Моделирование метаболизма растений для оптимизации производства масла

Ученые из Брукхейвенской национальной лаборатории Министерства энергетики США разработали вычислительную модель для анализа метаболических процессов у растений рапса, особенно связанных с производством масел в их семенах. Цель — найти способы оптимизировать производство растительных масел, которые имеют широкий потенциал в качестве возобновляемых ресурсов для топлива и промышленных химикатов.

Модель, описанная в двух ключевых статьях в выпуске The Plant Journal от 1 августа 2011 года, может помочь определить пути максимизации конверсии углерода в биомассу для улучшения производства биотоплива растительного происхождения.

Внимание ученых сосредоточено на семенах, где масла образуются и накапливаются в процессе развития. Это масло представляет собой наиболее энергоемкую форму биологически запасенного солнечного света, и его производство частично контролируется метаболическими процессами в развивающихся семенах.

Один из способов изучения этих метаболических путей — отслеживание поглощения и распределения углерода-13. Однако у этого метода есть ограничения при анализе крупномасштабных метаболических сетей.

Чтобы решить эту проблему, команда создала вычислительную модель крупномасштабной метаболической сети развивающихся зародышей рапса (Brassica napus). Модель включает 572 биохимические реакции, играющие роль в центральном метаболизме семени и/или производстве семенного масла.

Ученые сначала проверили валидность модели, сравнив ее с экспериментальными результатами исследований с использованием углерода-13 для относительно простой сети реакций. Результаты двух методов в основном совпали, что подтвердило корректность как компьютерной модели, так и экспериментальной техники.

Затем модель использовали для моделирования более сложных метаболических процессов в изменяющихся условиях, например:

• Изменения в производстве масла или образовании его предшественников в ответ на изменения в доступных питательных веществах (разные источники углерода и азота).
• Различные световые условия и другие переменные.

Модель также позволяет оценить потенциальные эффекты генетических модификаций (например, инактивации конкретных генов) в смоделированной среде. Эти симулированные эксперименты по "нокауту" дали детальное представление о потенциальной функции альтернативных метаболических путей.

Модель помогла составить комплексный обзор множества возможных альтернативных маршрутов, вовлеченных в образование масла у рапса, и категоризировать конкретные реакции и пути согласно эффективности конверсии сахаров в масла организмом.

Исследователи подчеркивают, что эксперименты по-прежнему необходимы для дальнейшего выяснения факторов, способных улучшить производство растительного масла. Они рассматривают свою модель и экспериментальные методы как взаимодополняющие способы улучшения понимания метаболических путей растений.

Ученые уже работают над включением информации из этого исследования для дальнейшего уточнения модели, чтобы увеличить ее предсказательную силу, а также над способами адаптации ее для изучения других растительных систем.