Metabolik akı analizi tekniklerini kullanarak hücrenin biyolojik amacının incelenmesi

Abstract

Yapılan bu tez çalışmasındaki genel amaç, Aşağıdan Yukarı Sistem Biyolojisi yaklaşımlarından olan Akı Dengesi Analizi ve Kontrol-etkili Akı Analizi matematiksel yöntemlerini kullanarak Escherichia coli ve Saccharomyces cerevisiae mikroorganizmalarının farklı ortamlardaki davranışlarının ardında yatan biyolojik amacın ne olduğunu anlayabilmek ve bu mikroorganizmalar için bütün ortamlarda geçerli olabilen temel amaç (maksimum biyokütle üretimi) ve ikincil amaç (minimum enzim üretme) fonksiyonları önererek bir simülasyon çalışması yapmaktır. Bu amaç doğrultusunda, her iki mikroorganizma için de iki farklı boyutta (küçük boyut ve genom boyut) metabolik modeller kullanılarak elde edilen metabolik akı dağılımları, organizmalara ait farklı üç ortamdaki (kesikli oksijenli, sürekli oksijenli ve oksijensiz büyüme) literatürden elde edilen deneysel akı dağılımları ile karşılaştırıldı. Yapılan bu çalışma sayesinde, önerilen temel ve ikincil amaç fonksiyonlarının üç farklı ortamda da mikroorganizmaların gerçekteki davranışını ne kadar yansıttığı, kullanılan farklı boyuttaki metabolik modellerin mikroorganizmları ne kadar temsil ettiği ve kullanılan matematiksel metotların mikroorganizmların gerçek davranışını tahmin etmedeki analiz kabiliyeti test edilmiş oldu. Bu doğrultuda elde edilen başlıca sonuçlar; (a) En iyi sonuçların Akı Dengesi Analizi ile elde edilmesi, (b) Minimum enzim üretimini matematiksel olarak en iyi ifade eden fonksiyonun hücre içi akıların karelerinin toplamının minimizasyonu olması, (c) Akı dağılımı hesaplamalarında canlının esnek davranma eğiliminin dikkate alınması gerektiği şeklinde özetlenebilir.The main goal of this study is to understand biological objective of Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae microorganisms in different environments by using two mathematical methods of bottom-up systems biology: Flux Balance Analysis and Control Effective Flux Analysis. It is also aimed to perform a simulation study by suggesting primary objective (maximum biomass production) and secondary objective (minimum enzyme production) functions for these microorganisms in any condition. Within this scope, metabolic flux distributions obtained by using two different (small size and genome size) metabolic models are compared with literature-based findings in three different conditions (aerobic chemostat, aerobic batch and anaerobic media) for both microorganisms. This study enabled the investigation of how (i) different scale metabolic models, (ii) suggested objective functions, and (iii) different mathematical methods represent microorganism behavior in three different conditions. Among others, the following main conclusions were obtained: a) Flux Balance Analysis gives closest results to the experimental data, b) the best function that represent microorganism behavior is the minimization of the sum of square of all intracellular fluxes, c) the flexibility of microorganisms have to be taken into account in simulation studies.