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Harnessing Natural Modularity of Metabolism with Goal Attainment Optimization to Design a Modular Chassis Cell for Production of Diverse Chemicals

模块化设计 合成生物学 模块化(生物学) 计算机科学 生化工程 代谢工程 代谢通量分析 代谢网络 系统生物学 分布式计算 计算生物学 生物 工程类 程序设计语言 新陈代谢 生物化学 内分泌学 遗传学
作者
Sergio Garcia,Cong T. Trinh
出处
期刊:ACS Synthetic Biology [American Chemical Society]
卷期号:9 (7): 1665-1681 被引量:11
标识
DOI:10.1021/acssynbio.9b00518
摘要

Modular design is key to achieve efficient and robust systems across engineering disciplines. Modular design potentially offers advantages to engineer microbial systems for biocatalysis, bioremediation, and biosensing, overcoming the slow and costly design–build–test–learn cycles in the conventional cell engineering approach. These systems consist of a modular (chassis) cell compatible with exchangeable modules that enable programmed functions such as overproduction of a desirable chemical. We previously proposed a multiobjective optimization framework coupled with metabolic flux models to design modular cells and solved it using multiobjective evolutionary algorithms. However, such approach might not achieve solution optimality and hence limits design options for experimental implementation. In this study, we developed the goal attainment formulation compatible with optimization algorithms that guarantee solution optimality. We applied goal attainment to design an Escherichia coli modular cell capable of synthesizing all molecules in a biochemically diverse library at high yields and rates with only a few genetic manipulations. To elucidate modular organization of the designed cells, we developed a flux variance clustering (FVC) method by identifying reactions with high flux variance and clustering them to identify metabolic modules. Using FVC, we identified reaction usage patterns for different modules in the modular cell, revealing that its broad pathway compatibility is enabled by the natural modularity and flexible flux capacity of endogenous core metabolism. Overall, this study not only sheds light on modularity in metabolic networks from their topology and metabolic functions but also presents a useful synthetic biology toolbox to design modular cells with broad applications.

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