Gilles Curien

Jacques Joyard

Pauline Gloaguen

Yves Vandenbrouck

Comptes Rendus Biologies (CRBIOL)

Comptes RendusBiologiesPauline Gloaguen, Yves Vandenbrouck, Jacques Joyard and GillesCurienChloroKB, a cell metabolism reconstruction of the model plantArabidopsis thalianaVolume 344, issue 2 (2021), p. 157-163Published online: 2 July 2021https://doi.org/10.5802/crbiol.49This article is licensed under theCreative Commons Attribution 4.0 International License.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Les Comptes Rendus. Biologies sont membres duCentre Mersenne pour l’édition scientifique ouvertewww.centre-mersenne.orge-ISSN : 1768-3238Comptes RendusBiologies2021, 344, n 2, p. 157-163https://doi.org/10.5802/crbiol.49Articles / Reviews / Articles / RevuesChloroKB, a cell metabolism reconstruction of themodel plant Arabidopsis thalianaChloroKB, une reconstruction du métabolisme cellulaire de laplante modèle Arabidopsis thalianaPauline Gloaguena, Yves Vandenbrouckb, Jacques Joyard∗, a and Gilles Curienaa Université Grenoble Alpes, CNRS, CEA, INRAe, IRIG-LPCV, UMR5168, 38000Grenoble, Franceb Université Grenoble Alpes, Inserm, CEA, IRIG-BGE, U1038, 38000, Grenoble, FranceE-mails: pauline.gloagen@cea.fr (P. Gloaguen), yves.vandenbrouck@cea.fr(Y. Vandenbrouck), jacques.joyard@univ-grenoble-alpes.fr (J. Joyard),gilles.curien@cea.fr (G. Curien)Jacques Joyard was the award winner of the 2020 prize Georges Morel from theAcadémie des sciences / Jacques Joyard a été lauréat du prix 2020 Georges Morel del’Académie des sciencesAbstract. Can we understand how plant cell metabolism really works? An integrated large-scale mod-elling of plant metabolism predictive model would make possible to analyse the impact of distur-bances in environmental conditions on cellular functioning and diversity of plant-made moleculesof interest. ChloroKB, a Web application initially developed for exploration of Arabidopsis chloro-plast metabolic network now covers Arabidopsis mesophyll cell metabolism. Interconnected meta-bolic maps show subcellular compartments, metabolites, proteins, complexes, reactions, and trans-port. Data in ChloroKB have been structured to allow for mathematical modelling and will be used asa reference for modelling work dedicated to a particular issue.Résumé. Peut-on comprendre comment fonctionne réellement le métabolisme des cellules végé-tales? Un modèle prédictif intégré à grande échelle du métabolisme des plantes permettrait d’analy-ser l’impact des perturbations des conditions environnementales sur le fonctionnement cellulaire etla diversité des molécules d’intérêt fabriquées par les plantes. ChloroKB, une application Web initia-lement développée pour l’exploration du réseau métabolique du chloroplaste d’Arabidopsis, couvredésormais le métabolisme des cellules du mésophylle d’Arabidopsis. Des cartes métaboliques inter-connectées décrivent les compartiments subcellulaires, les métabolites, les protéines, les complexes,les réactions et le transport. Les données de ChloroKB ont été structurées pour permettre la modéli-sation mathématique et seront utilisées comme référence pour les travaux de modélisation consacrésà une question particulière.∗Corresponding author.ISSN (electronic) : 1768-3238 https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/biologies/158 Pauline Gloaguen et al.Keywords. Knowledge base, Metabolism, Plant cell, Chloroplast, Modelling.Mots-clés. Base de connaissances, Métabolisme, Cellule végétale, Chloroplaste, Modélisation.Manuscript received and accepted 26th April 2021.Will we one day be able to model plant metab-olism as we can model the flight of an aircraft? Be-yond the obvious advantage of large-scale modellingof plant metabolism for the optimised productionof molecules of interest, for example, having an in-tegrated predictive model at our disposal would al-low us to totally change the way we can validateour knowledge. Such a validated model would meanthat we really understood how plant cell metabo-lism works. It would then be possible to analyse theimpact of disturbances in environmental conditionson cellular functioning, an essential preliminary stepfor a detailed understanding of how plants live intheir environment. The task seems immense becauseplant cell metabolism is certainly the most complexeukaryotic metabolism to understand given the na-ture of the energy source used (light) and the exis-tence of an additional compartment that uses andcontrols this energy (the chloroplast). Endocytosis ofa photosynthetic microorganism 1.5 billion years agoby a heterotrophic eukaryotic host not only addeda subcellular compartment but also completely re-organised the metabolic flows within the host celland the transport reactions between this compart-ment and the other cell compartments [1]. It is there-fore not possible to use bacterial or yeast modelsfor plant cell metabolism modelling. The situationis made even more complex by the fact that higherplants are made of about ten different cell typeswith quite different metabolisms in leaves, roots,meristems, phloem, pollen, fruits, seeds, etc. Up-stream of predictive modelling, it is therefore nec-essary to collect experimental data, reference them,compare them and transform this knowledge into an“entity” that can be analysed by both humans andcomputers.This work has been carried out for about tenyears for the model plant Arabidopsis and is availableonline (http://chlorokb.fr). Initially ChloroKB (forChloroplast Knowledge Base) focused on chloro-plast metabolism [2]: it is thus possible to ex-plore the biosynthesis pathways for amino acids(e.g., see L_branched_Chain_Aminoacids), lipids(e.g., see Galactolipid synthesis; [3]), or pigments(chlorophylls, carotenoids [4], etc.; e.g., see Chloro-phyll_synthesis), their subcellular location (withinthe thylakoids, stroma and envelope membranes)and their interactions with other cell compartments(Figure 1) [5].With recent updates, the reconstructed networknow covers a very large part of Arabidopsis mes-ophyll cell metabolism with nearly 1600 proteinsand more than 1000 metabolites. This network ispresented in the form of interconnected metabolicmaps (currently 189) showing subcellular compart-ments, metabolites, proteins, complexes, reactions,and transport. Each “object” (protein, transporter,complex) is clickable, allowing the user to access thedata available online but scattered throughout the lit-erature. Currently this reconstructed network is a toolfor exploring metabolism which very quickly pro-vides access to integrated knowledge of a particularmetabolism (e.g., see Ascorbate glutathion pathway)(Figure 2).ChloroKB differs from other metabolic databases(BioCYC, Uniprot, KEGG) by (i) its high level ofdata integration, (ii) the consideration of subcellu-lar compartmentalisation and thus metabolite trans-port, (iii) the representation of “fine” controls suchas complex formation, activity modification by al-losteric control or phosphorylation (e.g., see PEPcarboxylase regulation). Sub-cellular localisation hasbeen improved compared to the version initiallypublished with a coding which now considers thedifferent cellular membranes and inter-membranespaces (plasma membrane, endoplasmic reticulum,inner and outer membranes of mitochondria andchloroplast). It will thus eventually be possible tomodel membrane lipid metabolism and intermem-brane traffic. The use of CellDesigner [6] as a stan-dard for the representation of biochemical networksfacilitates the reading of the network and communi-cation, especially with young researchers, who mustin a short period of time acquire knowledge accumu-lated over more than fifty years. In addition to this vi-sual aspect, which allows ChloroKB to be used as amemory aid, as a source of expert information or asan interactive exploration tool, ChloroKB’s data havebeen structured in such a way as to allow for math-ematical modelling. Flux balance analysis modellingC. R. Biologies — 2021, 344, n 2, 157-163Pauline Gloaguen et al. 159Figure 1. Exploration of carotenoid metabolism in chloroplasts. The different colours correspond toexperimental evidence for protein localisation in the envelope (yellow), or the thylakoid (green) orabsence of evidence (red). Demonstrated reactions are coded in black and hypothetical reactions in grey.The violin icons allow navigation from map to map. Zooming option in the online version facilitates theunderstanding.for example allows prediction of steady-state fluxesdistribution at the system level under some assump-tions (for example optimization of biomass produc-tion or of a specific flux) [7]. This kind of modellingrequires a stoichiometric matrix of the network. Astoichiometric matrix captures mathematically thestructure of a network and consists in a table withreactions in columns and metabolites in rows con-taining +1 or −1 or 0 or other values depending onthe amount of each metabolites used in each reac-tion or transport steps of the network. A completestoichiometric matrix of the network represented inChloroKB will soon be available online, which canbe used as a reference for modelling work dedicatedto a particular issue [8–10]. Finally, a large amountof quantitative data (metabolite concentrations) isavailable which will be useful to constrain metabolicmodels of the Flux balance analysis type.French versionPourrons-nous un jour modéliser le métabolismed’une plante comme nous sommes désormais ca-pables de modéliser le vol d’un avion? Au-delà desavantages évidents d’une modélisation à grandeéchelle du métabolisme de la plante pour, parexemple, la production optimisée de moléculesd’intérêt, disposer d’un modèle prédictif intégré per-mettrait de changer totalement notre manière devalider nos connaissances. Un tel modèle signifieraitque nous avons réellement compris comment ceC. R. Biologies — 2021, 344, n 2, 157-163160 Pauline Gloaguen et al.Figure 2. Exploration of ascorbate-glutathione pathway in photosynthetic Arabidopsis cells. A completeoverview of this metabolism is provided across 6 subcellular compartments, namely thylakoid (green)plastid (yellow), peroxisome (blue), mitochondrion intermembrane space and matrix (red) and cytosol(white). Apoplastic L-ascorbate metabolism is represented in another map (top violin icon).métabolisme fonctionne. Il serait alors envisageabled’analyser la réponse cellulaire aux modificationsdes conditions environnementales, étape prélimi-naire essentielle à la compréhension fine de la vie dela plante dans son environnement. La tâche sembleimmense, car le métabolisme de la cellule végétaleest certainement le métabolisme eucaryote le pluscomplexe à appréhender, étant donné la nature dela source d’énergie utilisée (la lumière) et l’existenced’un compartiment supplémentaire, qui utilise etcontrôle cette énergie (le chloroplaste). L’endocy-tose d’un microorganisme photosynthétique il y aun 1,5 milliard d’années par un hôte eucaryote hété-rotrophe a non seulement ajouté un compartimentsubcellulaire, mais a totalement réorganisé les fluxmétaboliques au sein de la cellule hôte et les ré-actions de transports entre ce compartiment et lesautres compartiments [1]. Il n’est donc pas possibled’utiliser des modèles de bactéries ou de levurespour modéliser le métabolisme de la cellule végétale.La situation est rendue encore plus complexe parle fait que les plantes supérieures sont constituéesd’une dizaine de types cellulaires aux métabolismestrès différents (cellules chlorophylliennes, cellulesracinaires, cellule de phloème, pollen, cellules mé-ristématiques, etc.). En amont de la modélisationprédictive, il est donc nécessaire de collationner lesdonnées expérimentales, et de transformer cetteconnaissance en une « entité » lisible à la fois parl’être humain et par l’ordinateur.C’est ce travail qui a été effectué depuis unedizaine d’années pour la plante modèle Arabi-dopsis thaliana et qui est disponible en ligne(http://chlorokb.fr). Initialement ChloroKB (pourChloroplast Knowledge Base) était centré sur lemétabolisme du chloroplaste [2] : il est ainsi pos-sible (i) d’explorer les fonctions chloroplastiques eten particulier les voies de biosynthèse des acidesC. R. Biologies — 2021, 344, n 2, 157-163Pauline Gloaguen et al. 161Figure 1. Exploration du métabolisme des caroténoïdes dans les chloroplastes. Les différentes couleurscorrespondent aux preuves expérimentales de la localisation des protéines dans l’enveloppe (jaune),ou le thylakoïde (vert) ou à l’absence de preuves (rouge). Les réactions démontrées sont en noir et lesréactions hypothétiques en gris. Les icônes violettes permettent de naviguer de carte en carte. L’optionde zoom dans la version en ligne facilite la compréhension.aminés (voir L_branched_Chain_Aminoacids), deslipides (voir Galactolipid synthesis ; [3]), ou despigments (chlorophylles, caroténoïdes. . . ; e.g. voirChlorophyll_synthesis, [4]) ainsi que (ii) leur lo-calisation subcellulaire (au sein des thylakoïdes,du stroma et de l’enveloppe) et (iii) leurs interac-tions avec l’ensemble des compartiments cellulaires(Figure 1) [5].Avec ses mises à jour récentes, le réseau recons-truit de la cellule chlorophyllienne d’Arabidopsis tha-liana couvre désormais une très grande partie dumétabolisme cellulaire. Il se présente sous la formede cartes métaboliques interconnectées (actuelle-ment au nombre de 189) sur lesquelles figurent lescompartiments subcellulaires, les métabolites, lesprotéines, les complexes, les réactions et les trans-ports. Chaque « objet » (protéine, transporteur, com-plexe) est cliquable, permettant à l’utilisateur d’ac-céder aux données certes disponibles en ligne maisdispersées dans la littérature. Actuellement ce ré-seau reconstruit est un outil d’exploration du mé-tabolisme qui permet très rapidement d’avoir ac-cès à une connaissance intégrée d’un métabolismeparticulier (e.g. voir Ascorbate glutathion pathway)(Figure 2).ChloroKB se distingue des autres bases de don-nées métaboliques (BioCYC, Uniprot, KEGG) par(i) son niveau élevé d’intégration des données, (ii) laprise en compte de la compartimentation subcel-lulaire et donc du transport de métabolites, (iii) lareprésentation des contrôles « fins » comme la for-mation de complexes, la modification d’activité parcontrôle allostérique ou par phosphorylation (e.g.voir PEP carboxylase regulation). Le niveau de pré-C. R. Biologies — 2021, 344, n 2, 157-163162 Pauline Gloaguen et al.Figure 2. Exploration de la voie glutathion-ascorbate dans les cellules photosynthétiques d’Arabidopsis.Un aperçu complet de ce métabolisme est fourni à travers 6 compartiments subcellulaires, à savoir lesthylakoïdes (vert), le plaste (jaune), le peroxysome (bleu), l’espace intermembranaire et la matrice de lamitochondrie (rouge) et le cytosol (blanc). Le métabolisme apoplastique du L-ascorbate est représentésur une autre carte (icône violette en haut).cision des localisations a été amélioré par rapportà la version initialement publiée avec un codagequi prend désormais en compte les différentes mem-branes et les espaces intermembranaires (membraneplasmique, réticulum endoplasmique, membranesinternes et externes de la mitochondrie et du chlo-roplaste). Il sera ainsi à terme possible de modéliserle métabolisme lipidique membranaire et le traficintermembranaire. L’utilisation de CellDesigner [6]comme standard de représentation des réseaux bio-chimiques facilite la lecture du réseau ainsi que lacommunication, en particulier avec les jeunes cher-cheurs, qui doivent en peu de temps acquérir uneconnaissance accumulée pendant plus de cinquanteans. Au-delà de cet aspect visuel qui permet d’utili-ser ChloroKB comme aide-mémoire, comme sourced’informations expertisées ou comme outil d’ex-ploration interactive, les données de ChloroKB ontété structurées de manière à permettre une modé-lisation mathématique. Une méthode de modélisa-tion appelée « Flux balance analysis » permet pardes méthodes de programmation linéaire de calcu-ler la distribution des flux à l’état stationnaire dansle système métabolique sous certaines hypothèsesd’optimisation (de la biomasse par exemple ou d’unflux de métabolite particulier) [7]. Ce type de modéli-sation requiert une abstraction du réseau qui se pré-sente sous la forme d’une matrice de stœchiométrie(un tableau contenant les réactions en colonnes etles métabolites en ligne). L’occurrence et la stœchio-métrie des réactions et des transports sont repré-sentées par des 0, +1 or −1, +2 etc. Une matrice deC. R. Biologies — 2021, 344, n 2, 157-163Pauline Gloaguen et al. 163stœchiométrie complète du réseau reconstruit serad’ici peu disponible en ligne sur le site de ChloroKBet pourra servir de référence pour des travaux de mo-délisation dédiés à une question particulière [8–10].Enfin de très nombreuses données expérimentalesquantitatives (concentrations de métabolites) sontaccessibles et seront utiles pour contraindre les mo-dèles métaboliques de type « Flux balance analysis ».References[1] M.-A. Selosse, J. 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Matringe, S. Ravanel, D. Seigneurin-Berny, “The biosyn-thetic capacities of the plastids and integration between cy-toplasmic and chloroplast processes”, Annu. Rev. Genet. 46(2012), p. 233-264.[6] A. Funahashi, Y. Matsuoka, A. Jouraku, M. Morohashi,N. Kikuchi, H. Kitano, “CellDesigner 3.5: A versatile modelingtool for biochemical networks”, Proc. IEEE 96 (2008), no. 8,p. 1254-1265.[7] L. J. Sweetlove, R. G. Ratcliffe, “Flux-balance modeling ofplant metabolism”, Front. Plant Sci. 2 (2011), article no. 38.[8] A. Arnold, Z. Nikoloski, “Bottom-up Metabolic Reconstruc-tion of Arabidopsis and Its application to determining themetabolic costs of enzyme production”, Plant Physiol. 165(2014), p. 1380-1391.[9] S. Shameer, R. G. Ratcliffe, L. J. Sweetlove, “Leaf energy bal-ance requires mitochondrial respiration and export of chloro-plast NADPH in the light”, Plant Physiol. 180 (2019), p. 1947-1961.[10] M. A. Blatke, A. 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