Network design and analysis for multi-enzyme biocatalysis

Abstract

In vitro synthesis is a biotechnological alternative to classic chemical catalysts. However, the manual design of multi-step biosynthesis routes is very challenging, especially when enzymes from different organisms are involved. There is therefore a demand for in silico tools to guide the design of such synthesis routes using computational methods for the path-finding, as well as the reconstruction of suitable genome-scale metabolic networks that are able to harness the growing amount of biological data available. This work presents an algorithm for finding pathways from arbitrary metabolites to a target product of interest. The algorithm is based on a mixed-integer linear program (MILP) and combines graph topology and reaction stoichiometry. The pathway candidates are ranked using different ranking criteria to help finding the best suited synthesis pathway candidates. Additionally, a comprehensive workflow for the reconstruction of metabolic networks based on data of the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) combined with thermodynamic data for the determination of reaction directions is presented. The workflow comprises a filtering scheme to remove unsuitable data. With this workflow, a panorganism network reconstruction as well as single organism network models are established. These models are analyzed with graph-theoretical methods. It is also discussed how the results can be used for the planning of biosynthetic production pathways.

In vitro Synthese ist eine biotechnologische Alternative zu klassischen chemischen Katalysen. Der manuelle Entwurf von mehrstufigen Biosynthesewegen ist jedoch sehr anspruchsvoll, vor allem wenn Enzyme verschiedener Organismen beteiligt sind. Daher besteht ein Bedarf an Methoden, die helfen solche Synthesewege in silico zu entwerfen und die in der Lage sind große Mengen biologischer Daten zu bewältigen - insbesondere in Hinblick auf die Rekonstruktion genomskaliger metabolischer Netzwerkmodelle und die Pfadsuche in solchen Netzwerken. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus zur Pfadsuche zu einem Zielprodukt ausgehend von beliebigen Substraten präsentiert. Der Algorithmus basiert auf einem gemischt-ganzzahligen linearen Programm, das Graphtopologie mit Reaktionsstöchiometrien kombiniert. Die Pfadkandidaten werden anhand verschiedener Kriterien geordnet, um die am besten geeigneten Kandidaten für die Synthese zu finden. Außerdem wird ein umfassender Workflow für die Rekonstruktion metabolischer Netzwerke basierend auf der Datenbank KEGG sowie thermodynamischen Daten vorgestellt. Dieser umfasst einen Filter, der anhand verschiedener Kriterien geeignete Reaktionen auswählt. Der Workflow wird zum Erstellen einer organismusübergreifenden Netzwerkrekonstruktion, sowie Netzwerken einzelner Organismen genutzt. Diese Modelle werden mit graphentheoretischen Methoden analysiert. Es wird diskutiert, wie die Ergebnisse für die Planung von biosynthetischen Produktionswegen genutzt werden können.