Thesis (Ph. D.)--University of Virginia, 2008. / Includes bibliographical references. Also available online through Digital Dissertations.

L’objectif de cette thèse est de proposer une nouvelle méthode de construction de modèles métaboliques dans le contexte de la génomique comparée. Nous avons développé un outil, ab-pantograph, permettant l’inférence de modèles métabolique se basant sur la logique abductive. Pour ce faire, nous avons introduit une représentation logique de modèles métaboliques minimaux enzymatiques, puis à partir d’un modèle métabolique dit de référence, nous avons dérivé un modèle minimal enzymatique explicite accompagné d’association de gènes. Enfin, en couplant ce modèle métabolique au génome d’un organisme cible, nous inférons par abduction un modèle enzymatique pour cet organisme cible accompagné d’un ensemble d’associations de gènes, modèle que l’on veut congruent à celui que l’on aurait pu obtenir en ayant toutes les informations pour l’organisme cible.L’outil proposé, ab-pantograph, a été développé en utilisant la programmation logique par contraintes et Hyprolog. / The objective of this thesis is to propose a new method of constructing metabolic models in the context of comparative genomics. We have developed a tool, abpantograph, allowing the inference of metabolic models based on the Abductive logic. To do this, we have introduced a logical representation of minimal enzymatic metabolic models and from a metabolic model called reference, we derived an explicit enzymatic minimal model accompanied by gene association. Finally, by coupling this metabolic modele with the genome of a target organism, we infer abductively a model enzyme for this target organism accompanied by a set of gene associations, pattern one wants congruent to that which is could have obtained by having all the information to the target organism. The proposed tool, ab-pantograph, has been developed using constraint logic programming and Hyprolog.

Les lipides des microalgues et les glucides de cyanobactéries peuvent être transformés en biodiesel et en bioéthanol, respectivement. L'amélioration de la production de ces molécules doit prendre en compte les entrées périodiques (principalement la lumière) forçant le réseau métabolique de ces organismes photosynthétiques. Il est donc nécessaire de tenir compte de la dynamique du réseau métabolique en réduisant sa dimension pour assurer la maniabilité mathématique. Le but de ce travail est de concevoir une approche originale pour réduire les réseaux métaboliques dynamiques tout en conservant la dynamique de base. Cette méthode est basée sur une séparation en échelles de temps. Pour une classe de modèles de réseaux métaboliques décrits par des ODE, la dynamique des systèmes réduits est calculée à l'aide du théorème de Tikhonov pour les systèmes singulièrement perturbés. Cette approximation quasi-stationnaire coïncide avec la dynamique du réseau d'origine, avec une erreur bornée. L'approche est d'abord développée pour les systèmes de réaction pouvant être linéarisés autour d'un point de travail et forcés par des entrées continues. Ensuite, une généralisation de cette méthode est donnée pour les réseaux à réactions rapides de cinétiques de Michaelis-Menten et tout type de cinétiques lentes, prenant également en compte un nombre fini d'entrées continues externes. La méthode de réduction met en évidence une relation entre la grandeur de la concentration des métabolites et la gamme des vitesses de réaction : les métabolites consommés par les réactions rapides ont une concentration inférieure d'un ordre de grandeur à celle des métabolites consommés à faible vitesse. Cette propriété est satisfaite pour les métabolites à dynamique rapide ne se trouvant pas dans un piège de flux, concept introduit dans ce travail. Le système réduit peut être calibré avec des données expérimentales à l'aide d'une procédure d'identification dédiée basée sur la minimisation. L'approche est illustrée par un réseau métabolique de microalgues autotrophes, comprenant le métabolisme central et représentant la dynamique des glucides et des lipides. Cette approche permet de bien ajuster les données expérimentales de Lacour et al. (2012) avec la microalgue Tisochrysis lutea. Enfin, un schéma visant à optimiser la production de molécules cibles est proposé en utilisant le système réduit. / Lipids from microalgae and carbohydrates from cyanobacteria can be transformed into biodiesel and bioethanol, respectively. Enhancing the production of these molecules must account for the periodic inputs (mainly light) forcing the metabolic network of these photosynthetic organisms. It is therefore necessary to account for the dynamics of the metabolic network, while reducing its dimension to ensure mathematical tractability. The aim of this work is to design an original approach to reduce dynamic metabolic networks while keeping the core dynamics. This method is based on time-scale separation. For a class of metabolic network models described by ODE, the dynamics of the reduced systems are computed using the theorem of Tikhonov for singularly perturbed systems. This Quasi Steady State Approximation accurately coincides with the original network dynamics, with a bounded error. The approach is first developed for reaction systems that can be linearized around a working point and that are forced by external continuous inputs. Then, a generalization of this method is given for networks with fast reactions of Michaelis-Menten kinetics and any type of slow kinetics, also considering a finite number of external continuous inputs. The reduction method highlights a relation between the concentration magnitude of the metabolites and the range of the reaction rates: the metabolites that are consumed by fast reactions have concentration one order of magnitude lower than metabolites consumed at slow rates. This property is satisfied for metabolites with fast dynamics that are not in a flux trap, a concept introduced in this work. The reduced system can be calibrated with experimental data using a dedicated identification procedure based on minimization. The approach is illustrated with an autotrophic microalgae metabolic network, including the core metabolism and representing the carbohydrates and lipids dynamics. The approach efficiently fits the experimental data from Lacour et al. (2012) with the microalgae Tisochrysis lutea. Finally, a scheme to optimize the production of target molecules is proposed using the reduced system.

Cells must regulate their metabolism in order to grow, adapt to changes in nutrient availability and maintain homeostasis. Flux, or the turnover of metabolites, through the metabolic network can be regulated at the allosteric and transcriptional levels. While study of allosteric regulation is limited to biochemical examination of individual proteins, transcriptional control of metabolism can be explored at a systems level. We endeavored to elucidate transcriptional mechanisms of metabolic flux regulation in the model organism Caenorhabditis elegans (C. elegans). We also worked to create a visual tool to explore metabolic pathways that will support future efforts in the research of metabolic gene regulation. C. elegans is a small, free-living nematode that feeds on bacteria and experiences a high level of diversity in nutrient level and composition. Previously, we identified a mechanism by which the essential cofactor, vitamin B12, regulates the expression of genes involved in the degradation of propionate, referred to as B12‑mechanism‑I. This mechanism functions to prevent the toxic accumulation of propionate and requires the TFs NHR-10 and NHR-68. Using genetic screens as well as transcriptomic and metabolomic approaches, we discover a second mechanism by which vitamin B12 regulates metabolic gene expression: B12-mechanism-II. Unlike B12-mechanism-I, B12-mechanism-II is independent of propionate, requires the transcription factor NHR-114 and functions to maintain the metabolic activity of the Methionine/S-adenosylmethionine cycle in a tightly regulated regime. We also present WormPaths, an online resource that allows visualization of C. elegans metabolic pathways and enables metabolic pathway enrichment of user-uploaded transcriptomic data.

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Aujourd’hui, la biologie des systèmes est confrontée aux défis de l’analyse de l’énorme quantité de données biologiques et à la taille des réseaux métaboliques pour des analyses à grande échelle. Bien que plusieurs méthodes aient été développées au cours des dernières années pour résoudre ce problème, ce sujet reste un domaine de recherche en plein essor. Cette thèse se concentre sur l’analyse des propriétés structurales, le calcul des modes élémentaires de flux et la détermination d’ensembles de coupe minimales du graphe formé par ces réseaux. Dans notre recherche, nous avons collaboré avec des biologistes pour reconstruire un réseau métabolique de taille moyenne du métabolisme cellulaire de la plante, environ 90 noeuds et 150 arêtes. En premier lieu, nous avons fait l’analyse des propriétés structurelles du réseau dans le but de trouver son organisation. Les réactions points centraux de ce réseau trouvés dans cette étape n’expliquent pas clairement la structure du réseau. Les mesures classiques de propriétés des graphes ne donnent pas plus d’informations utiles. En deuxième lieu, nous avons calculé les modes élémentaires de flux qui permettent de trouver les chemins uniques et minimaux dans un réseau métabolique, cette méthode donne un grand nombre de solutions, autour des centaines de milliers de voies métaboliques possibles qu’il est difficile de gérer manuellement. Enfin, les coupes minimales de graphe, ont été utilisés pour énumérer tous les ensembles minimaux et uniques des réactions qui stoppent les voies possibles trouvées à la précédente étape. Le nombre de coupes minimales a une tendance à ne pas croître exponentiellement avec la taille du réseau a contrario des modes élémentaires de flux. Nous avons combiné l’analyse de ces modes et les ensembles de coupe pour améliorer l’analyse du réseau. Les résultats montrent l’importance d’ensembles de coupe pour la recherche de la structure hiérarchique du réseau à travers modes de flux élémentaires. Nous avons étudié un cas particulier : qu’arrive-t-il si on stoppe l’entrée de glucose ? En utilisant les coupes minimales de taille deux, huit réactions ont toujours été trouvés dans les modes élémentaires qui permettent la production des différents sucres et métabolites d’intérêt au cas où le glucose est arrêté. Ces huit réactions jouent le rôle du squelette / coeur de notre réseau. En élargissant notre analyse aux coupes minimales de taille 3, nous avons identifié cinq réactions comme point de branchement entre différent modes. Ces 13 réactions créent une classification hiérarchique des modes de flux élémentaires fixés et nous ont permis de réduire considérablement le nombre de cas à étudier (approximativement divisé par 10) dans l’analyse des chemins réalisables dans le réseau métabolique. La combinaison de ces deux outils nous a permis d’approcher plus efficacement l’étude de la production des différents métabolites d’intérêt par la cellule de plante hétérotrophique. / Nowadays, systems biology are facing the challenges of analysing the huge amount of biological data and large-scale metabolic networks. Although several methods have been developed in recent years to solve this problem, it is existing hardness in studying these data and interpreting the obtained results comprehensively. This thesis focuses on analysis of structural properties, computation of elementary flux modes and determination of minimal cut sets of the heterotrophic plant cellmetabolic network. In our research, we have collaborated with biologists to reconstructa mid-size metabolic network of this heterotrophic plant cell. This network contains about 90 nodes and 150 edges. First step, we have done the analysis of structural properties by using graph theory measures, with the aim of finding its owned organisation. The central points orhub reactions found in this step do not explain clearly the network structure. The small-world or scale-free attributes have been investigated, but they do not give more useful information. In the second step, one of the promising analysis methods, named elementary flux modes, givesa large number of solutions, around hundreds of thousands of feasible metabolic pathways that is difficult to handle them manually. In the third step, minimal cut sets computation, a dual approach of elementary flux modes, has been used to enumerate all minimal and unique sets of reactions stopping the feasible pathways found in the previous step. The number of minimal cut sets has a decreasing trend in large-scale networks in the case of growing the network size. We have also combined elementary flux modes analysis and minimal cut sets computation to find the relationship among the two sets of results. The findings reveal the importance of minimal cut sets in use of seeking the hierarchical structure of this network through elementary flux modes. We have set up the circumstance that what will be happened if glucose entry is absent. Bi analysis of small minimal cut sets we have been able to found set of reactions which has to be present to produce the different sugars or metabolites of interest in absence of glucose entry. Minimal cut sets of size 2 have been used to identify 8 reactions which play the role of the skeleton/core of our network. In addition to these first results, by using minimal cut sets of size 3, we have pointed out five reactions as the starting point of creating a new branch in creationof feasible pathways. These 13 reactions create a hierarchical classification of elementary flux modes set. It helps us understanding more clearly the production of metabolites of interest inside the plant cell metabolism.

Cyanobakterien sind meist photoautotroph lebende Prokaryoten, welche nahezu alle Biotope der Welt besiedeln. Sie gehören zu den wichtigsten Produzenten der weltweiten Nahrungskette. Um sich auf den täglichen Wechsel von Tag und Nacht einzustellen, besitzen Cyanobakterien eine innere Uhr, bestehend aus den Proteinen KaiA, KaiB und KaiC, deren biochemische Interaktionen zu einem 24-stündigen Rhythmus von Phosphorylierung und Dephosphorylierung führen. Die circadiane Genexpression im Modellorganismus Synechocystis sp. PCC 6803 habe ich mittels drei verschiedener Zeitserienexperimente untersucht, wobei ich einen genauen Zeitplan der Genaktivierung in einer Tag-Nacht-Umgebung, aber keine selbsterhaltenden Rhythmen entdecken konnte. Allerdings beobachtete ich einen überaus starken Anstieg der ribosomalen RNA in der Dunkelheit. Aufgrund ihrer hohen Wachstumsraten und der geringen Anforderungen an die Umwelt bilden Cyanobakterien eine gute Grundlage für die nachhaltige Erzeugung von Biokraftstoffen, für einen industriellen Einsatz sind aber weitere Optimierung und ein verbessertes Verständnis des Metabolismus von Nöten. Hierfür habe ich die Orthologie von verschiedenen Cyanobakterien sowie die Konservierung von Genen und Stoffwechselwegen untersucht. Mit einer neu entwickelten Methode konnte ich gemeinsam vorkommende Gene identifizieren und zeigen, dass diese Gene häufig an einem gemeinsamen biologischen Prozess beteiligt sind, und damit bisher unbekannte Beziehungen aufdecken. Zusätzlich zu den diskutierten Modulen habe ich den SimilarityViewer entwickelt, ein grafisches Computerprogramm für die Identifizierung von gemeinsam vorkommenden Partnern für jedes beliebige Gen. Des Weiteren habe ich für alle Organismen automatische Rekonstruktionen des Stoffwechsels erstellt und konnte zeigen, dass diese die Synthese von gewünschten Stoffen gut vorhersagen, was hilfreich für zukünftige Forschung am Metabolismus von Cyanobakterien sein wird. / Cyanobacteria are photoautotrophic prokaryotes populating virtually all habitats on the surface of the earth. They are one of the prime producers for the global food chain. To cope with the daily alternation of light and darkness, cyanobacteria harbor a circadian clock consisting of the three proteins KaiA, KaiB, and KaiC, whose biochemical interactions result in a phosphorylation cycle with a period of approximately 24 hours. I conducted three time-series experiments in the model organism Synechocystis sp. PCC 6803, which revealed a tight diurnal schedule of gene activation. However, I could not identify any self-sustained oscillations. On the contrary, I observed strong diurnal accumulation of ribosomal RNAs during dark periods, which challenges common assumptions on the amount of ribosomal RNAs. Due to their high growth rates and low demand on their environment, cyanobacteria emerged as a viable option for sustainable production of biofuels. For an industrialized production, however, optimization of growth and comprehensive knowledge of the cyanobacterial metabolism is inevitable. To address this issue, I analyzed the orthology of multiple cyanobacteria and studied the conservation of genes and metabolic pathways. Systematic analysis of genes shared by similar subsets of organisms indicates high rates of functional relationship in such co-occurring genes. I designed a novel approach to identify modules of co-occurring genes, which exhibit a high degree of functional coherence and reveal unknown functional relationships between genes. Complementing the precomputed modules, I developed the SimilarityViewer, a graphical toolbox that facilitates further analysis of co-occurrence with respect to specific cyanobacterial genes of interest. Simulations of automatically generated metabolic reconstructions revealed the biosynthetic capacities of individual cyanobacterial strains, which will assist future research addressing metabolic engineering of cyanobacteria.

The aim of this thesis was to develop stable-isotope steady-state metabolic flux analysis (MFA) based on ¹³C labeling to quantify intracellular fluxes of central carbon metabolism in plants. The experiments focus on the analysis of a heterotrophic cell suspension culture of Arabidopsis thaliana (L) Heynh. (ecotype Landsberg erecta). The first objective was to develop a robust methodology based on combining high quality steady-state stable labeling data, metabolic modeling and computational analysis. A comprehensive analysis of the factors that influence the outcome of MFA was undertaken and best practice established. This allowed a critical analysis of the subcellular compartmentation of carbohydrate oxidation in the cell culture. The second objective was to apply the methodology to nutritional perturbations of the cell suspension. A comparison of growth on different nitrogen sources revealed that transfer to an ammonium-free medium: (i) increased flux through the oxidative pentose phosphate pathway (oxPPP) by 10% relative to glucose utilisation; (ii) caused a substantial decrease in entry of carbon into the tricarboxylic acid cycle (TCA); and (iii) increased the carbon conversion efficiency from 55% to 69%. Although growth on nitrate alone might be expected to increase the demand for reductant, the cells responded by decreasing the assimilation of inorganic N. Cells were also grown in media containing different levels of inorganic phosphate (Pi). Comparison of the flux maps showed that decreasing Pi availability: (i) decreased flux through the oxPPP; (ii) increased the proportion of substrate fully oxidised by the TCA cycle; and (iii) decreased carbon conversion efficiency. These changes are consistent with redirection of metabolism away from biosynthesis towards cell maintenance as Pi is depleted. Although published genome-wide transcriptomic and metabolomic studies suggest that Pi starvation leads to the restructuring of carbon and nitrogen metabolism, the current analysis suggests that the impact on metabolic organisation is much less extreme.