Kinetic models of metabolism: model construction, model analysis and biotechnological applications
Modélisation cinétique du métabolisme: construction du modèle, analyse et applications biotechnologiques
Résumé
This thesis shows how to build a kinetic model the central carbon metabolism of the Escherichia coli bacterium to test a bioengineering strategy where the gene expression machinery (GEM) is controllable. The idea is to reorient the machinery from growth to the production of industrially interesting com- pounds. Because this controlled bacterium will no longer maximize growth, flux balance frameworks are inadequate and instead a kinetic modelling approach is necessary. Given the large number of re- actions included in the network, a pipeline has been built to automatically generate kinetic laws from reaction stoichiometries. In this context a precise description of the reactional mechanism is impossible and I use the convenience kinetic framework for reversible reaction or Michaelis-Menten for irreversible ones; both are derived assuming independent reactants. The parameter fitting searches for the model that matches best the steady state conditions of concentration and flux, prior distributions for parameters built from literature data, and time course data for tracers. The thesis highlights the importance of including these time courses and of understanding the different characteristic times in such systems, the standard relaxation time not always being the longest characteristic time. Lastly, the optimised model is used to show that the yield of a target metabolite is increased by down regulating the GEM.
Cette thèse décrit une méthode pour développer un modèle du métabolisme carboné central chez la bactérie Escherichia coli afin de tester une stratégie de bio-ingénierie sur une souche pour laquelle la machinerie d’expression génique(GEM) est contrôlable. L’idée est de réorienter la machine cellulaire depuis sa croissance vers la production d’un composé industriellement intéressant. La bactérie ainsi contrôlée ne va plus maximiser sa croissance, ce qui rend le cadre de la “Flux balance analysis” inapproprié pour la modélisation; un modèle cinétique lui est préféré. Étant donné le nombre important de réactions présentes dans le réseau, un pipeline a été mis en place pour produire automatiquement les lois cinétiques à partir des stœchiométries de réaction. Dans ce contexte, une description précise des mécanismes de réaction est impossible ce qui m’a poussé à choisir des modélisations de type "convenience kinetic" pour les réactions réversibles ou "Michaelis-Menten" pour les irréversibles; dans les deux cas les réactants sont supposés indépendants. L’ajustement des paramètres cherche à s’accorder au mieux avec des valeurs à l’état stationnaire de flux et concentrations, des distributions a priori de paramètres construites à partir de la littérature ainsi que des données de dynamique pour des traceurs. La thèse met en avant l’importance d’intégrer ces dernières et décrit les différents temps qui caractérisent un tel système, notamment le temps de relaxation n’est pas toujours celui le plus lent. Pour finir, le modèle optimisé est utilisé pour montrer qu'inhiber le GEM permet d'augmenter le rendement pour la production d'un métabolite cible.
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