
تعداد نشریات | 26 |
تعداد شمارهها | 447 |
تعداد مقالات | 4,557 |
تعداد مشاهده مقاله | 5,380,001 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,580,066 |
بررسی اثر تغییردهندههای اپیژنتیکی و شبیهسازی مهندسی ژنتیکی بر پایه مدلهای متابولیکی برای افزایش تولید پیشسازهای ترپنی در مخمر | ||
مجله بیوتکنولوژی کشاورزی | ||
دوره 17، شماره 2، اردیبهشت 1404، صفحه 55-78 اصل مقاله (648.43 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22103/jab.2025.24553.1640 | ||
نویسندگان | ||
هاجر عبادی1؛ پیام ستوده2؛ علی نیازی* 3 | ||
1دانشجوی دکتری، پژوهشکده بیوتکنولوژی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران. | ||
2دانشیار، گروه مهندسی شیمی، دانشکده مهندسی شیمی، نفت و گاز، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران. | ||
3: استاد، پژوهشکده بیوتکنولوژی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف: این مطالعه با هدف افزایش تولید ایزوپنتنیل پیروفسفات (IPP)، پیشساز کلیدی در سنتز ترپنوئیدها، در مخمر ساکارومایسس سرویزیه انجام شد. دو رویکرد مهم شامل استفاده از تغییرات اپیژنتیکی با استفاده از آزاسیتیدین و سدیم بوتیرات و مهندسی ژنتیک هدفمند مبتنی بر شبیهسازیهای محاسباتی مورد بررسی قرار گرفت. مواد و روشها: تیمار آزاسیتیدین با دمتیلاسیون نواحی پروموتر ژنها و تیمار سدیم بوتیرات با مهار آنزیمهای هیستون داستیلاز (HDAC)، منجر به تنظیم بیان ژنهای دخیل در مسیر موالونات میشوند. شبیهسازیهای محاسباتی با مدل iMM904 و الگوریتم الهام گرفته از OptForce-FSEOF برای شناسایی واکنشهای کلیدی و بهینهسازی شار متابولیکی استفاده گردید. در این پژوهش، تیمارهای آزاسیتیدین و سدیم بوتیرات بهترتیب در غلظتهای 50 میکرومولار و 25 میلیمولار به محیط کشت حاوی مخمر اضافه شده و سپس غلظت متابولیتها با استفاده از کروماتوگرافی مایع-طیفسنجی جرمی متوالی (LC-MS/Ms) اندازهگیری شد. نتایج: نتایج نشان داد که، آزاسیتیدین و سدیم بوتیرات غلظت متابولیتهای کلیدی فسفوموالونات، ایزوپنتنیل پیرو فسفات و دیمتیل آلیل دیفسفات را بهطور معناداری افزایش داده و از این طریق مسیر متابولیکی موالونات تقویت شده است. آزاسیتیدین در افزایش غلظت فسفوموالونات مؤثرتر از سدیم بوتیرات بود، در حالی که هر دو تیمار در تولید ایزوپنتنیل پیروفسفات اثری مشابه داشتند. از سوی دیگر، کاهش شار واکنش ACACT1m در شبیهسازی مهندسی ژنتیک منجر به بازتخصیص منابع متابولیکی استیل کوآنزیمA به مسیر موالونات و افزایش تولید ایزوپنتنیل پیروفسفات تا 15/7 میلیمول بر گرم وزن خشک در ساعت شد، و نرخ رشد سلولی هم در سطح مطلوب 36/0 گرم وزن خشک بر ساعت حفظ گردید. نتیجهگیری: بر اساس نتایج این پژوهش میتوان پیشنهاد داد که ترکیب دو روش، استفاده از مواد تغییردهنده اپیژنتیکی برای اعمال تغییرات اپیژنتیکی و مهندسی ژنتیک هدفمند همراه با بهرهگیری از آنالیزهای محاسباتی و شبیهسازیهای متابولیکی، میتواند یک راهبرد کارآمد برای بهینهسازی تولید ترپنوئیدها در مقیاس صنعتی باشد. این رویکرد با بهرهگیری از مزایای همزمان هر دو روش، ظرفیت تولید مخمر ساکارومایسس سرویزیه را برای محصولات ارزشمند زیستی ارتقا میدهد. کلمات کلیدی: پیش سازهای ترپن، تغییردهندههای اپیژنتیکی، مدل متابولیکی در مقیاس ژنوم، مهندسی ژنتیک | ||
کلیدواژهها | ||
پیش سازهای ترپن؛ تغییردهنده های اپیژنتیکی؛ مدل متابولیکی در مقیاس ژنوم؛ مهندسی ژنتیکی | ||
مراجع | ||
Alavi, M., Mozafari, M. R., Ghaemi, S., Ashengroph, M., Hasanzadeh Davarani, F., & Mohammadabadi, M. (2022). Interaction of epigallocatechin gallate and quercetin with spike glycoprotein (S-Glycoprotein) of SARS-CoV-2: In silico study. Biomedicines, 10(12), 3074. https://doi.org/10.3390/biomedicines10123074. Alter, T. B., & Ebert, B. E. (2019). Determination of growth-coupling strategies and their underlying principles. BMC Bioinformatics, 20(1), 447. https://doi.org/10.1186/s12859-019-2946-7. Amiri Roudbar, M., Mohammadabadi, M. R., Ayatollahi Mehrgardi, A., Abdollahi-Arpanahi, R., Momen, M., Morota, G., Brito Lopes, F., Gianola, D., & Rosa, G. J. M. (2020). Integration of single nucleotide variants and whole-genome DNA methylation profiles for classification of rheumatoid arthritis cases from controls. Heredity, 124(5), 658–674. https://doi.org/10.1038/s41437-020-0301-4 Barazandeh, A., Mohammadabadi, M. R., Ghaderi-Zefrehei, M., & Nezamabadi-Pour, H. (2016). Genome-wide analysis of CpG islands in some livestock genomes and their relationship with genomic features. Czech Journal of Animal Science, 61(11), 487–495. https://doi.org/10.17221/78/2015-CJAS Bhatt, D. P., Mills, C. A., Anderson, K. A., Henriques, B. J., Lucas, T. G., Francisco, S., Liu, J., Ilkayeva, O. R., Adams, A. E., Kulkarni, S. R., Backos, D. S., Major, M. B., Grimsrud, P. A., Gomes, C. M., & Hirschey, M. D. (2022). Deglutarylation of glutaryl-CoA dehydrogenase by deacylating enzyme SIRT5 promotes lysine oxidation in mice. The Journal of Biological Chemistry, 298(4), 101723. https://doi.org/10.1016/j.jbc.2022.101723 Bind, S., Bind, S., Sharma, A. K., & Chaturvedi, P. (2022). Epigenetic modification: A key tool for secondary metabolite production in microorganisms. Frontiers in Microbiology, 13, 784109. https://doi.org/10.3389/fmicb.2022.784109 Bordbar, F., Mohammadabadi, M., Jensen, J., Xu, L., Li, J., & Zhang, L. (2022). Identification of candidate genes regulating carcass depth and hind leg circumference in Simmental beef cattle using Illumina Bovine Beadchip and next-generation sequencing analyses. Animals (Basel), 12(9), 1103. https://doi.org/10.3390/ani12091103 Borodina, I., & Nielsen, J. (2014). Advances in metabolic engineering of yeast Saccharomyces cerevisiae for production of chemicals. Biotechnology Journal, 9(5), 609–620. https://doi.org/10.1002/biot.201300445 Choi, H. S., Lee, S. Y., Kim, T. Y., & Woo, H. M. (2010). In silico identification of gene amplification targets for improvement of lycopene production. Applied and Environmental Microbiology, 76(10), 3097–3105. https://doi.org/10.1128/AEM.00115-10 Curran, K. A., Crook, N. C., & Alper, H. S. (2012). Using flux balance analysis to guide microbial metabolic engineering. Methods in Molecular Biology, 834, 197–216. https://doi.org/10.1007/978-1-61779-483-4_13 Dolce, V., Cappello, A. R., & Capobianco, L. (2014). Mitochondrial tricarboxylate and dicarboxylate-tricarboxylate carriers: from animals to plants. IUBMB life(International Union of Biochemistry and Molecular Biology), 66(7), 462–471. https://doi.org/10.1002/iub.1290 Dunn, W. B., & Winder, C. L. (2011). Sample preparation related to the intracellular metabolome of yeast methods for quenching, extraction, and metabolite quantitation. Methods in Enzymology, 500, 277–297. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-385118-5.00015-3 Feist, A. M., Zielinski, D. C., Orth, J. D., Schellenberger, J., Herrgard, M. J., & Palsson, B. Ø. (2010). Model-driven evaluation of the production potential for growth-coupled products of Escherichia coli. Metabolic Engineering, 12(3), 173–186. https://doi.org/10.1016/j.ymben.2009.10.003 Goudarzi A. (2019). The recent insights into the function of ACAT1: A possible anti-cancer therapeutic target. Life sciences, 232, 116592. https://doi.org/10.1016/j.lfs.2019.116592 Gudmundsson, S., & Thiele, I. (2010). Computationally efficient flux variability analysis. BMC Bioinformatics, 11, 489. https://doi.org/10.1186/1471-2105-11-489 Heerboth, S., Lapinska, K., Snyder, N., Leary, M., Rollinson, S., & Sarkar, S. (2014). Use of epigenetic drugs in disease: An overview. Genetics & Epigenetics, 6, 9–19. https://doi.org/10.4137/GEG.S12270 Heidarpour, F., Mohammadabadi, M. R., Zaidul, I. S. M., Maherani, B., Saari, N., Hamid, A. A., Abas, F., Manap, M. Y. A, Mozafari, M. R, (2011). Use of prebiotics in oral delivery of bioactive compounds: a nanotechnology perspective. Die Pharmazie 66(5), 319-324. http://dx.doi.org/10.1691/ph.2011.0279 Hiser, L., Basson, M. E., & Rine, J. (1994). ERG10 from Saccharomyces cerevisiae encodes acetoacetyl-CoA thiolase. The Journal of Biological Chemistry, 269(50), 31383–31389. https://doi.org/10.1016/S0021-9258(18)31705-8 Kang, J. G., Park, J. S., Ko, J. H., & Kim, Y. S. (2019). Regulation of gene expression by altered promoter methylation using a CRISPR/Cas9-mediated epigenetic editing system. Scientific Reports, 9(1), 11960. https://doi.org/10.1038/s41598-019-48130-3 Khabiri, A., Toroghi, R., Mohammadabadi, M., & Tabatabaeizadeh, S. E. (2023). Introduction of a Newcastle disease virus challenge strain (sub-genotype VII.1.1) isolated in Iran. Veterinary Research Forum, 14(4), e221. https://doi.org/10.30466/vrf.2022.548152.3373 Kim, B., Kim, W. J., Kim, D. I., & Lee, S. Y. (2015). Applications of genome-scale metabolic network model in metabolic engineering. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology, 42(3), 339–348. https://doi.org/10.1007/s10295-014-1554-9 Ku, J. T., Chen, A. Y., & Lan, E. I. (2020). Metabolic engineering design strategies for increasing acetyl-CoA flux. Metabolites, 10(4), 166. https://doi.org/10.3390/metabo10040166 Lechner, A., Brunk, E., & Keasling, J. D. (2016). The need for integrated approaches in metabolic engineering. Cold Spring Harbor Perspectives in Biology, 8(11), a023903. https://doi.org/10.1101/cshperspect.a023903 Leschelle, X., Delpal, S., Goubern, M., Blottière, H. M., & Blachier, F. (2000). Butyrate metabolism upstream and downstream acetyl-CoA synthesis and growth control of human colon carcinoma cells. European Journal of Biochemistry, 267(21), 6435–6442. https://doi.org/10.1046/j.1432-1327.2000.01731.x Liao, P., Hemmerlin, A., Bach, T. J., & Chye, M. L. (2016). The potential of the mevalonate pathway for enhanced isoprenoid production. Biotechnology Advances, 34(5), 697–713. https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2016.03.005 Ma, Y., Zu, Y., Huang, S., & Stephanopoulos, G. (2023). Engineering a universal and efficient platform for terpenoid synthesis in yeast. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 120(1), e2207680120. https://doi.org/10.1073/pnas.2207680120 Mohammadabadi, M., Babenko, I. O., Borshch, O., Kalashnyk, O., Ievstafiieva, Y., & Buchkovska, V. (2024). Measuring the relative expression pattern of the UCP2 gene in different tissues of the Raini Cashmere goat. Agricultural Biotechnology Journal, 16(3), 317-332. https://doi.org/10.22103/jab.2024.24337.1627 Mukherjee, M., Blair, R. H., & Wang, Z. Q. (2022). Machine-learning guided elucidation of contribution of individual steps in the mevalonate pathway and construction of a yeast platform strain for terpenoid production. Metabolic Engineering, 74, 139–149. https://doi.org/10.1016/j.ymben.2022.10.004 Nielsen, J., Larsson, C., van Maris, A., & Pronk, J. (2013). Metabolic engineering of yeast for production of fuels and chemicals. Current Opinion in Biotechnology, 24(3), 398–404. https://doi.org/10.1016/j.copbio.2013.03.023 Olano, C., Lombó, F., Méndez, C., & Salas, J. A. (2008). Improving production of bioactive secondary metabolites in actinomycetes by metabolic engineering. Metabolic Engineering, 10(5), 281–292. https://doi.org/10.1016/j.ymben.2008.07.001 Orsó, E., & Burkhardt, R. (2020). ATP-citrate lyase: A driver of metabolism and histone acetylation. Current Opinion in Lipidology, 31(6), 362–363. https://doi.org/10.1097/MOL.0000000000000719 Orth, J. D., Thiele, I., & Palsson, B. Ø. (2010). What is flux balance analysis?. Nature Biotechnology, 28(3), 245–248. https://doi.org/10.1038/nbt.1614 Park, J. M., Kim, T. Y., & Lee, S. Y. (2009). Constraints-based genome-scale metabolic simulation for systems metabolic engineering. Biotechnology Advances, 27(6), 979–988. https://doi.org/10.1016/j.biotechadv.2009.05.019 Pereira, R., Nielsen, J., & Rocha, I. (2016). Improving the flux distributions simulated with genome-scale metabolic models of Saccharomyces cerevisiae. Metabolic Engineering Communications, 3, 153–163. https://doi.org/10.1016/j.meteno.2016.05.002 Pietrocola, F., Galluzzi, L., Bravo-San Pedro, J. M., Madeo, F., & Kroemer, G. (2015). Acetyl coenzyme A: A central metabolite and second messenger. Cell Metabolism, 21(6), 805–821. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2015.05.014 Ranganathan, S., Suthers, P. F., & Maranas, C. D. (2010). OptForce: an optimization procedure for identifying all genetic manipulations leading to targeted overproductions. PLoS Computational Biology, 6(4), e1000744. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1000744 Rangel, A. T., Gomez Ramirez, J. M., Gonzalez Barrios, A. F.(2020) From industrial by‐products to value‐added compounds: the design of efficient microbial cell factories by coupling systems metabolic engineering and bioprocesses. Biofuels, Bioproducts and Biorefining, 14(6) 1228–1238. https://doi.org/10.1002/bbb.2127 Safaei, S. M. H., Dadpasand, M., Mohammadabadi, M., Atashi, H., Stavetska, R., Klopenko, N., & Kalashnyk, O. (2022). An Origanum majorana leaf diet influences Myogenin gene expression, performance, and carcass characteristics in lambs. Animals (Basel), 13(1), 14. https://doi.org/10.3390/ani13010014 da Silva, T. L., Gouveia, L., & Reis, A. (2014). Integrated microbial processes for biofuels and high value-added products: The way to improve the cost effectiveness of biofuel production. Applied Microbiology and Biotechnology, 98(3), 1043–1053. https://doi.org/10.1007/s00253-013-5389-5 Simeonidis, E., & Price, N. D. (2015). Genome-scale modeling for metabolic engineering. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology, 42(3), 327–338. https://doi.org/10.1007/s10295-014-1576-3 Tomm, H. A., Ucciferri, L., & Ross, A. C. (2019). Advances in microbial culturing conditions to activate silent biosynthetic gene clusters for novel metabolite production. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology, 46(9-10), 1381–1400. https://doi.org/10.1007/s10295-019-02198-y Westover, J. B., Goodman, S. I., & Frerman, F. E. (2001). Binding, hydration, and decarboxylation of the reaction intermediate glutaconyl-coenzyme A by human glutaryl-CoA dehydrogenase. Biochemistry, 40(46), 14106–14114. https://doi.org/10.1021/bi015637p Williams, R. B., Henrikson, J. C., Hoover, A. R., Lee, A. E., & Cichewicz, R. H. (2008). Epigenetic remodeling of the fungal secondary metabolome. Organic & Biomolecular Chemistry, 6(11), 1895–1897. https://doi.org/10.1039/b804701d Xue, M., Hou, X., Fu, J., Zhang, J., Wang, J., Zhao, Z., Xu, D., Lai, D., & Zhou, L. (2023). Recent advances in search of bioactive secondary metabolites from fungi triggered by chemical epigenetic modifiers. Journal of Fungi (Basel, Switzerland), 9(2), 172. https://doi.org/10.3390/jof9020172 Yang, B. C., Lee, M. S., Lin, M. K., & Chang, W. T. (2022). 5-Azacytidine increases tanshinone production in Salvia miltiorrhiza hairy roots through epigenetic modulation. Scientific Reports, 12(1), 9349. https://doi.org/10.1038/s41598-022-12577-8 Zhang, L., Liu, C., Jiang, Q., & Yin, Y. (2021). Butyrate in energy metabolism: There is still more to learn. Trends in endocrinology and metabolism: TEM, 32(3), 159–169. https://doi.org/10.1016/j.tem.2020.12.003 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 522 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 125 |