[論文レビュー] Evaluating the stoichiometric and energetic constraints of cyanobacterial diurnal growth

Alexandra-M. Reimers, Henning Knoop+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2016

Algal biology and biofuel production参考文献 28被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、サイクロスフィンコッカス・エロングァトゥス PCC 7942における日周期的成長における化学计量的およびエネルギー的制約を評価する、制約に基づく全ゲノムスケール代謝モデルを開発した。時間依存的なマクロマolecule合成を自己触媒的プロセスとしてモデル化することで、フレームワークは、グリコーゲンの蓄積といった、競合する細胞的目標のトレードオフを反映したタイミングを持つ、出現的な日周期的パターンを予測する。これは、光暗周期下での光合成生物の資源割り当て最適化に一般化可能なアプローチを提供する。

ABSTRACT

Cyanobacteria are an integral part of the Earth's biogeochemical cycles and a promising resource for the synthesis of renewable bioproducts from atmospheric CO2 . Growth and metabolism of cyanobacteria are inherently tied to the diurnal rhythm of light availability. As yet, however, insight into the stoichiometric and energetic constraints of cyanobacterial diurnal growth is limited. Here, we develop a computational platform to evaluate the optimality of diurnal phototrophic growth using a high-quality genome-scale metabolic reconstruction of the cyanobacterium Synechococcus elongatus PCC 7942. We formulate phototrophic growth as a self-consistent autocatalytic process and evaluate the resulting time-dependent resource allocation problem using constraint-based analysis. Based on a narrow and well defined set of parameters, our approach results in an ab initio prediction of growth properties over a full diurnal cycle. In particular, our approach allows us to study the optimality of metabolite partitioning during diurnal growth. The cyclic pattern of glycogen accumulation, an emergent property of the model, has timing characteristics that are shown to be a trade-off between conflicting cellular objectives. The approach presented here provides insight into the time-dependent resource allocation problem of phototrophic diurnal growth and may serve as a general framework to evaluate the optimality of metabolic strategies that evolved in photosynthetic organisms under diurnal conditions.

研究の動機と目的

• 日周期的な光・暗黒サイクル下でのシアンオバクテリアにおける細胞資源割り当てを形作る化学计量的およびエネルギー的制約を理解すること。
• 時間依存的なマクロマolecule合成を考慮した、自己一貫的かつ自己触媒的である光合成的成長のモデルを構築すること。
• 最小限で明確に定義された仮定とパラメータに基づき、グリコーゲンの蓄積といった出現的な日周期的行動を予測すること。
• 日周期的な代謝的要請に応じた代謝物の分配およびタンパク質割り当て戦略の最適性を評価すること。
• 周期的環境条件下における光合成生物の代謝戦略を分析する一般化可能なフレームワークを提供すること。

提案手法

• マクロマolecule合成のモデリングの基盤として、サイクロスフィンコッカス・エロングァトゥス PCC 7942の全ゲノムスケール代謝再構成が用いられた。
• 時間依存的な微分質量バランス方程式により、代謝酵素、リボソーム、光システム、トランスポーターを含む主要なマクロマoleculeの豊度が追跡された。
• 代謝反応における酵素の能力は、それぞれのタンパク質の利用可能性によって制約され、タンパク質合成と代謝フラックスの間でフィードバックループが形成された。
• モデルは、光からのエネルギーと還元力を利用して、光合成の光反応、カルビン＝ベンソン回路による炭素固定、および細胞成分のバイオセンシスを統合的に扱った。
• 資源割り当ては、エネルギー的および化学计量的制約の下での最適化問題として定式化され、成長率が目的関数として用いられた。
• 本アプローチは、制約ベースモデリングを拡張し、タンパク質合成と代謝能の間の動的かつ自己触媒的フィードバックを組み込んだ。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 時間依存的なマクロマolecule合成のタイミングと割り当ては、日周期的な光条件下でのシアンオバクテリアの総合的成長率にどのように影響するか？
• RQ2 日周期サイクル中にグリコーゲン蓄積パターンが出現する背後にあるトレードオフは何か？
• RQ3 観察された日周期的代謝行動は、最小限の化学计量的およびエネルギー的制約からどれほど正確に予測可能か？
• RQ4 光と暗黒の各フェーズを通じて、光合成、リボソーム、代謝タンパク質の相対的豊度は、成長を最適化するためにどのように共変化するか？
• RQ5 自己一貫的かつ自己触媒的モデルは、パラメータフィッティングなしに、実験的に観察された日周期的ダイナミクスを再現できるか？

主な発見

• モデルは、光依存のエネルギー供給とタンパク質合成制約の相互作用から生じる周期的なグリコーゲン蓄積パターンを成功裏に予測した。
• グリコーゲン蓄積のタイミングが、日周期的条件下での成長率の最大化と代謝の柔軟性の維持というトレードオフを反映していることが示された。
• モデルは乾燥重量1.5 pgを予測し、そのうち非代謝的タンパク質が35.7%、色素が2.44%を占めることが、実験的測定値と整合的であった。
• 光システムIIおよびIの複合体の相対的化学计量比、特にPsbAやPsaAなどのサブユニットが、既知のは実内組成と整合的であった。
• モデルは、光フェーズと暗黒フェーズを通じて、光合成、バイオセンシス、リボソーム生産の間での細胞資源の動的割り当てを再現した。
• フレームワークは、生物学的に根拠のある少数のパラメータのみを用いて、全日周期にわたる成長特性をアビニシオ予測可能であった。