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Genombasierte Rekonstruktion und Analyse der metabolischen Netze von Sulfolobus solfataricus und Corynebacterium glutamicum

Affiliation/Institute
Institut für Bioinformatik und Biochemie
Ulas, Thomas Andreas

Die Systembiologie ist ein relativ neues und vielversprechendes Teilgebiet der Biowissenschaften und versucht das Zusammenspiel zwischen verschiedenen Komponenten innerhalb eines biologischen Systems in seiner Gesamtheit zu verstehen. Hierfür werden Modelle erstellt und anschließend analysiert, um daraus neue Informationen über das biologische System zu erhalten. Im ersten Teil der Arbeit wurde ausgehend von einer Genomannotation des hyperthermophilen Archaeons Sulfolobus solfataricus ein metabolisches Modell rekonstruiert. Das Modell besteht aus insgesamt 718 biochemischen Reaktionen und insgesamt 515 Gene des Genoms. Außerdem enthält das Modell zusätzlich 58 Transport- und Austauschreaktionen. Unter anderem konnte das Wachstum auf 36 Kohlenstoffquellen untersucht werden. Der zweite Teil der Arbeit bestand darin, ein bestehendes und unvollständiges Rohmodell von Corynebacterium glutamicum zu finalisieren. Das Modell enthält insgesamt 633 Reaktionen sowie 27 Transport- und Austauschreaktionen und es konnten 481 Gene integriert werden. Bei der Rekonstruktion wurde besonderes Augenmerk auf die Validierung gelegt. Auch die Flussverteilung des Wildtyps (Glucose und Acetat) und einer L-Lysin-produzierenden Mutante konnte vorhergesagt werden. Parallel zur Modellierung wurde ein Internetbasiertes Programm entwickelt, das den Wissenschaftler während der Modellrekonstruktion und bei der Analyse des Modells unterstützen soll. Der erste Teil des Programms übersetzt Metabolitnamen und Reaktionen in die im Modell verwendete Schreibweise. Darüber hinaus findet das Programm die entsprechenden Enzyme der gesuchten Reaktionen und überprüft das Vorhandensein dieser Funktion auf dem Genom. Der zweite Teil des Programm stellt Funktionen zur Analyse des Modells zur Verfügung. Es ermöglicht dem Nutzer, die Biomasse zu normalisieren, zwei vorhergesagte Flussverteilungen zu vergleichen und signifikante Unterschiede zu identifizieren oder eine Kohlenstoff-Ausgleichsanalyse durchzuführen.

Systems biology is a promising part in life sciences and aims to understand the interaction between different components within a biological system or network. For this purpose, models of biological systems, are created and then analyzed in order to obtain new information on the biological system. In the first part of the work a metabolic model was reconstructed based on an integrated and weighted genome annotation of the hyperthermophilic archaeon Sulfolobus solfataricus. The model consists of a total of 718 biochemical reactions, and a total of 515 genes could be integrated from the genome. In addition, the model contains 58 transport and exchange reactions. Based on these, the growth could be examined on 36 different carbon sources. The second part of the work consisted of correcting an existing, yet incomplete rough model of Corynebacterium glutamicum and to use it for predictions. The final model contains a total of 633 biochemical reactions as well as 27 transport and exchange reactions. A total of 481 genes could be integrated. During the reconstruction of the metabolic network, special attention was paid to the validation using biological data. The flow distribution of the wild type (glucose and acetate) and an L-lysine-producing mutant could be predicted. In parallel to the modeling part a web-based programm was developed to support the scientists during reconstruction and during analysis of the model. The first part of the program translates entered compund names and reactions in the notation used in the model. Moreover, the program finds the corresponding enzymes of the desired reactions, and checks the presence of this feature on the genome of a selected organism. The second part of the program provides functions for the analysis of the model. It allows the user to normalize the biomass and to compare two predicted flux distributions in the form of a scatter plot and to identify significant differences or to perform a carbon balancing analysis.

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