Nowa metoda identyfikacji strategii delecji genów w modelach metabolicznych na skalę genomową
Metaboliczne modele na skalę genomową odgrywają kluczową rolę w inżynierii metabolicznej, szczególnie w kontekście produkcji metabolitów związanych z wzrostem komórek. Produkcja związana z wzrostem, czyli sytuacja, w której wzrost komórek jest ściśle powiązany z syntezą docelowych metabolitów, jest istotna dla przemysłowych aplikacji biotechnologicznych oraz badań metabolicznych. Jednak opracowanie skutecznych strategii delecji genów na potrzeby dużych modeli metabolicznych to zadanie wymagające ogromnych zasobów obliczeniowych. Wynika to z szerokiego obszaru poszukiwań oraz konieczności wielokrotnych obliczeń dla różnych metabolitów docelowych. Te wyzwania ograniczają skalowalność i efektywność istniejących metod.
Wyzwania związane z podejściami tradycyjnymi
Obecnie stosowane metody, takie jak gDel minRN, GDLS oraz optGene, są skuteczne, ale jednocześnie wymagają dużych zasobów obliczeniowych. Większość z tych metod nie udostępnia informacji między różnymi metabolitami docelowymi, co skutkuje koniecznością wykonywania obliczeń od zera dla każdego z nich. Tego rodzaju redundancja prowadzi do znacznego wzrostu kosztów obliczeniowych, co ogranicza skalowalność tych technik. Na przykład metoda GDLS ma stosunkowo niską skuteczność, a czas potrzebny na jej zastosowanie w pełnej skali genomowej jest zbyt wysoki w porównaniu do optGene.
DBgDel – nowa baza danych poprawiająca efektywność
Aby rozwiązać problem ograniczonej efektywności, badacze z Uniwersytetu w Kioto opracowali narzędzie DBgDel, które jest oparte na bazie danych i służy obliczaniu strategii delecji genów. DBgDel korzysta z zasobów wiedzy zawartych w bazie danych MetNetComp, co pozwala na bardziej precyzyjne i efektywne obliczenia. Proces obliczeniowy w DBgDel składa się z dwóch głównych kroków:
1. Selekcja „pozostałych genów” – narzędzie najpierw pobiera informacje o maksymalnych strategiach delecji zarchiwizowanych w bazie danych. Pozwala to na ograniczenie początkowej puli genów, co przyspiesza dalsze obliczenia.
2. Zastosowanie ulepszonego algorytmu gDel minRN – narzędzie stosuje zoptymalizowaną wersję algorytmu gDel minRN do obliczenia strategii delecji genów. Dzięki temu minimalizuje się nadmiarowe obliczenia i znacząco skraca czas potrzebny na znalezienie odpowiednich rozwiązań. Zastosowanie tej metody zmniejsza przestrzeń poszukiwań, co czyni ją bardziej skalowalną i efektywną dla zastosowań na dużą skalę.
Testy i wyniki
Zespół badawczy przetestował narzędzie DBgDel na trzech różnych modelach metabolicznych o różnym stopniu złożoności – E. coli core, iMM904 oraz iML1515. Baza danych MetNetComp, z której korzysta DBgDel, zawiera ponad 85 000 strategii delecji genów. Wykorzystując te informacje, DBgDel generuje ograniczoną pulę pozostałych genów i stosuje algorytm MILP (Mixed-Integer Linear Programming) do dalszego dopracowania strategii delecji.
Wyniki testów wykazały znaczną poprawę wydajności obliczeniowej w porównaniu z tradycyjnymi narzędziami, takimi jak gDel minRN, GDLS i optGene. DBgDel przyspieszył proces obliczeniowy średnio o 6,1-krotnie, co jest imponującym wynikiem. Narzędzie było w stanie zidentyfikować strategie delecji dla 507 z 991 docelowych metabolitów w modelu iML1515, przy minimalnym czasie obliczeniowym. Dodatkowo, zastosowanie bazy danych umożliwiło lepsze zarządzanie skalowalnością i precyzją, co potwierdza skuteczność tej metody w zastosowaniach związanych z inżynierią metaboliczną na skalę genomową.
Przyszłość DBgDel i inżynierii metabolicznej
DBgDel oferuje przełomowe rozwiązanie dla identyfikacji strategii delecji genów w modelach metabolicznych na skalę genomową, rozwiązując długotrwałe problemy związane z efektywnością obliczeniową i skalowalnością. Wykorzystanie bazy danych umożliwia szybsze i bardziej precyzyjne wyniki, co czyni to narzędzie praktycznym rozwiązaniem w zastosowaniach biotechnologicznych i przemysłowych.
Jednak aby w pełni wykorzystać potencjał tej technologii, konieczne będą dalsze badania nad ulepszeniem metod ekstrakcji danych z baz, aby mogły one zostać zastosowane w szerszym zakresie aplikacji. Rozwój tego typu narzędzi otwiera nowe możliwości w dziedzinie metabolicznej inżynierii na skalę przemysłową, przyczyniając się do postępu w produkcji biochemicznej i badaniach nad metabolizmem.
DBgDel stanowi ważny krok naprzód w kierunku bardziej efektywnej i skalowalnej inżynierii metabolicznej, co z pewnością przyczyni się do postępu w dziedzinach takich jak biotechnologia i badania nad genomem.