Genome-scale metabolic modeling of the human milk oligosaccaharide utilization metabolims by bifidobacterium longum subsp. infantis
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Date
2021
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Abstract
Los modelos metabólicos a escala genómica (GSMMs por su sigla en inglés) son
representaciones matemáticas de la estequiometría de las reacciones metabólicas,
desarrollados para simular condiciones de crecimiento e interacciones. Bifidobacterium
longum subsp. infantis es una de las especies mas representativas del intestino infantil,
asociada a una buena salud en el recién nacido y reconocida como una bacteria
beneficiosa. Este organismo depende de su actividad sacarolítica para obtener fuentes de
carbono, y es considerado un organismo modelo de utilización de oligosacáridos de
leche humana (HMOs por su sigla en inglés). HMOs son moléculas diversas incluyendo
lactosa, lacto-N-tetraosa (LNT), lacto-N-neotetraosa (LNnT), 2-fucosil lactosa (2FL), 3-
fucosil lactosa (3FL) y 6-sialil lactosa (6SL). Los detalles moleculares respecto a la
utilización de HMO son bien entendidos. Sin embargo, las vías metabólicas expresadas
para el uso de cada carbohidrato y sus consecuencias metabólicas no han sido del todo
abordadas. En este estudio, reconstruimos el metabolismo de este microorganismo
utilizando la anotación de B. infantis ATCC 15967 desde AGORA, además se realizó
una revisión de los genomas anotados y la literatura actual. La reconstrucción (iLR554)
cuenta con 554 genes, 1078 reacciones (747 reacciones asociadas a genes) y 933
metabolitos. La curación fue hecha usando información de RNA-seq para cerrar los gaps
del modelo. Los datos de transcriptómica fueron luego integrados en la simulación
extrayendo modelos específicos para fuentes de carbono mediante el algoritmo GIMME.
iLR554 fue capaz de evidenciar varias diferencias en el metabolismo de HMOs
dependiendo de las características funcionales de los compuestos. La producción de
metabolitos importantes como lactato y acetato fue común a todos los sustratos. Sin
embargo, nuestro modelo predijo pequeñas producciones de succinato, formiato y
etanol. Si bien los datos de RNA-seq fueron útiles, se observó una baja correlación entre
los flujos metabólicos y datos transcripcionales. Este trabajo es una plataforma útil para
simular el metabolismo de una bacteria prominente en el intestino infantil, y diseñar
simbióticos comerciales o consorcios bacterianos que contengan especies del género
Bifidobacterium.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021