阿维链霉菌MA4680基因组尺度代谢网络的整合重构

《阿维链霉菌MA4680基因组尺度代谢网络的整合重构》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、INTEGRATIONANDRECoNSTRUCTIoNoFGENOME．SCALEMETABOLICNETWORKoFSTREPToMYCESAVERMITILISMA．4680SubmittedtomlttetoZhejiangUniversityofTechnologyforMaster’SDegreeWrittenbyChuanXuSupervisedbyProf．Juan-pingQiuProf．MingChenCollegeofBiologicalandEnvironmentalEngeeringZhejiangUniversityofTechno

2、logyP．R．ChinaMarch2013煳嗍9IY241131浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者魏铆吼叫乡年歹月刁日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文

3、的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。／2、不保莉。(请在以上相应方框内打“√”)作者虢办I刷磁轹拈另面日期．驯；年j月叼日日期坟口／；年j一月弓／日浙江工业大学2013硕士研究生论文阿维链霉菌MA一4680基因组尺度代谢网络的整合重构摘要近年来，作为系统生物学研究的热点之一，全基因组尺度代谢网络模型(GSMM)的研究得到迅速的发展。它通过整合基因组注释数据和生化数据收集目标物种

4、的所有反应来构建化学计量学数学模型，连接起基因组学研究和代谢表型研究，为人们提供了一个窥探整个细胞的理想视角。构建基因组尺度代谢网络模型对于生命科学理论研究以及通过代谢工程优化菌种等生产实践具有重要的意义。本论文以阿维链霉菌MA．4680作为建模的目标菌株，通过全面整合来源于多个生物信息数据库的基因组注释信息和生化反应信息，结合文献、生化书籍、实验数据以及计算机辅助校正，初步构建了该菌种的基因组尺度的代谢模型一SavNet。本模型充分利用了目前常用的基因注释和生化反应数据库资源，包括KEGG、BioCyc、NCBI(Entrez)、Uniprot、CMR、Th

5、eSeed(ModelSeed)、BRENDA等，以半自动比对去冗方法，递归式地全面整合多渠道来源的信息，得到的初级模型弥补单一数据来源的欠缺。经过进一步人工反复修正和计浙江工业大学2013硕士研究生论文算机计算修正，模型得到精炼，最终包括1077个基因、1145条反应、596个酶以及936个代谢物质。通过模拟SavNet模型在测试培养基上的生长，验证了菌株可以利用葡萄糖、蔗糖、甘油、木糖等底物作为唯一碳源。从拓扑学角度分析SavNet模型，符合“无尺度”和“小世界”的生物网络属性。最后，模型存储于Excel列表以及系统生物学标准标记格式SBML，以便于其进一

6、步修正和应用。本论文首次为阿维链霉菌构建其基因组尺度的代谢模型，对阿维链霉菌及链霉菌属的生长特性、代谢调控、遗传进化等方面的研究具有重要的理论意义，为阿维链霉菌基于模型的新型育种方法奠定了基础。关键词：阿维链霉菌，基因组尺度代谢网络，数据整合，模型重构，SBML浙江工业大学2013硕士研究生论文INTEGRATIONANDRECONSTRUCTl0NOFGEN0Ⅳ匝．SCALEMETABOLICNETWORK0FSTREPTOMYCESAVERMITILISMA．4680ABSTRACTInrecentyears，asoneofthehotfiledsinsy

7、stemsbiology,researchonthewholegenomescalemetabolicmodel(GSMM)hasgotarapiddevelopment．GSMMtriestocollecteveryreactionoftargetorganismthroughintegratinggenomeannotationandbiochemicalknowledgetoreconstructastoichiometricmathematicalmodel．Itbridgesthegapsbetweengenome—derivedbiochemica

8、linformationandmeta