Integración de datos proteómicos y metabolómicos en modelos metabólicos a escala genómica y su aplicación a un modelo de la cianobacteria Synechocystis sp. PCC 6803

Abstract

[ES] Los modelos metabólicos a escala genómica son ensamblajes de todas las reacciones que conforman el metabolismo de un organismo, y permiten simular parcialmente el comportamiento metabólico del mismo. Estos modelos metabólicos son ampliamente utilizados, entre otras cosas, para simulaciones de crecimiento, velocidad de captación de nutrientes o cálculo de flujos internos y/o externos en diferentes condiciones. En este trabajo se pretende precisar el cálculo de estos flujos, utilizando como base un modelo metabólico de Synechocystis, mediante el uso de datos proteómicos y metabolómicos. Para ello se pretende adaptar un algoritmo propuesto por Yizhak et al en el artículo ¿Integrating quantitative proteomics and metabolomics with a genome-scale metabolic network model¿ en el que se aplican a otros organismos más estudiados. Supone un reto aplicarlo a Synechocystis por el gran interés de este organismo como fábrica celular, por la poca disponibilidad de parámetros cinéticos, y la falta de información de reacciones metabólicas de Synechocystis en comparación con organismos más estudiados. Se aplica un programa basado en el algoritmo del FBA y una programación cuadrática que aproxime estos resultados a los resultados teóricos que da la ecuación de Michaelis-Menten permitiendo obtener distribuciones de flujos más realistas y que responden mejor al cambio de condiciones.

[EN] A genome-scale metabolic model is an informatic assembly of the whole set of reactions that are present in the metabolism of an organism that, used in combination with an analytic model, enables to simulate partially its metabolic response. The result obtained from the simulations is a flux distribution through the reactions of the organism. Cianobacteria are important due to its ability to perform photosynthesis and be used as biofactories. A detailed knowledge of their behavior allows the optimization of its performance on the production of high-valuable compounds. From the cianobacteria model of Synechocystis sp.PCC 6803 is possible to analyze the general behavior of cianobacteria and to optimize the yield of production of the compound of interest. The main objective of this project is to apply an algorithm created by Yizhak et al. (2010) that allows the utilization of metabolomic and proteomic data, in Synechocystis. This algorithm is the first algorithm that allows the usage of this type of ‘omic’ data together in order to obtain more realistic results due to the availability of more information about its behavior. In their article, Yizhak et al. (2010) use simpler and more studied organisms to prove the efficiency of their algorithm, and this project is useful to verify the efficiency of the algorithm in more complicated organisms. This project allows to know the advantages and drawbacks of this method and to study its accuracy.