[发明专利]使用会聚比决定簇和分流比决定簇来分析新陈代谢通量的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种使用CRD(会聚比决定簇，converging ratio determinant)和SRD(分流比决定簇，split ratio determinant)分析胞内新陈 代谢通量的方法，具体涉及一种新陈代谢通量分析方法，其包括：选择 特定目标生物体，基于生物化学反应构建所选生物体的新陈代谢网络模 型，确定新陈代谢网络模型中特定新陈代谢通量之间的相关性，将该相 关性定义为CRD和SRD，通过¹³C标记实验确定新陈代谢网络模型中特 定生物化学反应的通量比，以确定的CRD、SRD和人工代谢物修正化学 计算矩阵，并将修正的化学计算矩阵应用到新陈代谢网络模型以便进行 线性编程。

背景技术

通过使用与基因重组技术相关的分子生物学技术引入新的生物化学 反应或者除去、放大或修改现存新陈代谢途径，新陈代谢工程提供了沿 着我们所需方向来改变细胞或者菌株的新陈代谢特性所需的信息。这种 新陈代谢工程包括生物工程的综合程度，诸如现有新陈代谢产物的过量 生产，新的新陈代谢产物的生产，不需要的新陈代谢产物生产的抑制， 以及廉价底物的利用。在与其一起新近发展的日益增加的生物信息的帮 助下，已经能够通过不同物质的基因组信息构建每个新陈代谢网络模型。 通过将新陈代谢网络信息和新陈代谢通量分析技术的组合，不同基本新 陈代谢产物和有用蛋白质的生产的工业化应用可能性现在被显示(Hong 等人，Biotech.Bioeng，83：854，2003；US 2002/0168654；Price等人，Nat. Rev.Microbiol.，2：886，2004)。

一般来说，在用于分析细胞新陈代谢的新陈代谢通量分析技术中， 基于仅仅认为简单生物化学方案的系数静态模型的方法可以被广义地分 成两种方法：基于线性编程的以约束为基础的通量分析和基于非线性编 程的新陈代谢通量分析方法。基于线性编程的以约束为基础的通量分析 具有易获得性和简单的计算步骤，但具有的问题在于一些可使用的约束 很小，使其不能得到实际值。此外，基于非线性编程的方法可使用大量 的约束，因此可提供更精确的通量值，但具有的问题在于其限制了新陈 代谢网络模型的规模并需要复杂的计算步骤，实验过程困难，并且还需 要大量时间用于计算(Varma等人，Bio-Technol.，12：994，1994；Nielsen 等人，Bioreaction Engineering Principles，Plenum Press，1994；Lee等人， Metabolic Engineering，Marcel Dekker，1999；K.Shimizu，Biotechnol. Bioprocess Eng.，7：237，2002)。

新陈代谢通量分析是对生物体中新陈代谢通量进行定量的技术。新 陈代谢通量分析以拟稳态(pseudo-steady state)的假设为基础。即，由 于由外部环境的变化引起的内部代谢物浓度的变化是非常迅速的，这种 变化常常被忽略，并且假定内部代谢物的浓度没有发生变化。

如果所有的代谢产物、生物化学途径和途径中的化学计算矩阵(S_ij^T， 反应j中的代谢产物i)都是已知的，新陈代谢通量向量(v_j，途径j的 通量)可被计算，其中代谢产物X随时间的变化可被表示为所有新陈代 谢通量之和。假定X随时间的变化为常数，即在准稳态(quasi-steady state) 假设的条件下，下列方程被定义：

S^Tv＝dX/dt＝0

但是，存在许多情况，其中仅仅途径是已知的，并且对于每种新陈 代谢产物和途径以及新陈代谢通量向量(v_j)的化学计算值部分已知，因 此，上述方程被展开为下列方程：

S^Tv＝S_mv_m+S_uv_u＝0