Genome-scale metabolic network reconstruction and constraint-based analysis of selected disease-associated bacteria: Klebsiella pneumoniae HS11286 and Prevotella copri DSM 18205

Abstract

Klebsiella pneumoniae HS11286 suşu ölümcül enfeksiyonlara neden olan çoklu ilaca direnç gösteren bir bakteridir. Prevotella copri DSM 18205, insan bağırsak florasında yaşayan yararlı bir bakteridir ve en önemlisi, insan bağırsak florasında P.copri organizmasının düşük seviyede olması birçok hastalığa neden olur. Bakterilerdeki metabolik etkileşimlerin gösterimi, hastalıkların moleküler mekanizmalarını aydınlatır ve bu sayede yeni tedavi yöntemlerinin geliştirilmesini sağlar. Genom ölçeğinde metabolik ağ modelleri (GEM'ler) bu amaç için büyük öneme sahiptir. Bu çalışmada, iKp1481 olarak adlandırılan Klebsiella pneumoniae HS11286 suşu için bir GEM oluşturuldu ve bu metabolik model 2649 reaksiyon, 2116 metabolit ve 1481 gen içermektedir. Buna ek olarak, Prevotella copri DSM 18205 için iPc621 adı verilen bir GEM üretildi ve bu metabolik model 1775 reaksiyon, 1373 metabolit ve 621 gen içermektedir. Genom bilgisinden yola çıkarak GEM oluşturmanın dört aşaması vardır: taslak metabolik model oluşturulması, manuel iyileştirme, matematiksel modele dönüşüm ve modelin doğrulanması. Taslak model oluşturulması aşamasında, şablon model olarak, hedef organizmalara genetik olarak yakınlığı olan organizmalara ait yüksek kaliteli genom ölçekli metabolik modeller kullanılmıştır. Daha ileri bir çalışma olarak ise, oluşturulan taslak metabolik modeller kapsamlı bir şekilde iyileştirilmiştir ve iyileştirilmiş modelin ilgili organizmanın metabolizmasının güvenilir bir gösterimine sahip olduğu deneysel verilerle doğrulanmıştır. Bu amaçla, iKp1481 için aerobik koşulda farklı karbon kaynakları kullanılarak Akı Dengesi Analizi yoluyla büyüme simülasyonları ve gen delesyon analizleri gerçekleştirilerek modelin validasyonu sağlandı. iPc621 için ise, anaerobik koşullarda D-glikoz minimal ortamında in siliko büyüme tahminleri ile ve esansiyel gen analizi ile doğrulama analizleri gerçekleştirildi. Sonuç olarak, nihai GEM'ler çalışır durumdadır ve hedef organizmaların metabolik davranışını belirli ölçüde yansıtabilmektedir.Klebsiella pneumoniae HS11286 is a multi-drug resistant bacteria causing mortality-related infections. Prevotella copri DSM 18205 is a beneficial bacterial strain inhabited in human gut flora, and importantly, the low abundance of P.copri in gut microbiota causes many diseases. The representation of metabolic interactions within bacteria elucidates the molecular mechanisms of the diseases and consequently provides design of novel treatments. The genome-scale metabolic network models (GEMs) have great importance for this purpose. In this study, a GEM for Klebsiella pneumoniae HS11286, called iKp1481, was reconstructed and it contains 2649 reactions, 2116 metabolites and 1481 genes. In addition, a GEM for Prevotella copri DSM 18205, called iPc621, was generated and it contains 1775 reactions, 1373 metabolites and 621 genes. The GEM reconstruction has four phases: draft reconstruction, manual curation, conversion into mathematical model, and model validation. In the draft model reconstruction stage, high-quality GEMs of genetically close organisms to the target organisms as template models were used. As a further study, the draft models were extensively curated, and validated with the experimental data to have more reliable demonstration of organism's metabolism. iKp1481 was validated with the growth simulations performed via Flux Balance Analysis method on different carbon sources in aerobic condition, and the gene deletion analysis. iPc621 was validated with in silico growth predictions on D-glucose minimal medium in anaerobic conditions, and the gene essentiality analysis. As a result, the final GEMs are functional and can demonstrate the metabolic behavior of the target organisms to a certain level.