JP4654592B2 - 代謝フラックスの決定方法 - Google Patents
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Description
Varma, A. and Palsson, B. O. Appl. Environ. Microbiol. 60:3724-3731, 1994 Schilling, C. H. et al. Biotechnol. Prog. 15:288-295, 1999 Schilling, C. H. et al. Biotechnol. Prog. 15:296-303, 1999 Pramanik, J. and Keasling, J. D. Biotechnol. Bioeng. 56:398-421, 1997 Ibarra, R. U. et al. Nature. 420:186-189, 2002 Vallino, J. J. and Stephanopoulos, G. Biotechnol. Bioeng. 41:633-646, 1993 Wiechert, W. Journal of Biotechnology 94:37-63, 2002 Wiechert, W. Metabolic Engineering 3:195-205, 2001
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する工程、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する工程、
3)算出された解のベクトル集合から、入力値が得られる物質について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトルを選択する工程、
4)選択されたベクトルに対して、下記式による線形合成を行い、代謝フラックス分布を示すベクトルを得る工程
を含むことを特徴とする前記方法。
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する工程、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する工程、
3)算出された解のベクトル集合から、入力値が得られる物質について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトル、および、同ベクトル要素の値が、最大ベクトルにおける値に対して所定の範囲にあるベクトルを選択する工程、
4)選択されたベクトルのそれぞれに対して、下記式による線形合成を行い、代謝フラックス分布を示すベクトルの集合を得る工程
5)ベクトルの集合におけるベクトル要素の値の分布に基づいてフラックスを決定する工程
を含むことを特徴とする前記方法。
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する手順、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する手順、
3)算出された解のベクトル集合から、入力値が得られる物質について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトルを選択する手順、
4)選択されたベクトルに対して、下記式による線形合成を行い、代謝フラックス分布を示すベクトルを得る手順
を含む代謝フラックス分布決定方法をコンピューターに実行させるためのプログラム。
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する手順、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する手順、
3)算出された解のベクトル集合から、入力値が得られる物質について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトル、および、同ベクトル要素の値が、最大ベクトルにおける値に対して所定の範囲にあるベクトルを選択する手順、
4)選択されたベクトルのそれぞれに対して、下記式による線形合成を行い、代謝フラックス分布を示すベクトルの集合を得る手順、
5)ベクトルの集合におけるベクトル要素の値の分布に基づいてフラックスを決定する手順
を含む代謝フラックス分布決定方法をコンピューターに実施させるためのプログラム。
本発明の代謝フラックス決定方法は、細胞を用いた物質生産において一部の分析情報のみから代謝フラックスを決定する方法である。
くの生物に関して、データベース化されている。例えば、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(KEGG)(http://www.genome.ad.jp/kegg/)を参照することが出来る。
Shuster S, Gilles ED., Biotechnology and Bioengineering 77(7):734-51, 2002)。本手法以外にも解の空間内に存在する解を求める方法として、定義した化学量論行列の自由度と同数の独立な代謝フラックスを自由フラックスとして選択し、その制約条件内で統計解析に十分な数のランダムな組み合わせを生成し、生成した組み合わせのそれぞれから、前記化学量論行列に基づいて解を算出するというものがあげられる。
本発明のプログラムは、細胞の代謝フラックス分布を決定するプログラムであって、
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する手順、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する手順、
3)算出された解のベクトル集合から、入力値が得られる物質について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となるベクトルを選択する手順、
4)選択されたベクトルに対して、上記式(I)および(II)による線形合成を行い、代謝フラックス分布を示すベクトルを得る手順
を含む代謝フラックス分布決定方法をコンピューターに実行させるためのプログラムである。
細胞内代謝中間体の擬定常状態を仮定して、代謝フラックスを計算する化学量論式を構築した(Savinell and Palsson, Journal of Theoretical Biology 154, 421-454, 1992; Vallino and Stephanopoulos, Biotechnology and Bioengineering 41, 633-646, 1993)。このモデルに含まれる反応式は、第2表に示した通りであり、各略号の説明については第1表に記載する。分岐のないいくつかの反応は、式を単純化するため一つにまとめた。ペントースリン酸経路は複雑なため、2つの式にまとめて表記した。バイオマスの構成比率については以前報告されているデータを使用した(Neidhardt et al., Physiology of the Bacterial Cell, 1990)。また、細胞内タンパク質のアミノ酸の構成比は、実際に細胞内タンパク質を加水分解して得たアミノ酸の濃度比より求めた。このモデルの化学量論行列は自由度が8であり、解を得るためには、糖消費速度のほかに7つのフラックスを決めなければならない。7つのフリーフラックスとして、次のものを定義した。菌体生成速度、リジン生産速度、酢酸生成速度、蟻酸生成速度、ICLフラックス、G6PDHフラックス、リンゴ酸酵素(Malic Enzyme)フラックスである。菌体生成速度および各種生成速度については、培養実験より結果を得た。そして、残りの3つのフラックスについては、アミノ酸などの同位体分布の測定値を元に最適化アルゴリズムにより決定した。また、構築したモデルは14の可逆反応を含む。その可逆性は、0から1の数値を取りうる交換係数として定義した(Dauner et al., Biotechnology and Bioengineering 76, 144-156, 2001; Wiechert and de Graaf, Biotechnology and Bioengineering 55, 101-117, 1997)。これらの交換係数もまた、先の3つのフリーフラックスと同様に同位体分布の測定値を元に決定する
変数である。解糖系、ペントースリン酸経路、TCAサイクルの隣り合う反応の可逆性は簡単のため等しいと仮定した。感度分析の結果、第2表の反応リスト中の反応9,28,29については、同位体分布に影響をほとんど与えないことが明らかとなったため、0と仮定した。以上より、決定しなければならない可逆反応は6つとなった。
Heizleらの論文(Wittman and Heinzle, Biotechnology and Bioengineering 62, 739-750, 1999)に従い、プログラムを作成して全分析データに対して水素、窒素、酸素の自然同位体による影響の補正を実施した。
アイソトポマーのバランス式を用いてフリーフラックスと交換反応のフラックスを入力
値としてMDVを計算し、実験で得たMDVとの差の2乗和が最小となるように先に入力したフリーフラックスと交換反応のフラックスの値を進化的アルゴリズム(Stephani et al, Journal of theoretical Biology 199, 45-61, 1999)により最適化するというプログラムを構築した。最適化対象の変数は、ICL、Malic Enzyme、ペントースリン酸経路(G6PDH)のフラックス、6つの交換反応の値、および、タンパク質と細胞内アミノ酸プールとの交換反応を表すPexである。菌体収率、リジン収率については、入力値に対して20%のずれを許容するように設定した。これは、実験の際の測定誤差を加味するためである。計算時間を短縮するために、一般的な進化的アルゴリズムに対していくつかの変更を加えた。種々検討した結果、解の空間内で最小値を探索するには要素数が50000、世代数が200という設定が最適であることがわかったので、解析にはそれらの設定値を用いた。
フリーフラックスの信頼区間は、各測定値の分散だけでなくヤコビアン行列にも依存する。ヤコビアン行列とは、最適値付近でフリーフラックスが変化したときの各IDVの変化しやすさを表現するものである。各アミノ酸測定値の分散は3回の分析値から求めた。これらを元に、Mollneyら(Biotechnology and Bioengineering 66, 86-103)の方法に従って感度行列を計算した。
後記の実施例1(3)に記載の菌株、プラスミド、種培地、主培地、及び、流加溶液を使用した。
上述した(6)の培養実験で得られた各アミノ酸の同位体分布比を用いて、前述の(3)の方法で代謝フラックスの計算を実施した。代謝フラックス最適化の際に使用した、菌体外のリジン生成速度および酢酸生成速度並びに菌体生成速度を糖消費速度で規格化した値を第3表に示す。
細胞内代謝中間体の擬定常状態を仮定して、代謝フラックスを計算する化学量論式を構築した(Savinell, J. M. and Palsson, B. O. J. Theor. Biol. 154:421-454, 1992; Vallino, J. J. and Stephanopoulos, G. Biotechnol. Bioeng. 41:633-646, 1993)。このモデルに含まれる反応式は、第6表に示した通りであり、各略号の説明については第5表に記載する。分岐のないいくつかの反応は、式を単純化するため一つにまとめた。菌体(biomass)の構成比率については報告されているデータを使用し(Neidhardt、F. C. et al.,
Physiology of the Bacterial Cell. Sinauer Associates, Massachusetts. 1990)、[68]の反応式を用いて表した。
FluxAnalyzer(developed by Steffen Klamt, the Max-Planck-Institute of Dynamics
of Complex Technical Systems)を用いて、上記に示した化学量論式を入力し、そのモデルのエレメンタリーモードを解析した(Klamt et al. Bioinformatics 19(2):261-269,
2003)。得られたエレメンタリーモードは852であった。その中のリジン生成及び菌体生成を最大にするモードにおけるリジン生成及び菌体生成の値は、リジン生成が8.52mmol/10mmol-Glcで菌体生成が1.16g/10mmol-Glcであった。また、排出二酸化炭素を最大にするモードにおける排出二酸化炭素の値は、60mmol/10mmol-Glcであった。
培養実験には、以下に示す菌株および培地を使用した。
菌株:WYK050(Escherichia coli野生株W3110のS-(2-アミノエチル)システイン耐性かつリジン分解系遺伝子ldc及びcadA遺伝子欠損株(Kikuchi, Y. et al. J. Bacteriol. 179,
4486-4492, 1997))。
プラスミド:pCAB1(ベクターRSF1010にE. coli由来lysC、dapA、dapB 遺伝子を搭載)
培養には、WYK050にpCAB1を導入した菌株を使用した。
LB寒天培地:1.0%バクトトリプトン、0.5%バクトイーストエキストラクト、1%NaCl、1.5%寒天。必要に応じてストレプトマイシンを20μg/ml添加した。
主培養培地:硫酸アンモニウム 16 g/L、リン酸二水素一カリウム 3 g/L、酵母抽出物 4g/L、硫酸鉄七水和物 10 mg/L、硫酸マンガン五水和物 10 mg/L、イソロイシン 400 mg/L、グルコース 40 g/L、硫酸マグネシウム七水和物 1 g/L。pHは、水酸化カリウムで7.0に調整した。必要に応じてストレプトマイシンを20μg/ml添加した。主培養培地は大腸菌の液体培養に使用した。
流加溶液:グルコース 500 g/L、硫酸アンモニウム 80 g/L
LB寒天培地上にWYK050/pCAB1菌株溶液を塗布し、37℃で24時間静置培養した。その静置培養プレート2枚の細胞を種培地に植菌した。種培養は初糖を完全に消費した時点で終了とし、その培養液を主培地に植菌して主培養を行った。種培地および主培地の組成は同じであり、上記の主培養培地の通りである。培養には1Lジャーファーメンターを使用し、基質にはグルコースを使用した。培養の初発液量は300 mlで、温度、pHはそれぞれ37℃、6.7に制御した。pHの制御には、アンモニアガスを使用した。通気は、300 ml/minに制御した。培養液の溶存酸素濃度は常に5%以上を維持するように撹拌数を適宜制御した。糖液(流加溶液)の流加は、培養17時間に開始した。流加速度は、培地の糖濃度が5g/L以下になるように適宜調節した。発酵サンプルは適宜取得し、リジンの濃度についてはアミノ酸アナライザー(HITACHI L-8500)を使用して測定し、菌体量については620 nmの波長でODを測定した。各経時プロファイルを図1に示す。
つの反応にまとめられる複数反応を簡略化して1つの反応として表記したからである。この簡略化により実質的な結果の相違が生じないことは確認されている。以上から、本手法により、菌体生成速度と目的生産物生成速度といった培養データのみからモデル内における代謝フラックス分布が計算可能であるということがわかった。
Claims (6)
- 細胞の代謝フラックス分布を決定する方法であって、
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する工程、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する工程、
3)算出された解のベクトル集合から、前記細胞を用いる物質生産において入力値が得られる物質である目的生産物、菌体、二酸化炭素および副生成物について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトルを選択する工程、
4)選択されたベクトルに対して、下記式による線形合成を行うと共に、前記細胞を用いる物質生産で得られる入力値を用いて係数を決定し、代謝フラックス分布を示すベクトルを得る工程
を含むことを特徴とする前記方法。
- 細胞の代謝フラックス分布を決定する方法であって、
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する工程、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する工程、
3)算出された解のベクトル集合から、前記細胞を用いる物質生産において入力値が得られる物質である目的生産物、菌体、二酸化炭素および副生成物について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトル、および、同ベクトル要素の値が、最大ベクトルにおける値に対して所定の範囲にあるベクトルを選択する工程、
4)選択されたベクトルのそれぞれに対して、下記式による線形合成を行うと共に、前記細胞を用いる物質生産で得られる入力値を用いて係数を決定し、代謝フラックス分布を示すベクトルの集合を得る工程
5)ベクトルの集合におけるベクトル要素の値の分布に基づいてフラックスを決定する工程
を含むことを特徴とする前記方法。
- 化学量論行列がとりうる解の空間を算出し、とりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する工程が、エレメンタリーモードによる計算により行われる請求項1または2記載の方法。
- 細胞の代謝フラックス分布を決定するプログラムであって、
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する手順、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する手順、
3)算出された解のベクトル集合から、前記細胞を用いる物質生産において入力値が得られる物質である目的生産物、菌体、二酸化炭素および副生成物について、それらの物質に対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトルを選択する手順、
4)選択されたベクトルに対して、下記式による線形合成を行うと共に、前記細胞を用いる物質生産で得られる入力値を用いて係数を決定し、代謝フラックス分布を示すベクトルを得る手順
を含む代謝フラックス分布決定方法をコンピューターに実行させるためのプログラム。
- 細胞の代謝フラックス分布を決定するプログラムであって、
1)基質から生産する物質に至る生化学反応式に基づいて化学量論行列を生成する手順、2)前記化学量論行列がとりうる解の空間内に存在する解のベクトル集合を算出する手順、
3)算出された解のベクトル集合から、前記細胞を用いる物質生産において入力値が得られる物質である目的生産物、菌体、二酸化炭素および副生成物について、それらの物質が対応するベクトル要素が最大となる最大ベクトル、および、同ベクトル要素の値が、最大ベクトルにおける値に対して所定の範囲にあるベクトルを選択する手順、
4)選択されたベクトルのそれぞれに対して、下記式による線形合成を行うと共に、前記細胞を用いる物質生産で得られる入力値を用いて係数を決定し、代謝フラックス分布を示すベクトルの集合を得る手順、
5)ベクトルの集合におけるベクトル要素の値の分布に基づいてフラックスを決定する手順
を含む代謝フラックス分布決定方法をコンピューターに実施させるためのプログラム。
- 請求項4または5記載のプログラムを記録したことを特徴とするコンピューター読み取り可能な記録媒体。
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