[論文レビュー] Standardized network reconstruction of E. coli metabolism

Kieran Smallbone|arXiv (Cornell University)|Apr 9, 2013

Microbial Metabolic Engineering and Bioproduction参考文献 14被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、コミュニティ主導のアノテーション基準を用いて、機械可読可能な全ゲノムスケール代謝ネットワーク再構成（E. coli、EcoliNet）を提示する。これにより、正確な動的モデリングと外部データベースへの統合が可能となる。モデルはSBML形式で提供され、MIRIAMおよびSBOアノテーションを備え、証拠に基づく反応（GENRE）とシミュレーション用に整えたコンponents（GEM）を区別しており、再現可能なかつてのシステム生物学研究を支援する。

ABSTRACT

We have created a genome-scale network reconstruction of Escherichia coli metabolism. Existing reconstructions were improved in terms of annotation standards, to facilitate their subsequent use in dynamic modelling. The resultant network is available from EcoliNet (http://ecoli.sf.net/).

研究の動機と目的

• 既存の *E. coli* 代謝再構成を、標準化され機械可読なアノテーションを適用することで改善すること。
• コミュニティで認められたオントロジーおよびデータベースを採用することで、遺伝子および代謝物の名前に関する一貫性の欠如を是正すること。
• 実験的根拠に基づく反応（GENRE）とモデル固有の追加（GEM）を明確に区別することで、システム生物学モデリングにおける解釈性を向上させること。
• SBMLにMIRIAM準拠の識別子とSBO用語を組み込むことで、計算上の相互運用性を実現すること。
• *E. coli* および *S. cerevisiae* を用いた動的モデリングおよび比較システム生物学のための、再利用可能で追跡可能かつ更新可能なフレームワークを提供すること。

提案手法

• ゲノム、文献、生化学的データを統合し、iJO1366モデルに基づいて *E. coli* 代謝ネットワークを再構成した。
• モデル要因（反応、遺伝子、代謝物）を外部データベース（例：KEGG、UniProt、ChEBI、PubMed）にリンクするMIRIAM準拠のアノテーションを適用した。
• システム生物学オントロジー（SBO）を用いて、モデル要因（例：代謝物、酵素、輸送反応）を意味的に分類した。
• モデルを2つのバージョンに構造化した：証拠に基づくもの（GENRE）と、バイオマス目的関数および仮想輸送体を含むシミュレーション用準備済みもの（GEM）。
• フラックスバランス分析およびソフトウェア相互運用性を可能にするために、FBCおよびCOBRA拡張を備えたSBML形式でモデルを実装した。
• 再現性およびコミュニティ利用を目的として、EcoliNet（http://ecoli.sf.net/）でネットワークをホスティングし、バージョン管理されたリリースを提供した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 全ゲノムスケール代謝ネットワークをどのように標準化すれば、計算の再現性および相互運用性が向上するか？
• RQ2 MIRIAM準拠のアノテーションは、外部生物学データベースへの統合および追跡可能性をどの程度向上させるか？
• RQ3 証拠に基づく反応（GENRE）とモデル固有の追加（GEM）の明確な区別は、モデル解釈性をどのように向上させるか？
• RQ4 標準化されたSBO用語は、モデル要因の意味的明確性にどのような影響を与えるか？
• RQ5 統一的かつコミュニティで検証されたネットワーク再構成は、一貫した動的モデリングおよび比較システム生物学を可能にするか？

主な発見

• EcoliNetモデルには1366個の遺伝子、2251個の代謝反応、1136種の固有代謝物が含まれており、以前のバージョンに比べてアノテーションの一貫性が向上している。
• モデルのすべての要因がMIRIAM準拠の識別子でアノテートされており、KEGG、ChEBI、UniProt、PubMedなど9つの外部データベースにリンクされている。
• SBO用語が8種類の要因タイプ（代謝物、酵素、輸送体、モデリング反応など）を明確に分類するために適用された。
• ネットワークの3つの異なるバージョンがリリースされた：FBC形式のGEM、COBRA形式のGEM、および実験的根拠に基づく反応のみを含むGENRE。
• モデルは完全に機械可読なSBMLファイルとして提供されており、動的モデリングおよびシミュレーションプラットフォームへの統合が可能である。
• 標準化されたフレームワークにより、YeastNetネットワークとの直接比較が可能となり、多系統にわたるシステム生物学研究が支援される。