Модель кислотоустойчивых дрожжей помогает в производстве промышленных органических кислот
Микроорганизмы могут служить устойчивыми «фабриками» для создания промышленных материалов, поскольку они естественным образом превращают питательные вещества, такие как сахара, в побочные продукты. Однако получение промышленных количеств органических кислот из возобновляемых ресурсов является сложной задачей, так как немногие организмы могут расти в высококислотных средах. С помощью инструментов редактирования генов и вычислительного моделирования исследователи изучили один из видов дрожжей, способный выживать в агрессивной среде, создаваемой кислотными продуктами.
Команда из Университета штата Пенсильвания, Университета Иллинойса в Урбане-Шампейне и Принстонского университета исследовала штамм дрожжей Issatchenkia orientalis, который считается «немодельным», так как мало изучен. После реконструкции метаболизма дрожжей в сетевую модель команда изучила их рост на разных субстратах и последующие побочные продукты. Этот штамм смог продуцировать янтарную кислоту (succinic acid), которая является прекурсором для производства промышленных полимеров. Результаты опубликованы в Metabolic Engineering Communications.
Исследователи использовали комбинацию генетического секвенирования, редактирования генов (включая CRISPR-Cas) и сложного вычислительного моделирования, чтобы определить, какие метаболические процессы можно изменить для максимизации производства янтарной кислоты без вреда для дрожжей.
«Появление эффективных инструментов CRISPR-Cas для внесения множественных генетических изменений за один подход подчеркнуло необходимость разработки прогностических моделей и алгоритмов для определения того, какие именно множественные генетические модификации следует реализовать», — отметил Костас Маранaс, соавтор исследования.
Вычислительный подход, выполнявшийся на суперкомпьютере Roar в Пенсильвании, был важен для уточнения направления исследований. Модель I. orientalis охватывает 850 генов и содержит 1 826 метаболических реакций, поэтому поиск правильной комбинации генов и реакций для модификации — это задача «найти иголку в стоге сена». Тысячи компьютерных симуляций позволяют просеять «стог» и предоставить гораздо более узкий набор экспериментов для тестирования в лаборатории.
«С этим подходом мы можем ранжировать гипотезы для перепроектирования гораздо быстрее, чем полагаясь на чисто экспериментальный подход», — сказал Патрик Сатерс, соавтор исследования.
Анализ команды использует OptKnock, ранее разработанную группой Маранaса оптимизационную структуру, как часть вычислительного моделирования.
Сочетание вычислительных методов с традиционными экспериментами не только обогатило модели фенотипическими измерениями, но и позволило исследователям убедиться в точности предсказаний их модели.
«Одна из критических частей создания моделей — это возможность сказать: да, наши предсказания имеют смысл», — сказал Сатерс. «В этом случае наша группа сосредоточилась на использовании информации из генома организма, который секвенировали наши коллабораторы. Затем мы берем геном и преобразуем его в функции, которые могут происходить в клетке».
Результатом стала модель дрожжей, которую можно использовать различными способами.
«Теперь, когда у нас есть эта комплексная модель в масштабе генома, мы можем изучать такие вещи, как скорость роста организма и метаболические потоки (fluxes), и мы можем определить ключевые реакции в метаболической системе», — сказал Сатерс. «Мы также можем добавлять новые гены для создания новых типов продуктов».