Anàlisi i comparació de metodologies de simulació de sistemes metabòlics aplicades al model E. coli core

Abstract

[CA] La biologia de sistemes és una branca molt important de la biotecnologia que s’encarrega d’aplicar els coneixements experimentals, teòrics i de modelatge dels éssers vius per tal d’estudiar, entre d’altres coses, el comportament metabòlic de sistemes biològics complexos. Aquest estudi resulta molt útil a l’hora de predir tendències experimentals al laboratori, la qual cosa permet la redirecció de la recerca d’una manera més adequada. Fins ara, entre altres tipus de models, s’han elaborat models basats en restriccions com els del metabolisme de carboni central (o central carbon metabolism model) o els models metabòlics a escala genòmica (o genome-scale metabòlic model), de múltiples organismes i tipus cel·lulars, i s’han desenvolupat diverses metodologies per a l’anàlisi i la simulació d’aquest tipus de models. L’objectiu principal d’aquest projecte és l’avanç en la caracterització de les possibilitats que presenten tres algorismes a l’hora de representar i simular el comportament metabòlic d’un organisme. Dos d’aquests mètodes estan basats en optimització mono-objectiu i són el Flux Balance Analysis (FBA) i el Flux Variability Analysis (FVA); l’altre algorisme està basat en optimització multi-objectiu, el qual és el Metabolic MultiObjective Differential Evolution (Meta-MODE). Amb l’FBA i l’FVA s’analitzaran, separadament, tres funcions objectiu diferents: maximització del creixement cel·lular, minimització de la síntesi d’ATP i maximització del creixement cel·lular amb restriccions de similitud dels fluxos interns experimentals. Amb el MetaMODE s’optimitzaran simultàniament aquestos tres objectius i dos més: l’ús parsimoniós dels enzims i la minimització de la captació d’amoni. S’utilitzarà el model E. coli core per realitzar les diferents simulacions, el qual és un model que fa referència al metabolisme de carboni central d’Escherichia coli. L’escenari experimental concret que se simularà s’ha recollit a la bibliografia i considera la glucosa com a font de carboni i la limitació d’amoni al medi de cultiu. Els resultats que s’han obtingut en aquest treball de fi de grau contemplen l’estimació del creixement, la predicció dels fluxos metabòlics i la distribució dels valors de flux obtinguts mitjançant cada metodologia. S’ha comprovat la precisió dels mètodes per estimar el creixement cel·lular i la necessitat de dades referents als fluxos interns per predir d’una forma més precisa el comportament del metabolisme. També s’ha observat la reducció de la quantitat de fluxos amb valor nul o excessiu mitjançant la utilització del MetaMODE. Finalment s’han analitzat els avantatges i inconvenients més significatius de cada mètode.

[ES] La biología de sistemas es una rama muy importante de la biotecnología que se encarga de aplicar los conocimientos experimentales, teóricos y de modelado de los seres vivos para estudiar, entre otras cosas, el comportamiento metabólico de sistemas biológicos complejos. Este estudio reulta muy útil a la hora de predecir tendencias experimentales al laboratorio, lo que permite la redirección de la investigación más adecuadamente. Hasta ahora, entre otros tipos de modelos, se han elaborado modelos basados en restricciones como los del metabolismo de carbono central (o central carbon metabolism model) o los modelos metabólicos a escala genómica (o genome-scale metabolic model), de múltiples organismos y tipos celulares, y se han desarrollado diversas metodologías para el análisis y la simulación de estos tipos de modelos. El objetivo principal de este proyecto es el avance en la caracterización de las posibilidades que presentan tres algoritmos a la hora de representar y simular el comportamiento metabólico de un organismo. Dos de estos métodos están basados en optimización mono-objetivo y son el Flux Balance Analyisis (FBA) y el Flux Variability Analysis (FVA); el otro algoritmo está basado en optimización multi-objetivo, que es el Metabolic Multi-Objective Differential Evolution (Meta-MODE). Con el FBA y el FVA se analizarán, separadamente, tres funciones objetivo diferentes: maximización del crecimiento celular, minimización de la síntesis de ATP y maximización del crecimiento celular con restricciones de similitud de los flujos internos experimentales. Con el Meta-MODE se optimizarán simultáneamente estos tres objetivos y dos más: el uso parsimonioso de las enzimas y la minimización de la captación de amonio. Se utilizará el modelo E. coli core para realizar las diferentes simulaciones, el cual hace referencia al metabolismo de carbono central de Escherichia coli. El escenario experimental concreto que se simulará se ha recogido de la bibliografía y considera la glucosa como fuente de carbono y la limitación de amonio en el medio de cultivo. Los resultados que se han obtenido en este trabajo de fin de grado contemplan la estimación del crecimiento, la predicción de los flujos metabólicos y la distribución de los valores de flujo obtenidos mediante cada metodología. Se ha comprobado la precisión de los métodos para estimar el crecimiento celular y la necesidad de datos referentes a los flujos internos para predecir de una forma más precisa el comportamiento del metabolismo. También se ha observado la reducción de la cantidad de flujos con valor nulo o excesivo mediante la utilización del Meta-MODE. Finalmente se han analizado las ventajas e inconvenientes más significativos de cada método.

[EN] Sistems biology is a very important branch in biotechnology that is responsible for applying the experimental, theoretical and modelling of living beens knowledge for the study, among others, of the metabolic behaviour of complex biological systems. This study is very useful when predicting experimental trends at the laboratory, which allows the redirection of the research more properly. Until now, among other kind of models, constrain-based models have been developed, like central carbon metabolism models or genome-scale metabolic models, of multilpel organisms and cell types, and different methods for the analysis and the simulation of these kind of models have been developed. The main objective of this project is the progress in the caracterization of the possibilities that thre algorithms present when representing and simulating the metabolic behaviour of an organism. Two of these methods are mono-objective optimization based, which are Flux Balance Analysis (FBA) and Flux Variability Analysis (FVA); the other algorithm is multi-objective optimization based, which is Metabolic Multi-Objective Differential Evolution (Meta-MODE). Using FBA and FVA three objective functions are going to be analyzed, separately: maximization of the cellular growth, minimization of the ATP synthesis and maximization of the cellular growth with similarity constraints about experimental internal fluxes. Using Meta-MODE, these three objectives and two more (parsimonious use of enzymes and minimization of the ammonium uptake) are going to be optimized simultaneously. The E. coli core model is going to be used for running the different simulations, a model that refers to the central carbon metabolism of Escherichia coli. The experimental scenario that is going to be simulated has been taken from the bibliography and it considers the glucose as carbon source and the ammonium uptake limitation in the culture medium. The obtained results in this final bachelor’s thesis (TFG) contemplate the growth estimation, the prediction of metabolic fluxes and the distribution of the flux values obtained using each methodology. It has been checked the accuracy of methods for the cellular growth estimation and the need for experimental internal fluxes for predicting the metabolism behaviu or more precisely. It has also been observed the reduction of the amount of nule or excessive values for fluxes while using Meta-MODE. Finally, the more significative advantages and disadvantages of each method have been analysed.