通过in silico基因组规模代谢网络模型改善Saccharomyces pastorianus中的核糖核酸生产
Hao Chen1,2,3, Qi Li1,2,3, Jinjing Wang1,2,3
1Key Laboratory of Industrial Biotechnology, School of Biotechnology, Ministry of Education, Jiangnan University, Wuxi, China.
Biotechnology journal
|July 31, 2023
概括
这项研究使用基因组规模的代谢网络模型确定基因标,以增加Saccharomyces pastorianus中的核酸 (RNA) 生产. 操纵ATP1和ARO8等特定基因可显著提高工业应用中的RNA含量.
科学领域:
- 生物技术是生物技术.
- 代谢工程是代谢工程.
- 酵母系统生物学 酵母系统生物学
背景情况:
- 核糖核酸 (RNA) 和其降解产物是食品和制药行业的重要生物分子.
- 萨卡罗米塞斯·帕斯托里亚纳斯 (Saccharomyces pastorianus) 是一个重要的工业酵母菌株,具有增强RNA生产的潜力.
研究的目的:
- 用基因组规模代谢网络模型 (GSMM) 识别用于增加Saccharomyces pastorianus中的RNA合成的遗传标.
- 探索优化工业酵母菌株RNA过度生产的战略.
主要方法:
- 使用了Saccharomyces pastorianus (酵母8.5.0) 的基因组规模代谢网络模型 (GSMM).
- 使用OptForce和OptKnock算法进行遗传标识和模型修改.
- 使用GIMME工具对转录组约束构建了一个修改后的GSMM (组织模型).
主要成果:
- 过度表达ARO8和ATP1使RNA含量分别增加了58.0%和74.8%.
- 在修改后的模型中,基因缺失 (BNA1和PMA1) 导致RNA含量分别增加了44.6%和39.8%.
- 确定了ATP1,ARO8,BNA1和PMA1作为影响细胞适应性和RNA含量的关键调节剂.
结论:
- 本研究介绍了第一个基于GSMM的战略,用于S. pastorianus.中的RNA过度生产.
- 调节特定的基因 (ATP1,ARO8,BNA1,PMA1) 有效地提高RNA含量.
- 为S. pastorianus模型开发提供了对GSMM重建的宝贵见解.
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