G-P-R)關聯(lián)的生物代謝網(wǎng)絡，在對模型分析后，可以獲得特定目標的最優(yōu)途徑，為實現(xiàn)高效獲得目的產物提供依據(jù)。
　　到目前為止，基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡模型(GSMM)構建速度遠遠跟不上基因組測序的速度

3、，除了是因為對很多物種的生理生化機制了解甚少之外，更重要的是構建模型需要大量人力來處理大量的數(shù)據(jù)，完成一個模型所需的時間6個月-2年不等。所以本文提出了基因組代謝網(wǎng)絡自動化重構的研究，目的是減少重構模型期間的人工操作并高效的構建模型。在本課題中，主要有這幾部分的工作:
　　第一，使用計算機語言自動構建基因組尺度代謝網(wǎng)絡粗模型，需要構建三種不同原始數(shù)據(jù)的粗模型，分別是:基于KEGG在線數(shù)據(jù)庫模型、基于Uniprot-MetaCyc本

4、地數(shù)據(jù)庫模型和基于親緣物種同源比對模型，其中基于親緣物種比對的模型里有四個模型。將得到的三種模型統(tǒng)一、整合成為一個相對精細的模型，由于不同模型原始數(shù)據(jù)來源不同，構建得到的粗模型中的生化反應式的表達方式也不同，這給模型整合帶來了困難，本文提出基于反應式的歐氏距離比對方法，并得到的良好的驗證。在得到整合后的模型后，還需要結合文獻數(shù)據(jù)和COBRA工具中的通量分析方法對模型進行修正，為了便于搜索文獻，開發(fā)了一個快速定位關鍵詞在本地文獻中位置的功

5、能，以便快速找到相應文獻及位置。最終得到了一個樹干畢赤酵母精細模型。這一模塊的開發(fā)平臺是Eclipse，通過Java語言開發(fā)的。
　　第二，為了得到一套預測細胞正常生長狀態(tài)下的包含最簡基因的代謝途徑，對上述得到的精細模型進行了基因組最簡化操作。通過計算出該精細模型的最大生長速率初始值，在不影響模型該初始值的條件下，簡化基因組。在對反應式中的非必須基因進行敲除時，使用了遺傳算法的原理，最終有效得到一套預測的細胞正常生長狀態(tài)下的包含最