Genome-Scale Metabolic Reconstruction and in Silico Perturbation Analysis of the Polar Diatom Fragilariopsis cylindrus Predicts High Metabolic Robustness
Notice bibliographique
Résumé
Diatoms are major primary producers in polar environments where they can actively grow under extremely variable conditions. Integrative modeling using a genome-scale model (GSM) is a powerful approach to decipher the complex interactions between components of diatom metabolism and can provide insights into metabolic mechanisms underlying their evolutionary success in polar ecosystems. We developed the first GSM for a polar diatom, Fragilariopsis cylindrus, which enabled us to study its metabolic robustness using sensitivity analysis. We find that the predicted growth rate was robust to changes in all model parameters (i.e., cell biochemical composition) except the carbon uptake rate. Constraints on total cellular carbon buffer the effect of changes in the input parameters on reaction fluxes and growth rate. We also show that single reaction deletion of 20% to 32% of active (nonzero flux) reactions and single gene deletion of 44% to 55% of genes associated with active reactions affected the growth rate, as well as the production fluxes of total protein, lipid, carbohydrate, DNA, RNA, and pigments by less than 1%, which was due to the activation of compensatory reactions (e.g., analogous enzymes and alternative pathways) with more highly connected metabolites involved in the reactions that were robust to deletion. Interestingly, including highly divergent alleles unique for F. cylindrus increased its metabolic robustness to cellular perturbations even more. Overall, our results underscore the high robustness of metabolism in F. cylindrus, a feature that likely helps to maintain cell homeostasis under polar conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».