微生物的调控和代谢网络

王珍10708047

介绍

　　转录调控和代谢网络的重构是微生物系统和合成生物学的基础。细胞内代谢和调控网络可用注释基因序列和 DNA 结合调节蛋白基因位点等大量数据进行界定。尤其是微生物细胞内调控网络基因定位实验方法的发展提供了可靠的数据驱动这些网络重构。代谢工程和微生物实验的最新工作进展突出了全局调控网络控制特殊代谢途径的关键作用，并且要求考虑多种类型网络的整体功能以达到科学和工程学目的。

内容

代谢网络重构的研究进展 转录调控网络基因定位的实验方法 调控网络的重构和分析 代谢和转录调控网络的工程学

代谢网络重构的研究进展

基因组规模的代谢网络可以容易地被重构。基因组规模代谢网络的主要应用包括适应进化演变的预测，新的代谢机能的鉴定和生化药剂工业生产的微生物菌株的设计。

最近，代谢网络重构的研究已经扩展到对高等生物，甚至人类代谢网络的重构。

转录调控网络基因定位的实验方法

High-density whole-genome tiling arrays

表达谱

　　通过构建处于某一特定状态下的细胞或组织的非偏性 cDNA 文库，大规模 cDNA 测序，收集 cDNA 序列片段、定性、定量分析其 mRNA 群体组成，从而描绘该特定细胞或组织在特定状态下的基因表达种类和丰度信息，这样编制成的数据表就称为基因表达谱。 　　基因表达谱是通过检测细胞内各种 mRNA 含量来了解各种基因在细胞内的表达情况。通过比较不同环境下细胞的基因表达谱，可以发现某种或某些基因在转录调控网络的作用及基因表达水平间的相关性，为转录调控网络的数据驱动重构提供有用信息。

高密度、全基因组嵌合芯片的发展使表达谱比 cDNA或短链寡核苷酸微阵列芯片有更高的空间分辨率。嵌合芯片可以鉴别复合转录物的结构以及会被传统表达谱技术漏掉的少而短的转录物如小 RNAs.

染色质免疫共沉淀芯片（ ChIP-chip ）

基因表达谱不能辨别调节蛋白及其次级效应的靶标之间的直接相互作用，而 ChIP-chip 则可以直接鉴别调节蛋白结合的基因靶点。 高密度、全基因组嵌合芯片的发展也增强了 ChIP-chip

研究的分辨率和数据质量。先前的 ChIP-chip技术只能对那些被转录因子和其它 DNA 结合蛋白束缚的 DNA元件进行粗略的定位，而高密度嵌合芯片可以在基因组水平上对启动子区和转录起始位点进行更精确的识别。

调控网络的重构和分析 调控网络重构过程开始于对原始数据的分析，以估计 DNA 结合蛋

白在基因组的位置或者干扰导致的单个基因定量表达的改变等。 在表达谱、 ChIP-chip、体外结合、启动子序列数据结合的基础上，许多自上而下的调控网络重构方法建立起来。例如：一种方法可以同时进行一种 DNA 结合蛋白的 ChIP-chip和编码这种蛋白质的基因缺失菌株的表达谱，以确定这种 DNA 结合蛋白的靶标和调控方式（阻抑或激活）。

典型的重构调控网络方法产生了有向图、 Boolean网络及其概率模型。为了研究这些模型的系统性，可以用多种方法进行查询，包括通用的非生物学网络分析和行列法。另外，调控网络模型可以和包括代谢网络在内的其它网络类型相整合。这些整合的模型可以模拟代谢和调控网络的组合形态，并预测调控干扰在代谢网络中所产生的效应。这些预测可以通过基因转录组学、蛋白质组学、代谢组学和 fluxomic 技术同时测量调控和代谢反应得以验证。

ChIP-chip和表达谱研究的根本目的在于通过整合多种实验数据类型对调控网络结构进行重建。

代谢和转录调控网络的工程学 工程学研究通常集中于处理某些已知关键的基因或者路径，从而

达到预期的目标。然而，这种针对性的方法不能排除一些可能性，即其它基因的干扰也可能促使预期目标的实现。因此，最理想的工程改造可能要求对那些不明显的、可以直接实现预期目标的基因元件进行修饰。

最近对酵母和大肠杆菌的研究表明对特殊代谢路径没有直接作用的通用转录调节子有望成为提高代谢产物或其它有用细胞表型的工程目标。 Alper等人通过建造并筛选含有在 Spt15（普通转录因子 TFIID 的一个元件）上突变的酿酒酵母基因库，得到高乙醇耐受性和产量的酿酒酵母。而 Spt15对这个过程没有直接的、明显的作用。 Herring等人发现五分之三的大肠杆菌以甘油为唯一碳源时得到有效生长并产生多种突变，包括 RNAP 亚基 rpoB和 rpoC 中的一个突变。定点突变显示这些聚合酶突变极大地促进了甘油的利用，但是并没有显示对这个过程有直接作用。

　　随着调控和代谢网络结构和功能的全基因组数据获得方法的改进，这些网络类型的复合功能预测整合模型已经产生。这些模型将可能通过有利的途径得到扩展，从而更有效地对全局调控网络以及这些网络和细胞代谢间的相互作用进行工程改造。