配列データおよび反応データベースを用いた微生物代謝モデルの自動構築・ツールについて〇 厨祐喜1), 大山彰2), 荒木通啓1), 3)1)神戸大院・科技イノベ, 2)インシリコバイオロジー株式会社, 3)京都大院・医Introduction
様々な微生物による種々の有用物質の生産が広範に研究されており、このような有用物質の生産に、代謝モデルを用いたFlux balance analysis(FBA)などによるin silicoでの解析・設計が有用なことが示唆されている。また、次世代シーケンサーにより、種々の生物の配列がハイスループットに取得され集積されるようになっている。そのため、よく研究がなされているモデル生物以外の非モデル生物、例えば新規な有用物質を生産する微生物などでも代謝解析、有用物質生産の改善のために代謝モデルの構築が必要されている。これまでにも配列データや反応データベースを利用した代謝モデルの自動構築ツールは開発されているが、最近発表された代謝モデルでもこれらのツールはあまり使われておらず、ヒトの手による部分が多いのが現状である。そこで本研究では、より使われやすい代謝モデルの自動構築ツールの開発とそれによる微生物の代謝モデ
ルの構築を目指している。今回は、これまでに構築した主要な宿主である大腸菌、コリネ型細菌、放線菌、それぞれ１株についての代謝モデルと開発中のツールの現状、今後の課題などについて述べる。

Materials and Methods
1. モデル構築： データベース情報に基づくドラフト代謝モデルの自動構築とキュレーションによる代謝モデルの改善.
Published Data / Database1-4

Genome or RNA Sequencing

Reaction
Meta Data
KEGG1/BRENDA2

Reaction
Server

Genome Scale
Model Server
SBML.org

ModelServer

2. 代謝シミュレーション+Manual, semi-auto Curation

GenomeAuto Annotation

KEGG

SBML
file(model)

Draft metabolic model

Exp data• Culture profiles• 13C-MFA• Expression dataReactions
 Add Remove
 Modify

GSModelGenerator• Corrector
GenBank file
blast+Curated metabolic model

V1 Optimal solution

FBA
Flux balance
analysis

V3

3. モデルの妥当性検証
V2
公開済み実験データとシミュレーション結果との比較

E. coli K-12 MG1655

Experimental specific growth rate (h-1)

Simulated specific growth rate (h-1)

16Specific growth rate
0.15

0.1

0.05

0.0
0.05

0.1

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Experimental specific growth rate (h-1)

S. lividans

0.0

PCKPPCMEZ

Metabolic flux

0.15

Experimental specific growth rate (h-1)

AKGDH

1.0SimuCS

0.8

0.0

TKT2

0.6

Exp0.2

TKT1

0.4

0.4

G6PDH

0.20.6

PDH

-80

ICL
MS

-40

0.00.00CS
ICDH
AKGDH
SDH
FUM
MDH

0.2

40

G6PDH
TKT1
TKT2
TAL

GlucoseAcetateSuccinate
GlycerolLactate

0.4

80

PGI
PFK
GAPDH
PGM, ENO
PYK
PDH

0.6

120

0.8

PGM

0.8

Fructose
GlycerolLactateAcetateGAPD

160

Glucose+Fructose
SucroseGglucose+Glycerol
XyloseGlucose

FBA

Simu

PGI

Exp

1.015
Intracellular fluxes

PYRC

14Specific growth rate

Relative flux (%)

13
Intracellular fluxes

200

1.0

Relative flux (%)

Simulated specific growth rate (h-1)

5-12Specific growth rate

C. glutamicum ATCC13032
Simulated specific growth rate (h-1)

Results

Metabolic flux

Summary
配列データおよびデータベース情報からドラフトモデル構築までは自動化できている。しかしながら、FBAシミュレーションが実行可能で、かつ、それなりに妥当な結果を出力するモデルの構築にはキュレーションが必要である。キュレーションはほんの一部しか自動化できておらず、まだまだマニュアルによるとこが大きい。これらの点の解消が今後の最重要課題と考えられた。キュレーション後のモデルは比増殖速度の予測については妥当な結果を示していた。一方で、細胞内フラックス分布の予測については、コリネ型細菌のようにうまく予測できている場合もあれば、E. coliの例のようにあまりうまく予測できていない場合もあった。FBAの解が一意に定まらないという特性だけでなく、菌種(株)または培養条件などにもよると考えられた。この点については、オミクスデータなどと組み合わせることで改善が見込まれる。現在までのところ、E. coliにおいて発現データを追加することである程度細胞内代謝フラックス分布の予測性能の向上が見られている。また、放線菌については、S. lividansよりデータが豊富なS. coelicolorでの検証も実施したい。

References
1KEGG http://www.genome.jp/kegg

6Orth et al., 2011. Mol. Syst. Biol., 7, 535.

12Hua et al., 2003. J. Bacteriol., 185. 7063-7067.

2BRENDA http://www.Brenda-enzymes.org

7Alexeeva et al., 2000. J. Bacteriol., 182, 4934-4940.

13Yang et al., 2003. Biotechnol. Bioeng., 84, 129-144.

3EcoCyc https://ecocyc.org/

8 Edwards et al., 2001. Nature Biotech., 19, 125.

14Zhang et al., 2017. Biotechnol. Biofuels, 10, 169.

4MetaCyc https://metacyc.org/

9Peng et al., 2004. FEMS Microbiol. Lett., 235, 17-23.

15Peifer et al., 2012. Microb. Cell Fact. 11, 138.

5Feist et al., 2007. Mol. Syst. Biol., 3, 121.

10Siddiquee et al., 2004. Appl. Microbiol. Biotechnol., 63, 16D’Huys, et al., 2012. J. Biotechnol., 161, 1-13.

Acknowledgement407-417.
11 Wada et al., 2017. J. Biosci. Bioeng., 123, 177-182.

This work has been supported by New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO).

Licensed under a Creative Commons表示4.0国際ライセンス(c)2018 厨祐喜（神戸大学）