Novel Context-Specific Genome-Scale Modelling Explores the Potential of <i>Chlamydomonas reinhardtii</i> for Synthetic Biology Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gene expression data of cell cultures is commonly measured in biological and medical studies to understand cellular decision-making in various conditions. Metabolism, affected but not solely determined by the expression, is much more difficult to measure experimentally. Thus, finding a reliable method to predict cell metabolism for given expression data will greatly benefit model-aided metabolic engineering. We have developed such a pipeline that can explore cellular fluxomics from expression data, using only a high-quality genome-scale metabolic model. This is done through two main steps: first, construct a protein-constrained metabolic model by integrating protein and enzyme information into the metabolic model. Secondly, overlay the expression data onto the modified model using a new two-step non-convex and convex optimization formulation, resulting in context-specific models with optionally calibrated rate constants. The resulting model computes proteomes and intracellular flux states that are consistent with the measured transcriptomes. Therefore, it provides detailed cellular insights that are difficult to glean individually from the omic data or metabolic models alone. As a case study, we apply the pipeline to interpret triacylglycerol (TAG) overproduction by Chlamydomonas reinhardtii , using time-course RNA-Seq data. The pipeline allows us to compute C. reinhardtii metabolism under nitrogen deprivation and metabolic shifts after an acetate boost. We also suggest a list of possible ‘bottlenecking’ proteins that need to be overexpressed to increase the TAG accumulation rate, as well as discussing other TAG-overproduction strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».