大肠杆菌K-12经历了适应性进化,以实现预测的最佳生长 in silico
Rafael U Ibarra1, Jeremy S Edwards, Bernhard O Palsson
1Department of Bioengineering, University of California, San Diego, 9500 Gilman Drive, La Jolla, California 92093-0412, USA.
Nature
|November 15, 2002
概括
大肠杆菌在糖醇上进化为最佳生长,与计算预测相匹配. 这表明适应性进化可以将代谢网络与in silico模型保持一致.
科学领域:
- 系统生物学 系统生物学
- 代谢工程是代谢工程.
- 进化生物学是进化的生物学.
背景情况:
- 基因组序列可以重建全细胞代谢网络,用于研究生物功能.
- 基于约束的in silico模型预测了最佳的生长率,但在某些条件下会出现差异,可能是由于不完整的适应进化.
研究的目的:
- 调查适应性进化是否能够调和in silico代谢模型与实验观测之间的差异.
- 为了证明大肠杆菌在糖醇上的亚最佳生长可以演变为模型预测的最佳状态.
主要方法:
- 利用全细胞在模型来预测最佳生长率.
- 在生长选择压力下应用适应性进化以使用甘油作为唯一的碳来源对大肠杆菌K-12MG1655进行适应性进化.
- 监测和测量了40天 (约700代) 的生长速度演变.
主要成果:
- 最初,大肠杆菌在糖醇上表现出低于最佳的生长.
- 在40天的适应性进化过程中,生长率可重复增加.
- 进化的生长率达到由全细胞in silico模型预测的最佳值.
结论:
- 适应性进化可以将代谢网络推向in silico分析预测的状态.
- 与适应性进化相结合的in silico模型提供了一种强大的方法来设计所需的代谢状态.
- 这项研究弥合了计算预测和微生物新陈代谢实验结果之间的差距.
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