[論文レビュー] A compact model of Escherichia coli core and biosynthetic metabolism

Marco Corrao, Hai He+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2024

Microbial Metabolic Engineering and Bioproduction被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、*Escherichia coli* K-12 MG1655のコア代謝およびバイオシンセシス代謝に焦点を当てた、手動でキュレートされた中規模代謝モデルiCH360を提示する。iML1515ゲノムサイズモデルからサブネットワークを抽出し、更新されたアノテーション、熱力学的データ、定量的制約を追加することで、酵素制約付きFBA、基本的フラックスモード解析、熱力学的スクリーニングなどのより正確で解釈可能な解析が可能となり、システム生物学および代謝工学への応用における堅牢なリファレンスを提供する。

ABSTRACT

Metabolic models condense biochemical knowledge about organisms in a structured and standardised way. As large-scale network reconstructions are readily available for many organisms, genome-scale models are being widely used among modellers and engineers. However, these large models can be difficult to analyse and visualise and occasionally generate predictions that are hard to interpret or even biologically unrealistic. Of the thousands of enzymatic reactions in a typical bacterial metabolism, only a few hundred form the metabolic pathways essential to produce energy carriers and biosynthetic precursors. These pathways carry relatively high flux, are central to maintaining and reproducing the cell, and provide precursors and energy to engineered metabolic pathways. Focusing on these central metabolic subsystems, we present iCH360, a manually curated medium-scale model of energy and biosynthesis metabolism for the well-studied bacterium Escherichia coli K-12 MG1655. The model is a sub-network of the most recent genome-scale reconstruction, iML1515, and comes with an updated layer of database annotations and with a range of metabolic maps for visualisation. We enriched the stoichiometric network with extensive biological information and quantitative data, enhancing the scope and applicability of the model. In addition, we assess the properties of this model in comparison to its genome-scale parent and demonstrate the use of the network and supporting data in various scenarios, including enzyme-constrained flux balance analysis, elementary flux mode analysis, and thermodynamic analysis. Overall, we believe this model holds the potential to become a reference medium-scale metabolic model for E. coli.

研究の動機と目的

• 大規模ゲノムスケールモデル（GEM）の計算複雑性や生物学的に現実的でない予測の限界を克服するため、必須代謝サブシステムに焦点を当てた中規模モデルの構築を目的とする。
• ECC や ECC2 などの既存コアモデルが代謝工学に重要な関連する主要なバイオシンセシス経路を除外しているという範囲の制限を克服することを目的とする。
• stoichiometric、熱力学的、機能的アノテーションデータの統合により、予測の正確性と生物学的解釈可能性を向上させるモデルの開発を目的とする。
• 酵素制約付きFBA、基本的フラックスモード（EFM）解析、熱力学的スクリーニングなどの高度な解析を可能にするために、管理可能でありながら包括的なネットワークを提供することを目的とする。

提案手法

• 本モデルiCH360は、エネルギーおよび前駆体産生に不可欠な中枢的およびバイオシンセシス経路に焦点を当てた、iML1515ゲノムスケールモデルからのサブネットワークとして構築された。
• 反応の方向性、遺伝子-反応関連、機能的アノテーションの整合性を確保するため、手動によるキュレーションが実施され、更新されたデータベースマッピングが統合された。
• 化学计量ネットワークに、標準ギブズ自由エネルギー変化（$\Delta G'^\circ$）および確率的フレームワークによる不確実性の境界を含む熱力学的データが追加された。
• 熱力学的推定値の不確実性と生理的代謝物濃度の境界を組み込み、最大最小駆動力（MDF）を計算するための二次制約プログラム（QCP）が定式化された。
• 酵素容量制約下でのフラックス分布の評価を目的として、酵素制約付きフラックスバランス解析（ecFBA）が本モデルを用いて実施された。
• 確率的熱力学的解析（PTA）はPTAパッケージを用いて実施され、フラックス-駆動力効率（$\eta$）の計算と生理的条件下での熱力学的状態の評価が行われた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模GEMよりも解釈性と正確性を向上させつつ、主要なバイオシンセシスおよびコア代謝経路を保持する中規模*E. coli*代謝モデルを構築可能か？
• RQ2 熱力学的制約と不確実性の統合は、キュレートモデルにおけるフラックス予測の生物学的現実性をどのように向上させるか？
• RQ3 iCH360モデルは、ゲノムスケールモデルと比較して、基本的フラックスモード（EFM）解析や酵素制約付きFBAといった高度な解析をどの程度サポートできるか？
• RQ4 予測されたフラックス-駆動力効率は、生理的条件下で実験的な酵素豊度データとどの程度相関するか？
• RQ5 詳細さ、正確性、および取り扱いやすさのバランスに優れるため、代謝工学およびシステム生物学の応用において信頼できるリファレンスとして機能できるか？

主な発見

• iCH360モデルは360の反応と334の代謝物を含み、iML1515 GEMから派生した、*E. coli* コアおよびバイオシンセシス代謝のコンパクトで包括的な表現を提供する。
• 更新された遺伝子-反応マッピングと広範な機能的アノテーションが含まれており、システム生物学およびモデル解釈の用途においてその有用性が向上している。
• 熱力学的解析により、フラックス-駆動力効率 $\eta > 0.5$ を示す72の反応が平衡から大きく離れており、高いフラックスと不可逆的動作に一致する強い駆動力があることが判明した。
• 生理的代謝物濃度境界と90%信頼区間を用いた最大最小駆動力（MDF）の計算により、熱力学的妥当性の堅牢な推定値が得られた。
• フラックス-駆動力効率解析により、高い $\eta$ 値と高い酵素豊度の間で強い相関が確認され、モデルの生理的フラックス状態に対する予測能力が妥当であることが裏付けられた。
• 本モデルは、大規模GEMでは計算的に非現実的であるEFMやecFBAなどの高度な解析手法の効率的な適用を可能とし、詳細な代謝調査の実用的代替手段を提供している。