In this study, a novel in silico experiments for the systems biotechnological strategy towards the development of improved strains is proposed. Previous wet experimental studies have indicated that the enhanced production of commodity chemicals in metabolically engineered E. coli can be achieved by a variety of strategies based on genetic alterations and environmental changes. In the current study, such strategies are applied for production of succinic acids and are verified by resorting to a constraints-based flux analysis which provides more information on the internal flux distribution of the engineered E. coli. This process is initiated by constructing a genome-scale in silico model of recombinant E. coli, and then followed by quantifying metabolic fluxes in response to the flux variations for each amplified or deleted gene. The resultant flux distributions render it possible to investigate the effect of genetic perturbation, i.e., gene deletion, attenuation and enhancement, on internal flux patterns of E. coli. Finally, target genes for commodity chemicals were identified by analyzing the internal flux patterns. Possibly, the production of succinic acid can be more enhanced by appropriately manipulating such essential fluxes identified. Thus, the in silico experiments can provide a new insight into the metabolic engineering strategy for achieving higher succinic acid productivity.
인간유전체 해독을 기점으로 본격적으로 다양한 생명체의 유전체 해독연구를 통해 수많은 새로운 유전자들이 발견되고 있고, 이를 토대로 유전체, 전사체, 단백질체 및 대사체 등 소위 "omics" 기법을 사용하여 방대한 양의 데이터를 초고속으로 확보하는 방식으로 재빠르게 전환되고 있다. 더 나아가 이와 같은 기능유전체 분석을 통해 확보되는 대량의 데이터를 통합적이고 정략적으로 분석하고 예측가능한 수학적 모델링 및 시뮬레이션을 통해 총체적으로 분석함으로써 복잡한 생물학적 과정의 구동원리를 시스템 수준에서 이해하고자 하는 시스템 생물학이 출현하기에 이르렀으며 이러한 연구방식의 필요성이 대두되고 있다.
특히 지금까지 가장 많이 연구된 생물체인 대장균의 경우 기능유전체 연구의 모델 미생물로써 생명현상에 대한 기초 정보를 얻기 위한 연구뿐만 아니라 산업균주로써의 특성을 규명하고 균주 개량을 위한 연구에도 그 활용범위가 확대되어 가고 있다. 본 연구에서는 실제 대장균 연구에서 확보되는 기능유전체 정보들을 전산 시스템을 활용하여 생물정보학적으로 분석하고 통합하였고 시뮬레이션하여 생물학적 과정을 가상의 세포체계에 재구성하여 산업 균주로서의 응용가능성에 대한 연구이다.
첫째, 숙신산을 생산하는 대장균에서의 환경에 대한 대사특성을 분석하였다. 본 연구를 통하여 탄소원에 따른 숙신산 생산 pathway 를 확인할 수 있었으며 이는 탄소원의 환원력의 차이에 의한 결과임을 알 수 있었다.
둘째, 가상의 세포를 재구성하여 대사흐름 분석을 응용하여 인실리코(in silico) 분석을 이용한 균주 개량법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 게놈정보를 비교하는 방법으로 유용물질 과생산에 불필요한 유전자를 1차적으로 스크리닝하고 대사흐름 분석기법을 이용한 가상 시뮬레이션을 통해 2차적으로 스크리닝하는 방법을 통해 최종적으로 균주를 개량하는 것을 특징으로 하는 인 실리코(in silico) 균주 개량방법에 관한 것이다. 대사공학적인 접근 방법과 유전공학적인 방법을 이용하여 유전자 조작이 용이한 균주와 유용물질을 다량 생산하는 균주의 유전자 게놈상의 유전자들을 비교분석함으로써 후보 유전자를 스크리닝하고, 상기 스크리닝된 유전자들로부터 구성할 수 있는 다양한 결실되는 조합들에 대하여 인 실리코 시뮬레이션하였다. 이와 같이 다양한 in silico 실험을 통하여 유용물질의 생산성이 개선된 균주를 효율적으로 선발할 수 있어, 실제 웨트(wet) 실험에 드는 시간, 노력과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다.
