色氨酸合成代谢网络的构建与研究

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1、摘要摘要色氨酸是人体和动物生命活动的8种必需氨基酸之一，对人和动物的生长、发育和新陈代谢起着重要的作用，广泛应用于医药、食品和饲料等方面。如何提高色氨酸发酵产率是目前一个重要课题。为了从系统水平上描述、解释和预测色氨酸合成的行为和功能，加深对生物代谢网络组织原则的理解，并最终用于指导菌种选取，发酵过程优化等，本文首先由基因组数据重建大肠杆菌的L．色氨酸(L．Try)合成代谢网络，并使用极端路径算法(EPs)分析此代谢网络的整体拓扑结构，网络模块化及其关键代谢途径。随后通过研究色氨酸合成数学模型以及基于惩罚函数的人工免疫网络(P．CoAIN)算法来解决约束优化问题。色氨酸数学模型为多约束优化

2、问题，故将P．CoAIN算法应用在色氨酸合成模型上。具体实验工作如下：1．代谢网络的重构是对其进行结构和功能分析的前提，本文首先从KEGG等相关数据库中获取L．色氨酸在大肠环境中的基因组和所有代谢途径信息，参照Ma和Zeng在KEGG代谢反应数据库基础上进行的修正补充后得到的数据库并查阅相关文献对所得的网络进行必要的修正。最后有节点表示代谢物，连线表示代谢物之间的反应，箭头表示反应的方向，即通代谢物图来表示所得的代谢网络，完成色氨酸合成代谢网络的构建。2．使用极端途径方法对大肠杆菌的L．色氨酸合成代谢进行分析，描述其网络的关键途径和特点，并发现一组不同于传统实验方法所得L．色氨酸合成途径，

3、有望为优化合成过程提供理论指导。3．提出了P．CoAIN约束优化算法，用于处理约束优化问题。由于在原有人工免疫网络中引入惩罚函数的协作机制，使得人工免疫网络细胞具有处理多约束问题能力。对多约束函数优化的测试表明P．CoAIN与各种进化策略以及遗传算法相比，在寻优能力和执行速度方面效果良好。4．构建研究色氨酸合成数学模型，通过改变模型中相关参数，一与甜足，调控色氨酸产物达到最优解。由于构建模型属于多约束优化问题，但当今众多算法解决的是无约束线性问题，故使用惩罚函数方法，通过惩罚函数，将目标函数改变为无约束优化问题。P．CoAIN应用到色氨酸合成模型中，以优化提高色氨酸的产量。关键词：色氨酸合

4、成，代谢网络，极端路径分析，人工免疫网络，约束优化。AbstractTryptophan，asoneofeightessentialaminoacidsinhumannutrition，playsanimportantroleinphysicalmechanismsfunctions，Itiswidelyappliednotonlyinmedicine，food，feedbutalsoinmanyotheraspects．Howtoimprovetheproducerateoftryptophanthroughfermentationisanimportanttopic．Inthispap

5、er,thefunctionalcapabilitiesofTryptophansynthesisisdescribed，interpretedandpredictedfromasystem-orientedperspectivetodeeplyunderstandtheorganizationoffundamental，Itwillbeveryhelpfultoselectionofstains，optimizationoffermentationprocessandSOon．ThedissertationreconstructedthemetabolicnetworkofTryptoh

6、anbiosynthesisinE．colifromitsgenome，andanalyzeditsglobaltopologicalproperties，modularityandcorrelativemetabolicpathwaysthroughExtremePathwayanalysis(EPs)method．Subsequently,weinvestigatethemathematicalmodeloftheL·tryptophanbiosynthesisinbacteria．ThePenalty-basedCooperativeartificialimmunenetwork(P

7、·CoAIN)isproposedtosolveConstrainedOptimization(CO)Problem．SincethemathematicalmodeloftheL-·tryptophanbiosynthesisCanbeviewedasamulti·-constrainedoptimizationproblem，theP-CoAINalgorithmisusedtoOptimizeitsstabilit