Actinobacillus succinogenes의 유전체 대사 모델 구축과 in silico 시뮬레이션

Abstract

Understanding cell physiology is essential for microbial production of biofuels and biochemicals. In this master’s thesis, genome-scale metabolic model of Actinobacillus succinogenes was reconstructed. A. succinogenes is a capnophilic gram-negative rumen bacteria of Pasteurellacea family and produces large amounts of succinate from glucose. A genome-scale metabolic model means a model reconstructed by integrating information about genome, biochemical reactions including enzymes and metabolic pathway that take place in a living organism. With the model, the changes of dynamic metabolic activities under the various conditions can be predicted in systems biology level. To understand the whole metabolism of A. succinogenes with systems biological approaches, genome-scale metabolic model of the strain was reconstructed. Genome-scale metabolic model of A. succinogenes was reconstructed using bioinformatics database and genome sequencing information. The model contained total 794 biochemical reactions, genes and enzymes related to the various metabolism pathways of A. succinogenes. Gaps from unannotated genes were filled by using the pathway database and other reconstructed genome-scale metabolic models. Reconstructed the model was simulated using COBRA toolbox for evaluating validation of the cell growth under three various conditions: anaerobic growth on glucose, fumarate + glycerol, and glucose + nitrate in minimal medium. In the future work, this model will be improved by repeated simulation to predict accurate metabolic pathways. This study will contribute to understanding of cell physiology and metabolic behavior of Actinobacillus succinogenes under various culture conditions.;미생물의 바이오 연료와 바이오 화학물질 생산을 위해 세포의 생리를 이해하는 것은 필수적이다. 이번 연구에서는 Actinobacillus succinogenes의 유전체 대사 모델(genome-scale metabolic model)을 구축하였다. A. succinogenes는 Pasteurellaceae 과(family)의 호이산화탄소성(capnophilic) 반추위 세균이며, 포도당을 이용하여 많은 양의 숙신산을 생산한다. 유전체 대사 모델이란 살아있는 유기체의 게놈과 이들 안에서 발생하는 생화학 반응식과 효소 및 대사 경로의 정보들을 통합하여 구축된 모델을 말한다. 이러한 모델을 통해 시스템적으로 다양한 환경에 따른 유기체의 대사 활동 변화를 역동적으로 추론할 수 있다. 다양한 배양조건에서 A. succinogenes의 대사 흐름에 대한 이해를 높이기 위해 시스템 수준의 접근으로 유전체 대사 모델을 구축하였다. A. succinogenes의 유전체 대사 모델은 생물 정보학 데이터베이스와 유전체 서열 정보를 이용하여 구축하였고, 이 모델에는 총 794개 반응식과 이와 관련된 유전자, 효소가 포함되었다. 또한 구축 과정에서 annotation 되지 않은 유전자들로부터 생긴 반응식 사이의 틈은 대사 경로 데이터베이스와 다른 구축된 유전체 대사 모델을 참고하여 보완하였다. 구축한 A. succinogenes의 유전체 대사 모델의 유효성(validation)을 평가하기 위해 COBRA toolbox를 사용하여 in silico 시뮬레이션을 진행하였다. 시뮬레이션을 위해 A. succinogenes의 세 가지 조건(포도당, 포도당+질산염, 푸마르산+글리세롤)에서 성장과 산물을 분석하였다. 향후 연구에서는 A. succinogenes의 정확한 대사 경로를 예측하기 위해 시뮬레이션을 반복하여 기존의 구축한 모델을 개선할 것이다. 또한 구축한 모델을 통해 A. succinogenes의 대사 흐름에 대한 이해의 기반을 마련하고 산업적으로 이용할 뿐만 아니라 더 나아가 종 간의 상호작용 연구, 진화 과정 연구에도 기여할 것이다.