A workflow for generating multi-strain genome-scale metabolic models of prokaryotes

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作者
Charles J. Norsigian,Xin Fang,Yara Seif,Jonathan M. Monk,Bernhard Ø. Palsson
出处
期刊:Nature Protocols [Springer Nature]
卷期号:15 (1): 1-14 被引量:78
标识
DOI:10.1038/s41596-019-0254-3
摘要

Genome-scale models (GEMs) of bacterial strains' metabolism have been formulated and used over the past 20 years. Recently, with the number of genome sequences exponentially increasing, multi-strain GEMs have proved valuable to define the properties of a species. Here, through four major stages, we extend the original Protocol used to generate a GEM for a single strain to enable multi-strain GEMs: (i) obtain or generate a high-quality model of a reference strain; (ii) compare the genome sequence between a reference strain and target strains to generate a homology matrix; (iii) generate draft strain-specific models from the homology matrix; and (iv) manually curate draft models. These multi-strain GEMs can be used to study pan-metabolic capabilities and strain-specific differences across a species, thus providing insights into its range of lifestyles. Unlike the original Protocol, this procedure is scalable and can be partly automated with the Supplementary Jupyter notebook Tutorial. This Protocol Extension joins the ranks of other comparable methods for generating models such as CarveMe and KBase. This extension of the original Protocol takes on the order of weeks to multiple months to complete depending on the availability of a suitable reference model.
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