Tese de doutoramento em BioengenhariaThe goal of Systems Biology is to understand the complex behavior that
emerges from the interaction among the cellular components. Industrial
biotechnology is one of the areas of application, where new approaches for
metabolic engineering are developed, through the creation of new models and
tools for simulation and optimization of the microbial metabolism. Although
whole-cell modeling is one of the goals of Systems Biology, so far most models
address only one kind of biological network independently. This work
explores the integration of di erent kinds of biological networks with a focus
on the improvement of simulation of cellular metabolism. The bacterium
Escherichia coli is the most well characterized model organism and is used
as our case-study.
An extensive review of modeling formalisms that have been used in Systems
Biology is presented in this work. It includes several formalisms, including
Boolean networks, Bayesian networks, Petri nets, process algebras,
constraint-based models, di erential equations, rule-based models, interacting
state machines, cellular automata and agent-based models. We compare
the features provided by these formalisms and classify the most suitable ones
for the creation of a common framework for modeling, analysis and simulation
of integrated biological networks.
Currently, there is a separation between dynamic and constraint-based
modeling of metabolism. Dynamic models are based on detailed kinetic reconstructions
of central metabolic pathways, whereas constraint-based models
are based on genome-scale stoichiometric reconstructions. Here, we explore
the gap between both formulations and evaluate how dynamic models
can be used to reduce the solution space of constraint-based models in order to eliminate kinetically infeasible solutions.
The limitations of both kinds of models are leading to new approaches
to build kinetic models at the genome-scale. The generation of kinetic models
from stoichiometric reconstructions can be performed within the same
framework as a transformation from discrete to continuous Petri nets. However,
the size of these networks results in models with a large number of
parameters. In this scope, we develop and implement structural reduction
methods that adjust the level of detail of metabolic networks without loss
of information, which can be applied prior to the kinetic inference to build
dynamic models with a smaller number of parameters.
In order to account for enzymatic regulation, which is not present in
constraint-based models, we propose the utilization of Extended Petri nets.
This results in a better sca old for the kinetic inference process. We evaluate
the impact of accounting for enzymatic regulation in the simulation of
the steady-state phenotype of mutant strains by performing knockouts and
adjustment of enzyme expression levels. It can be observed that in some
cases the impact is signi cant and may reveal new targets for rational strain
design.
In summary, we have created a solid framework with a common formalism
and methods for metabolic modeling. This will facilitate the integration with
gene regulatory networks, as we have already addressed many issues also
associated with these networks, such as the trade-o between size and detail,
and the representation of regulatory interactions.O objectivo da Biologia de Sistemas é compreender os comportamentos que
resultam das complexas interacções entre todos os componentes celulares.
A biotecnologia industrial é uma das áreas de aplicação, onde novas abordagens
para a engenharia metabólica são desenvolvidas através da criação
de novos modelos e ferramentas de simulação e optimização do metabolismo
microbiano. Apesar de um dos principais objectivos da Biologia de Sistemas
ser a criação de um modelo completo de uma célula, até ao momento
a maioria dos modelos desenvolvidos incorpora de forma separada cada tipo
de rede biológica. Este trabalho explora a integração de diferentes tipos de
redes biológicas, focando melhorar a simulação do metabolismo celular. A
bactéria Escherichia coli é o organismo modelo que estáa melhor caracterizado
e é usado como caso de estudo.
Neste trabalho é elaborada uma extensa revisão dos formalismos de modela
ção que têm sido utilizados em Biologia de Sistemas. São considerados
vários formalismos tais como, redes Booleanas, redes Bayesianas, redes de
Petri, álgebras de processos, modelos baseados em restrições, equações diferenciais,
modelos baseados em regras, máquinas de interacção de estados,
autómatos celulares e modelos baseados em agentes. As funcionalidades inerentes
a estes formalismos são analisadas de forma a classificar os mesmos
pelo seu potencial em servir de base à criação de uma plataforma para modela
ção, análise e simulação de redes biológicas integradas.
Actualmente, existe uma separação entre modelação dinâmica e modelação
baseada em restrições para o metabolismo celular. Os modelos dinâmicos
consistem em reconstruções cinéticas detalhadas de vias centrais do metabolismo,
enquanto que os modelos baseados em restrições são construídos à escala genómica com base apenas na estequiometria das reacçõoes. Neste trabalho
explora-se a separação entre os dois tipos de formulação e é avaliada a
forma como os modelos dinâmicos podem ser utilizados para reduzir o espaço
de soluções de modelos baseados em restrições de forma a eliminar soluções
inalcançáveis. As limitações impostas por ambos os tipos de modelos estão a conduzir
à criação de novas abordagens para a construção de modelos cinéticos à
escala genómica. A geração de modelos cinéticos a partir de reconstruções
estequiométricas pode ser feita dentro de um mesmo formalismo através da
transformação de redes de Petri discretas em redes de Petri contínuas. No
entanto, devido ao tamanho destas redes, os modelos resultantes incluem
um número extremamente grande de parâmetros. Neste trabalho são implementados
métodos para a redução estrutural de redes metabólicas sem
perda de informação, que permitem ajustar o nível de detalhe das redes. Estes
métodos podem ser aplicados à inferência de cinéticas, de forma a gerar
modelos dinâmicos com um menor número de parâmetros.
De forma a considerar efeitos de regulação enzimática, os quais não são representados em modelos baseados em restrições, propõe-se a utilização de
redes de Petri complementadas com arcos regulatórios. Este formalismo é
utilizado como base para o processo de inferência cinética. A influência
da regulação enzimática na determinação do estado estacionário de estirpes
mutantes é avaliada através da análise da remoção de reacções e da variação
dos níveis de expressão enzimática. Observa-se que em alguns casos esta
influência é significativa e pode ser utilizada para obter novas estratégias de
manipulação de estirpes.
Em suma, neste trabalho foi criada uma plataforma sólida para modelação
do metabolismo baseada num formalismo comum. Esta plataforma facilitará
a integração com redes de regulação genética, pois foram abordados vários
problemas que também se colocam nestas redes, tais como o ajuste entre
o tamanho da rede e o seu nível de detalhe, bem como a representação de
interacções regulatórias entre componentes da rede