2020 Fiscal Year Annual Research Report
Algorithms for metabolic network design for producing useful substances
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20H04242
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
田村 武幸 京都大学, 化学研究所, 准教授 (00437261)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
遠里 由佳子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (80346171)
高坂 智之 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (70500453)
武藤 愛 奈良先端科学技術大学院大学, データ駆動型サイエンス創造センター, 助教 (80730506)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 代謝ネットワーク / 増殖連動型生産 / アルゴリズム / 線形計画問題 / 流束均衡解析 / 有用物質生産 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
与えられた代謝ネットワークの制約モデル(FBAモデル)において、目的化合物の増殖連動型生産を達成する反応削除戦略を計算する手法CubeProdを開発して、MATLABで実装・公開した。同様の問題に対する既存手法のGridProd(Tamura, 2018)では、細胞増殖率と目的物質生産率に着目して解空間を分割する手法を用いたが、CubeProdではさらに反応速度の絶対値総和を第３軸として解空間をより細かく分割する手法を用いた。これにより酵母の嫌気条件下での反応削除問題を含む様々な問題設定において、既存手法を上回る計算成功率を達成した。
また反応削除戦略をリストアップする問題に対し、多項式時間で動作する高速なアルゴリズム（minL1-FMDL）を開発した。minL1-FMDLの性能を単純なelementary flux vector(EFM)に基づく手法と比較するために比較的小さなネットワークを対象とした計算機実験と、minL1-FMDLのスケーラビリティを検証するためにゲノムスケールのネットワークを対象とした計算機実験を行った。その結果、minL1-FMDLの目的代謝物生成率の平均値は単純なEFMに基づく手法よりも高く、minL1-FMDLの計算時間はゲノム規模のネットワークでも十分に高速であった。
また生命医薬情報学連合大会において「代謝ネットワークの解析と制御」という企画ワークショップを開催した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初計画していたCubeProdの開発は順調に進み、論文として出版された。次年度以降に予定していた遺伝子削除問題への拡張も順調に進み、現在論文執筆中であり、当初の計画以上に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
代謝ネットワークの制約モデルにおいて、増殖連動型生産を達成する遺伝子削除戦略を計算する手法がすでに開発済であるので、論文執筆して発表する。同手法は必要最小限の遺伝子しか残さないので、物質生産に必要なコア部分の生物学的見地からの解析に用いることが可能であると思われる。そこで様々な生物種や培養条件下で同手法を適用して、増殖連動型生産の背景にある新規的な生物学的知識の発見を目指す。
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