OP-合成:对原生和非原生代谢产物的最优遗传操作鉴定

Constraint-based flux分析法广泛应用于代谢工程,用来预测遗传优化策略。该方法力求找到一种遗传操作,能够得到最大限度实现细胞增长的特定目标产物。但是,对于那些与生物量没有太多联系的高产化学物质是无效的,例如那些产自不同宿主细胞的非原生产物。清华大学自动化系汪小我副教授团队开发了一种名为OP-Synthetic(OP-合成)的计算方法,能够鉴别出有效的操作(上调,下调,删除),并且开发了一种针对高产原生或非原生化学物质的分步式优化策略。研究人员以大肠杆菌中的琥珀酸产量过剩和N-乙酰神经氨酸最优合成途径问题为例,将OP-Synthetic与其他先进的计算方法进行了比较。结果表明,OP-Synthetic在处理全基因组代谢网络的多步优化问题上更高效。更重要的是OP-synthetic 能够预测出与现存工程菌更匹配的优化策略,特别是在非原生化学产物综合代谢途径的设计中其优势更为明显。OP-synthetic免费使用网址:http://bioinfo.au.tsinghua.edu.cn/member/xwwang/OPSynthetic/ 。该研究刊登在2014年的《Quantitative Biology》杂志上。

参考文献

OP-Synthetic: identification of optimal genetic manipulations for the overproduction of native and non-native metabolites.Honglei Liu,et al.Quantitative Biology.2014 Sep.

作者简介:

汪小我:清华大学自动化系副教授,国家自然科学基金评审人。清华973国家重点基础研究发展计划项目《基于新一代测序的生物信息学理论与方法》第四课题组学术骨干。主要从事生物信息学与系统生物学方面的研究。