Algorithms for metabolic network design for producing useful substances

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ゲノムスケールの制約モデルの代謝ネットワークにおいて、目的化合物の増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略を計算するアルゴリズムであるgDel_minRNとTrimGdelを開発した。代謝ネットワークにおける化学反応は、遺伝子の情報に基づき生成されたタンパク質に触媒される。この遺伝子、タンパク質、反応の関係はGPRルールと呼ばれる。gDel_minRNでは、GPRルールに基づき、増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略のうち、元のネットワークにおいて使えなくなる反応数が最大のものが選ばれる。大腸菌や酵母のゲノムスケールモデルの制約モデルのiML1515やiMM904を用いた計算機実験を行い、gDel_minRNが他手法に比べて、増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略を計算できる成功率が高いことを示した。gDel_minRNに関する研究成果はJournal of Computational Biology誌に採択された。gDel_minRNは増殖連動生産に必要なコア部分を抽出するので、多くの遺伝子削除を必要とする。しかし現在の代謝工学では遺伝子削除数が少ない方が実用的である。そこでTrimGdelは、gDel_minRNで計算した遺伝子削除戦略を起点として、徐々に遺伝子削除数を減らしていく。gDel_minRNによる遺伝子削除戦略で得られた細胞増殖率と目的物質生産率を下回らないという条件下で、削除されている遺伝子を貪欲法を用いてひとつずつ復活させていく。iML1515やiMM904を用いた計算機実験の結果、TrimGdelは他手法と比べて増殖連動生産を達成する遺伝子削除戦略を計算できる成功率が非常に高かった。TrimGdelに関する研究成果はIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics誌に採択された。