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机器学习助力代谢途径重构

日期: 来源:清华大学学报自科版收集编辑:清华大学学报自科版

 合成生物学以可再生的生物质作为原料与能源、以细胞与酶作为工具,通过生物催化过程生产高附加值的化学品。代谢途径重构是合成生物学中工业菌种开发与化学品生物催化合成的关键步骤,目的在于确定宿主内合成目标化合物的反应路径与底物,是酶定向进化、实现目标物质生物合成的基础。考虑到生物代谢网络的复杂性,代谢途径重构一般会得到较为庞大的路径结果,为了提高效率,减少无效的实验尝试,合理、有效的路径评估与筛选是重要与必须的。已有的相关途径重构工具的评估方法均较为简单,使用的指标少、不区分指标之间的优先级。针对此问题,现构建一种基于理论可行性的生物合成路径评估方法。

研究方法

代谢途径重构一般包括路径获取与路径评估。路径获取的目的是得到数条合成目标产物的候选独立路径,路径评估则是对上述候选路径进行评分与排序,基于排序结果进行实验尝试的推荐。为了更好的展示路径评估方法,本团队首先基于Rhea数据库实现了路径获取。

本团队提出的路径评估方法设计了六个路径评估指标,计算了包括不同独立路径的路径长度、含有的真实反应比例、含有酶信息的反应比例、基于酶的底物杂泛性产生的虚拟反应的实践难度等不同特征。这些特征从不同侧面反映了生物合成路径的理论可行性,表1展示了方法使用的路径评估指标及其基本含义。为了科学地实现指标的加权求和、区分指标间的优先级,使用层次分析法确定指标权重。本团队邀请专家基于各自对指标间相对重要程度的主观判断给出判断矩阵,利用判断矩阵结合一致性指标得到最终的综合指标权重。基于综合权重计算每条路径的最终路径评分完成路径评估。

表1 使用的路径评估指标及其基本含义

成果简介

通过苯甲酸根与2,3-二羟基苯甲酸根之间转化的实际测试表明了本团队提出的生物合成路径评估方法的有效性。图1为路径获取结果,图中红色节点代表路径的原始底物与目标产物,每个节点上的数字为该物质的ChEBI数据库编号。提出的路径评估方法可基于每条独立路径的路径评估分数合理、可解释地给出路径排序与推荐,建立了路径获取与实验尝试的连接。本方法可用于应对合成生物学中数据丰富性与实践难度的矛盾、降低实验的试错成本,为增加生物逆合成工具的实用性提供了基础。

图1 路径获取结果

作者和课题组简介

魏奕新,清华大学化学工程系博士研究生。

邱彤,清华大学化学工程系教授。邱彤课题组针对复杂化工过程发展中遇到的高效、降耗、节能、减排的理论与实践问题,近年来致力于开展复杂过程机理与数据驱动融合建模、大系统模拟优化与过程动态行为分析、过程生命周期评价与能源技术经济等过程系统工程前沿领域的研究工作。

文章信息

魏奕新,韩一蕾,卢滇楠等.基于理论可行性的生物合成路径评估方法[J].清华大学学报(自然科学版),2023,63(05):697-703.DOI:10.16511/j.cnki.qhdxxb.2023.22.001.

期刊介绍

《清华大学学报(自然科学版)》创刊于1915年,已有百年历史,是中国最早同时以大学校名和“学报”冠名的期刊。《清华大学学报(自然科学版)》现由清华大学出版社出版,月刊。作为名副其实的“老字号”期刊,众多学术权威的力作与莘莘学子的处女作在其上交相辉映,使之成为清华大学自强不息、厚德载物的科学精神的见证。

《清华大学学报(自然科学版)》被多家国际性文献检索机构如Ei、CA、MR、РЖ、INSPEC、Zbl等及国内多家全国性文献检索机构如中文核心期刊要目总览、CSCD、CNKI 等收录。1999、2003年荣获第一、二届国家期刊奖,2005年荣获第三届国家期刊奖提名奖,2010、2013年荣获第二、三届中国出版政府奖期刊奖提名奖,2009年被评为“新中国60年有影响力的期刊”,2013、2015、2017年荣获全国百强科技期刊。

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