目標產(chǎn)物對底物的轉(zhuǎn)化率是工業(yè)菌株的重要指標之一，是發(fā)酵工藝成本控制的主要因素，通過敲除特定基因與代謝途徑，減少副產(chǎn)物合成的損耗，加強主干代謝途徑的通量，是實現(xiàn)此目標的主要手段之一。目前已有一些基因敲除靶標預(yù)測算法，如OptKnock、RobustKnock、GDLS等，這些算法采用混合整數(shù)雙層優(yōu)化方法，能夠協(xié)調(diào)工業(yè)上產(chǎn)物產(chǎn)量最大化和自然進化形成的細胞生長最大化，但這些算法只能給出單個敲除方案，同時求解耗時很長。
中國科學院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所孫際賓研究組的計算生物學科研人員，沿用一種有嚴格數(shù)學驗證的KKT（Karush-Kuhn-Tucker）技術(shù)來求解混合整數(shù)雙層優(yōu)化問題，結(jié)合細胞代謝網(wǎng)絡(luò)，開發(fā)了一種反應(yīng)（酶）敲除的預(yù)測方法ReacKnock，從而能夠保證預(yù)測結(jié)果的正確性，并大大縮短求解計算時間，尤其是可提供多敲除策略。
在大腸桿菌全基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，針對琥珀酸（Succinate）、乙醇（Ethanol）、乙酸（Acetate）、氫氣（Hydrogen）、甲酸（Formate）、乙醇酸（Glycolate）、乳酸（Lactate）、富馬酸（Fumarate）、蘇氨酸（Threonine）這9種典型化學品，應(yīng)用ReacKnock和OptKnock兩種算法進行了預(yù)測對比計算，計算結(jié)果分別以FVA（Flux Variability Analysis）驗證虛擬突變株的最大生產(chǎn)和以FBA（Flux Balance Analysis）驗證虛擬突變株的最大生長。結(jié)果顯示，ReacKnock給出的敲除預(yù)測其產(chǎn)物對底物轉(zhuǎn)化率更高（見表1）；由于所得為高精度解，計算結(jié)果完全符合FVA對生產(chǎn)的驗證和FBA對生長的驗證；ReacKnock可以求出同樣刪除數(shù)目下的全部替代方案，表2給出了就大腸桿菌生產(chǎn)琥珀酸的10個最佳6酶組合的敲除策略；由于算法的簡練，計算速度上，ReacKnock相比OptKnock有近10倍的提速。
該研究提供的方法可以求出同樣刪除數(shù)目下的全部替代敲除方案，可以為實際工業(yè)菌株的基因工程設(shè)計提供較多的思路和選擇，便于實驗實施。該方法具有普適性，適用于所有工業(yè)微生物，可以在其基因組規(guī)模代謝網(wǎng)絡(luò)上進行計算后再指導(dǎo)實驗。
該研究得到國家“973”、“863”、自然基金和天津科技支撐項目的支持，相關(guān)研究成果已經(jīng)發(fā)表在PLoS One期刊。天津工生所的計算生物學科研人員徐自祥為論文的第一作者。
表1 為提高大腸桿菌對9種化學品轉(zhuǎn)化率，RegKnock的敲除預(yù)測和驗證
表2 大腸桿菌生產(chǎn)琥珀酸，ReacKnock給出的10個替代解
