研究人员设计出一种宝贵的商品化学工程师酵母

科学是明欧洲杯线上买球确的:化石燃料对环境是有害的。所以我们为什么这么难以停止使用,经济原因至少是答案的一部分。从我们的能源网某些纺织品和其他产品的生产,我们社会的许多地方建立使用化石燃料。过渡会付出一些代价。

但如果我们可以产生经济上有吸引力的替代化石燃料——从太平洋西北国家实验室(PNNL)的一项新研究表明这样做的一种方式。生物学家们想出了一个办法来工程师酵母生产衣康酸-,一个有价值的商品化学——;使用数据集成和超级计算能力作为参考。

创建微生物工厂使用代谢模型

衣康酸再生化学构建块有巨大的潜力。它可以代替部分fossil-fuel-derived产品。在2004年,它被命名为之一“从生物量最高附加值的化学物质”在一份报告中,美国能源部(DOE)。看到衣康酸的潜在替代石化,数据科学家Neeraj Kumar说着手廉价地使用微生物生产它。

Kumar和他的同事们曾开发了一种方法来计算出工程微生物可能影响其代谢的变化。建筑在这个想法,Kumar想看看他可以利用这些代谢预测工程师酵母来生产大量的衣康酸。

“我们需要确定哪些基因在衣康酸的生产途径我们可以改变酵母可以大量的化学,”Kumar表示。“挑战是寻找细胞健康和bioproduction之间的平衡。”

设计构建−−−测试学习

衣康酸是由几个真菌自然产生的。太平洋西北国家实验室的科学家从其他真菌给戴Ziyu借来的基因Yarrowia lipolytica生产化学的能力。生物学家艾琳Bredeweg一直致力于这一修改过的酵母,包含几个不同的基因组合,当Kumar走近她的合作。Bredeweg和她的同事们创造了一个代谢和蛋白质组学的酵母和数据传递给Kumar修改。

在追随Design-Build-Test-Learn策略Kumar和他的研究助理安德鲁McNaughton使用机器学习来检查这个配置文件,看看可以从酵母中删除不必要的基因,或者有用的可以添加,增加衣康酸的生产。

一旦他们选择了基因“设计”的有机体,是时候。Bredeweg创建不同版本的酵母基因添加或删除基于Kumar和McNaughton的计算预测。然后她测试了不同的酵母,看看碳流对衣康酸生产途径的影响。机器学习的核糖核酸测序的数据分析表明,计算预测与实验结果,进一步详细的对未来基因预测分析。

尽管这项研究仍处于早期阶段,这是令人兴奋的看到它的潜力,”Bredeweg说。“机器学习和因果推论可以发现新的方法来思考如何复杂的细胞系统,如酵母,可以应对个人的基因变化,除了从新陈代谢建模仅是可能的。”

机器学习和Multiomics数据集扩大潜在的代谢模型

酵母和其他微生物通常用于制造有用的化学物质。虽然很容易让他们产生一些化学物质在高收益率,如乙醇,其他化学物质可能提供更多的挑战。Kumar希望这个系统相结合的机器学习与新陈代谢建模和multiomics数据集将帮助克服这些生产的挑战。

“虽然我们还需要更多的测试在这个模型中,有一个惊人的潜力扩大计算指导生物工程其他系统,”Kumar表示。”这种策略可能会打开一个新时代的生物系统设计生产环保的化学物质。”

杰里米•詹姆斯Manzer Zucker麦奇伯纳,埃内斯托s Nakayasu和威廉Chrisler从太平洋西北国家实验室的生物科学部门,凯尔·r·Pomraning从太平洋西北国家实验室的能量流程和材料部门,埃里克·欧洲杯线上买球d·Merkley从太平洋西北国家实验室的签名科学和技术部门,娜塔莉穆尼奥斯和斯科特·e·贝克从环保分子科学实验室(EMSL)位于太平洋西北欧洲杯足球竞彩国家实验室,和彼得·圣约翰的国家可再生能源实验室也促成了这项工作。这项研究得到了实验室的研究和发展项目针对用电。国家可再生能源实验室的研究员促成了这项研究。计算资源和代谢组学和蛋白质组学实验EMSL校内项目的支持。

来源:太平洋西北国家实验室

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