Modelagem metabólica da produção de polihidroxialcanoatos com diferentes composições monoméricas por Pseudomonas sp.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Nahat, Rafael Augusto Theodoro Pereira de Souza
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Biopolímeros; Bioprocess optimization; Bioprocessos; Espaços vetoriais; Flux Balance Analysis; Genome-scale metabolic model; Metabolismo celular; Otimização convexa; Polyhydroxyalkanoates; Predictive phenotypic model
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/87/87131/tde-06112020-154425/

Uma grande base de dados gerados em quimiostato pela linhagem Pseudomonas sp. LFM046, produtora eficiente de polihidroxialcanoatos (PHA), estava disponível e foi utilizada para validar modelos metabólicos preditivos em escala genômica. Visando maximizar o teor de PHA com o controle da sua composição monomérica (e portanto das suas propriedades mecânicas), três etapas foram realizadas. Primeiro, um modelo N-fenotípico foi desenvolvido com base em 3 princípios biológicos e aplicado para selecionar os cultivos que melhor representavam todos os fenotipos possíveis da LFM046. Segundo, uma rede draft em escala genômica gerada automaticamente pelo webservice KBase a partir do genoma, montado pelo software MeDuSa, foi refinada usando dois métodos: o manual, que foi sistematizado e registrado para referencia futura, e o N-GlobalFit, um novo método automático que foi validado como prova-de-conceito. As qualidades preditivas das redes metabólicas refinadas foram avaliadas usando o modelo N-fenotipico. Terceiro, simulações FBA (Flux Balance Analysis) específicas nessas redes confirmaram que a velocidade relativa da síntese de novo de ácidos graxos e afetada por condições de cultivo e determina o teor e a composição do PHA. Os métodos e software desenvolvidos neste trabalho, em colaboração com o grupo de pesquisa francês European Research Team in Algorithms and Biology, formaL and Experimental (ERABLE), foram generalizados a partir do estudo-de-caso da produção de PHA por Pseudomonas sp. LFM046 a fim de estabelecer uma framework de Pesquisa & Desenvolvimento (P&D) transferível para outras linhagens e bioprocessos.