Enfoque in silico en biorremediacin

Enfoque in silico en biorremediacinRicardo Hernndez Medina1MicroorganismosCapacidad metablica para utilizar contaminantes como sustrato para su crecimiento

Modificaciones genticas para aumentar eficienciaRutas metablicas modificadasActividad catablica estableAmplia gama de sustratos(Singh, Imam y Shukla, 2014)

2Enfoque in silico(Singh, Imam y Shukla, 2014)Aporta nuevas estrategias para manejar el problema

3Enfoque in silico4Modelado del metabolismo con restriccionesDescribe e investiga distribuciones de flux metablico de redes bioqumicas a escala genmicaPosibilita la prediccin de la velocidad de crecimiento de un organismo o de produccin/consumo de un metabolito importanteAplica anlisis del balance de flux (FBA) como estndar(Singh, Imam y Shukla, 2014)5Reconstruir red metablica(Orth, Thiele y Palsson, 2010)

Se arma una lista de todas las reacciones bioqumicas balanceadas estequiomtricamente para reconstruir una red metablica.6Representar reacciones metablicas en una matriz

(Orth, Thiele y Palsson, 2010)La reconstruccin despus se representa mediante una matriz numrica de los coeficientes estequiomtricos de cada reaccin, denominada S. Esta matriz es especfica para cada microorganismo y tiene dimensiones m y n.

Las filas (m) representan los metabolitos y las columnas (n), las reacciones.

En este anlisis la matriz S se multiplica por un vector de flux para cada reaccin (v).

El modelo tiene dos restricciones:Estado estacionario (total de compuesto producido es igual a total consumido)Lmites inferiores y superiores de flux para cada reaccin

Por ejemplo, si un sustrato no est disponible se establecen los lmites como 0 mmolg1h1. El lmite inferior de las reacciones irreversibles tambin se puede fijar en 0 mmolg1h1.

7Formular sistema de ecuaciones

(Orth, Thiele y Palsson, 2010)En el modelo hay ms reacciones que compuestos (n > m), es decir, hay ms incgnitas que ecuaciones. Por lo tanto, el sistema no tiene una solucin nica y no se puede resolver algebraicamente.

Sin embargo, se puede resolver el sistema por medio de programacin lineal.8Definir un fenotipo como objetivo

(Orth, Thiele y Palsson, 2010)El siguiente paso consiste en definir un objetivo biolgico. Por ejemplo, para predecir crecimiento, el objetivo es la produccin de biomasa, o sea, la velocidad a la que los compuestos metablicos se transforman en constituyentes de la biomasa (lpidos, protenas, cidos nucleicos).

La funcin objetivo se define como la contribucin de cada reaccin al fenotipo. Cuando solo nos interesa una reaccin, la funcin se simplifica. Con el ejemplo anterior en mente, solo consideramos el flux de la biomasa para predecir el crecimiento.

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Optimizar Z mediante programacin lineal(Orth, Thiele y Palsson, 2010)Se utiliza programacin lineal para maximizar o minimizar la funcin objetivo dentro del espacio delimitado por las ecuaciones de balance y los lmites inferiores y superiores impuestos en cada reaccin. El proceso identifica un punto ptimo en un borde o una esquina del espacio solucin.10Validar modelo con datos experimentales(Mahadevan et al, 2006)

Una vez que se ha computado el vector v que optimiza Z, se puede evaluar qu tan robusto es el modelo al comparar los resultados in silico con datos experimentales.

Mahadevan et al (2006) desarrollaron un modelo con restricciones para estudiar el metabolismo de Geobacter sulforreducens y optimizar su aplicacin prctica. Esta bacteria es de especial relevancia para la biorremediacin de agua contaminada con compuestos orgnicos y metales, as como para la produccin de electricidad a partir de materia orgnica.

En la imagen, por ejemplo, se compara el rendimiento predicho por el modelo contra los datos experimentales obtenidos a partir de crecimiento en un quimiostato.11Limitaciones del FBASolo aplica para una sola comunidad microbianaNo se puede aplicar directamente en condiciones de una comunidad microbianaNo es suficiente para condiciones extremasNo considera efectos regulatoriosActivacin de enzimas por cinasasRegulacin de expresin gnica(Singh, Imam y Shukla, 2014)12Otros modelos matemticosClula dinmicaArroja velocidades de reaccin celulares bajo condiciones del entorno a un determinado tiempo y espacioEntorno celularEvala el transporte de sustrato y biomasa

(Singh, Imam y Shukla, 2014)Modelo de la clula dinmica(Weitzke y Ortole, 2003)El modelo de la clula dinmica predice de dos formas.

Divide cada clula en compartimentos:Orgnulos (eucariontes)Zonas especializadas (procariontes)

A cada compartimento se le asigna un nmero de variables geomtricas para el intercambio de molculas entre compartimentos y el medio. El usuario define reacciones metablicas.

Se alimenta de secuencias de genes para computar la relacin entre la transcripcin/traduccin y la formacin de aminocidos/cidos nucleicos. Por lo que permite analizar la cantidad de DNA, RNA, protenas y sus complejos a travs del tiempo.14Evolucin de macromolculas(Weitzke y Ortoleva, 2003)

15Acoplamiento molecularModelado de la interaccin entre una molcula pequea (ligando) y una protena a nivel atmico(Singh, Imam y Shukla, 2014)Mtodo de bsquedaSistemticoEstocsticoFuncin de puntuacinEmpricaMecnica molecular(Morris y Lim-Wilby, 2008)Acoplamiento molecular

Todos los mtodos de acoplamiento molecular requieren un mtodo de bsqueda que puede ser sistemtico o estocstico. El algoritmo sistemtico muestrea el espacio de bsqueda a intervalos predefinidos; entretanto, el mtodo estocstico hace cambios aleatorios e iterativos hasta satisfacer un criterio de bsqueda definido por el usuario.

De igual, manera el software de acoplamiento requiere una funcin de puntuacin. Esta rutina predice la fuerza de la interaccin no covalente entre la protena y el ligando y organiza los resultados.17Acoplamiento aplicado a biorremediacin(Morris y Lim-Wilby, 2008)

Primero se crea una biblioteca de ligandos y protenas.Despus se utiliza el algoritmo de acoplamiento para analizar y ordenar los resultadosFinalmente se elucida qu molculas pueden ser degradas por la protena en cuestin18Bases de datosAumento en los datos experimentales sobre microorganismos y sus rutas metablicas

Datos organizados y almacenados en diversas bases de datos que ayudan a encontrar y visualizar la informacin(Singh, Imam y Shukla, 2014)

GenmicaDeterminar qu microorganismos se pueden emplear para biorremediar al agruparlos mediante un anlisis filogenticoComparacin de secuenciasBsqueda de genesPrediccin de expresin gnica(Singh, Imam y Shukla, 2014)

Conclusin(Singh, Imam y Shukla, 2014)21ReferenciasMahadevan, R., Bond, D. R., Butler, J. E., Esteve-Nuez, A., Coppi, M. V., Palsson, B. O., Schilling, C. H. y Lovley, D. R. (2006). Characterization of metabolism in the Fe(III)-reducing organism Geobacter sulfurreducens by constraint-based modeling. Applied and Environmental Microbiology, 72(2), 1558-1568. doi: 10.1128/AEM.72.2.1558-1568.2006Morris, G. M. y Lim-Wilby, M. (2008). Molecular docking. En A. Kukol (Ed.), Molecular modeling of proteins. Totowa, NJ: Humana Press.Orth, J. D., Thiele, I., y Palsson, B. . (2010). What is flux balance analysis? Nature Biotechnology, 28(3), 248. doi: 10.1038/nbt.1614Singh, P. K., Imam, J. y Shukla, P. (2014). In Silico Approach in Bioremediation. En S. Das (Ed.), Microbial Biodegradation and Bioremediation (pp. 421-433). Estados Unidos: Elsevier.Weitzke, E. L. y Ortoleva, P. J. (2003). Simulating cellular dynamics through a coupled transcription, translation, metabolic model. Computational Biology and Chemistry, 27(4-5), 469-480. doi: 10.1016/j.compbiolchem.2003.08.002