生命情報学 (9)
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生命情報学 (9) 代謝ネットワーク PowerPoint PPT Presentation


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生命情報学 (9) 代謝ネットワーク. 阿久津 達也 京都大学 化学研究所 バイオインフォマティクスセンター. 本日の講義内容. 代謝ネットワーク ミカエリスメンテン式 代謝流束解析 階層型スケールフリーモデル. 代謝ネットワーク. 代謝. 生体内における 化学反応 物質代謝 :化合物(生体高分子を含む)の合成、分解、変換 エネルギー代謝 :エネルギーの出入りや変換 代謝経路の例 解糖系 :糖を分解してピルビン酸などを生成 TCA 回路 (クエン酸回路):ピルビン酸などから ATP や NADH を生成 カルビン回路 :光合成により糖を生成

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生命情報学 (9) 代謝ネットワーク

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- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


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生命情報学 (9)代謝ネットワーク

阿久津 達也

京都大学 化学研究所

バイオインフォマティクスセンター


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本日の講義内容

  • 代謝ネットワーク

  • ミカエリスメンテン式

  • 代謝流束解析

  • 階層型スケールフリーモデル


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代謝ネットワーク


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代謝

  • 生体内における化学反応

    • 物質代謝:化合物(生体高分子を含む)の合成、分解、変換

    • エネルギー代謝:エネルギーの出入りや変換

  • 代謝経路の例

    • 解糖系:糖を分解してピルビン酸などを生成

    • TCA回路(クエン酸回路):ピルビン酸などからATPやNADHを生成

    • カルビン回路:光合成により糖を生成

  • 多くの代謝反応は酵素(≒タンパク質)により触媒される


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ミカエリス・メンテン式


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化学反応の微分方程式による記述例

  • 例:分子Aが1個と分子Bが1個が反応して、分子ABが1個できる

  • 分子Xの濃度を[X]とした時の、ABの濃度変化

  • 平衡状態におけるAの全体量に対するABの比率

k1

A + B

AB

k2


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ヒル式

  • 分子Aが1個と分子Bがn個が反応して、分子A(nB)が1個できる

  • 平衡状態におけるA(nB)の比率

k1

A + nB

A(nB)

k2


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ヒル式の様子

  • K=10の場合

  • [B]が増えるに従い1に近づく

  • n が大きいと、K の付近で急速に0から1へと変化

     (⇒スイッチの役割)


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ミカエリス・メンテン式 (1)

  • 基質をS、 酵素をE、 その複合体をES、さらに、ESから生成物Pができるとする

k1

k3

E + S

ES

E + P

k2

基質(S)

生成物(P)

活性部位

酵素(E)

酵素-基質複合体

(ES)

酵素(E)


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ミカエリス・メンテン式 (2)

k1

k3

E + S

ES

E + P

k2


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ミカエリス・メンテン式 (3)

k1

k3

E + S

ES

E + P

k2


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ミカエリス・メンテン式 (4)

(酵素反応の)特徴

  • [S]が小さい時は、生成速度は

        ほぼ線形に増加

  • [S]が大きくなると頭打ち


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代謝流束解析


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代謝流束解析(1)

  • 定常状態を対象

  • 化合物の生成量と消費量のバランスを一次式で表現

v1

X1

v2

v6

v3

X2

X3

v4

v5

X4


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代謝流束解析(2)

v1

X1

v2

v6

v3

X2

X3

v4

v5

X4


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代謝流束解析(3)

  • 解は一意に決まらない

  • しかし、v1, v6 を指定すれば一意に決定

    ⇒外部状態(v1,v6)から、内部状態を推定可能

v1

X1

v2

v6

v3

X2

X3

v4

v5

X4


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代謝流束解析(4)

  • v2, v3, v4, v5に制約がある場合に、X2の生成量を最大化したい ⇒ 線形計画問題

⇒ 微生物工学などへの応用


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基準モードと極値パスウェイ(1)

  • 代謝流量を基本的な流れの重ね合わせで表現

  • 基準モード

    • 定常状態を維持する流れ

    • 極小数の反応で構成

  • 極値パスウェイ

    • 他のモードの非負係数の線形結合で表わされない基準モードの集合

  • 「どの酵素群を不活性化させれば、特定の化合物を合成不可能にできるか」やネットワークのロバスト性の解析に有用

v4

v1

v5

A

B

A

B

v3

v2

C

C

v6

代謝

ネットワーク

基準モード

の例


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基準モードと極値パスウェイ(2)

A

B

M1

M2

A

B

  • M1,M2,M3,M4はすべて基準モード

  • 極値パスウェイは M1, M2, M3

C

C

A

B

A

B

M3

M4

C

C


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基準モードの応用(1)

B

B

Bext

Bext

E

E

Eext

Eext

C

C

Aext

A

Aext

A

D

Dext

D

Dext

B

Bext

B

Bext

E

Eext

E

Eext

C

Aext

A

C

Aext

A

D

Dext

D

Dext

B

B

Bext

Bext

E

E

Eext

Eext

C

C

Aext

A

Aext

A

D

Dext

D

Dext


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基準モードの応用(2)

B

Bext

E

Eext

C

Aext

A

  • Eextを生成せずに、Dextのみを生成のは不可

  • 一方、ある反応を不活性化することによりEextのみを生成可

D

Dext

B

Bext

B

Bext

E

Eext

E

Eext

C

Aext

A

C

Aext

A

D

Dext

D

Dext

B

B

Bext

Bext

E

E

Eext

Eext

C

C

Aext

A

Aext

A

D

Dext

D

Dext


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階層型スケールフリーネットワーク


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階層型スケールフリーネットワーク

  • 優先的選択法によるスケールフリーネットワーク

    • クラスター係数の平均値(   )が小さい()

  • 実際の代謝ネットワーク

    • クラスター係数の平均値が大きい

    • 階層的な構造をしていると考えられる

      ⇒ クラスター係数が大きな階層的スケールフリーネットワークの構成法


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階層型ネットワークの構成法

[Ravasz et al, Nature, 2002]

  • 再帰的、かつ、決定的(乱数を使わず)に構成

  • フラクタル的

  • L角形を使うと

  • クラスター係数

     は定数オーダー


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階層型ネットワークの解析


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L+Mモデル

  • Barabasi のモデルの拡張

  • 2より大きな任意の値にいくらでも近いγを持つネットワークを構成可能   (Barabasi モデルでは γ<2.58 )

(M=2)

(L=2)


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L+M モデルの解析


Barabasi

Barabasiらの階層モデルの解釈

  • Barabasi らの階層スケールフリーモデル 

      ⇒ L+Mモデルにおける M=1の場合に相当

L=3, M=1


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まとめ

  • 代謝

    • 生体内における化学反応

  • ミカエリス・メンテン式

    • 酵素反応による生成物の生成速度

  • 代謝流束解析

    • 基質と生成物のバランスを一次式で表現

    • 基準モード、極値パスウェイ

  • 階層型スケールフリーネットワーク

    • クラスター係数が大きなスケールフリーネットワーク

    • 再帰的構成法

[参考文献:江口至洋著:細胞のシステム生物学、共立出版、2008.

田口精一編:生命システム工学、化学同人、2012]


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