Этанол из растений может подешеветь благодаря изучению метаболизма гриба

Эффективная промышленная ферментация растительного сахара ксилозы критически важна для рентабельного производства биотоплива и других химикатов. Однако большинство микроорганизмов не могут ферментировать ксилозу, а секрет исключительного успеха нынешнего микробного чемпиона по ферментации ксилозы — гриба Scheffersomyces stipitis — остаётся нераскрытым.

Публикация геномной последовательности S. stipitis пять лет назад была лишь первым шагом к этой цели. Раджагопалан Шринивасан и его коллеги из Института химических и инженерных наук A*STAR (Сингапур) сделали следующий критический шаг, сопоставив аннотированную последовательность ДНК S. stipitis с его биохимией и физиологией. Более целостное представление о метаболизме S. stipitis, вытекающее из их модели, предлагает рациональные подходы как для улучшения уникальных метаболических способностей этого гриба, так и для переноса их другим промышленно важным микробам.

Рациональная инженерия более эффективного метаболизма ксилозы затруднена сложностью метаболической сети: на регуляцию метаболизма влияют и уровень мРНК, и количество белка, и активность белка, регулируемая метаболитами. Изменение экспрессии всего одного или нескольких генов обычно даёт минимальный эффект и часто имеет непредвиденные негативные последствия.

Для выявления наиболее перспективных подходов к оптимизации ферментации ксилозы исследователи объединили данные аннотированной геномной последовательности, баз данных путей и опубликованных работ с собственными данными. Они определили макромолекулярный состав клеток S. stipitis в различных условиях роста и использовали всю эту информацию для создания математической модели, описывающей взаимосвязи между 814 генами, 971 метаболитом и 1 371 реакцией.

In silico анализ модели предсказал, что рост S. stipitis на ксилозе ограничен недостаточной способностью регенерировать нуклеотидный кофактор при ограниченном снабжении кислородом. Исследователи подтвердили это предсказание экспериментально и предложили конкретные стратегии для преодоления этого узкого места. Модель также дала представление о роли суперкомплексов в направлении потока электронов при митохондриальном дыхании.

Включение в модель термодинамических ограничений, данных о кинетике ферментов, а также транскриптомных, протеомных и метаболомных данных повысит её предсказательную способность.