Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:37:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Nas últimas décadas, reconstruções e aplicações de modelos metabólicos em escala genômica influenciaram fortemente o campo da biologia de sistemas, com base em uma combinação de informações sobre a sequência genômica e informações bioquímicas, proporcionando uma plataforma sobre a qual a análise computacional de uma rede metabólica pode ser realizada. A bactéria Gram-negativa Gluconacetobacter tem sido extensivamente usada para a síntese de celulose. Recentemente a sequência do genoma da bactéria Gluconacetobacter hansenii ATCC 23769 (GenBank: CM000920 e taxonomia ID: 714995), se tornou disponível em bancos de dados, permitindo os estudos deste organismo e sua produção de celulose bacteriana. Dentre os campos de aplicações da celulose bacteriana, está o da medicina como curativo de feridas, material de pele artificial entre outras aplicações. Para uma visão global das capacidades da G. hansenii é fundamental a construção de um modelo metabólico. O conhecimento sobre a via metabólica de um organismo permite a compreensão da fisiologia celular e regulação de seu metabolismo, sendo a quantificação de fluxos metabólicos um importante objetivo, principalmente no que diz respeito à obtenção de produtos úteis comercialmente ou cientificamente. A abordagem da reconstrução e análise baseada em restrições tem sido utilizada para analisar e construir in silico reconstruções da rede metabólica. Neste trabalho a rede foi reconstruída a partir da sequência genômica anotada deste organismo usando o software Pathway Tools para gerar uma rede preliminar. Além disso, um recurso para a geração e análise de modelos metabólicas em escala genômica, chamado Modelo SEED foi usado criando um banco de dados do organismo. O passo seguinte foi a etapa de cura manual baseada numa combinação de informações genômicas, bioquímicas e fisiológicas em diversos bancos de dados e literatura. O objetivo foi reconstruir a rede com as principais vias e reações para a produção da celulose. Foi utilizado o software MATLAB® utilizando as funções disponíveis no COBRA toolbox. Além disso, um conjunto de ferramentas de biologia de sistemas computacionais, desenvolvido pelo nosso grupo chamado GEnSys (Genomic Engineering System), foi aplicado à rede. O GEnSys compreende vários módulos que permitem a análise e simulação de redes bioquímicas, tais como ABF (análise debalanço de fluxo) e AFM (análise de fluxo metabólico). Usando o modelo matemático em conjunto com os métodos baseados em restrição, foram simulados os fluxos metabólicos, mimetizando três diferentes condições ambientais para compreender os efeitos de produção de celulose, crescimento bacteriano e a distribuição dos fluxos na rede variando as fontes de carbonos: glicose, glicerol e manitol. As modificações no protocolo desenvolvido para reconstruções metabólicas permitiram a construção do primeiro modelo core da G. hansenii.<br> / Abstract : In the last decade, reconstruction and applications of genome-scale metabolic network have strongly influenced the field of systems biology, based on a combination of genome sequence information and detailed biochemical information, providing a platform on which high throughput computational analysis of metabolic network can be accomplished. The Gram-negative bacterium Gluconacetobacter has been extensively used for cellulose synthesis. Recently Gluconacetobacter hansenii ATCC 23769 genome sequence has become available (GenBank number: CM000920 and taxonomy ID: 714995), allowing studies of this organism and its production of bacterial cellulose. Among the application fields of bacterial cellulose is the medicine, used as wound dressing, artificial skin material and other applications. For a global understanding of the capabilities of G. hansenii it is essential the construction of a metabolic model. The knowledge about the metabolic pathway of an organism allows the understanding of cellular physiology and regulation of metabolism, which the quantification of metabolic fluxes is an important objective, especially with regard to obtaining commercially or scientifically useful products. The constraint-based reconstruction and analysis approach has been used to analyze and build in silico metabolic network reconstructions. In this work, the network was reconstructed from the annotated genomic sequence of this organism using Pathway Tools software to generate a preliminary network. Also a resource for generation and analysis of genome-scale metabolic models, called Model SEED was used by creating a database of the organism. The next step was the manual curation based on a combination of genomic, biochemical and physiological information in several databases and literature. The goal was to rebuild the network with the main pathways and reactions for the production of cellulose. MATLAB® using the functions available in the COBRA toolbox was also uses. Moreover, a set of computational systems biology tools, written by our group, called GEnSys, (Genomic Engineering System), was applied to the network. GEnSys comprises several modules that allow analysis and simulation of biochemical reaction networks, such as FBA (flux balance analysis)and MFA (metabolic flux analysis). Using the model in conjunction with the constraint-based methods, the metabolic fluxes were simulated mimicking three different environmental conditions to understand the effects of cellulose production, bacterial growth and flux distribution in the network by varying the carbon sources: glucose, mannitol and glycerol. The modifications in the protocol developed for metabolic reconstructions allowed the construction of the first core model of G. hansenii.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/129035 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Souza, Samara Silva de |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Porto, Luismar Marques |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 144 p.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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