Item


Constraint-based metabolic models and their application in industrial biotechnology

This thesis is focused on the application of small constraint-based models to analyze and predict the behavior of wild type and modified strains of Pichia pastoris. The presented work deals with the common limitations that industrial environment imposes: measurements are scarce, models are not detailed, the modelled organisms are not always well-known and, in most cases, they are genetically modified.The results have been divided in three articles.The first presents the validation of a small FBA (flux balance analysis) model of unmodified P. pastoris cells, based on the assumption of “maximizing growth” as evolved biological objective for the cells. The model has been validated in heterogeneous experimental situations. In the second article, I exploit a feature of constraint-based models: they are easily extendable.In particular, the FBA model has been extended to represent and predict the behavior of genetically modified cells of P. pastoris producing a recombinant protein. The new model represents the energetic requirements of the protein production process, and also the impact that protein production has over the cells growth. The model predictions for growth and even for protein production have been validated against multiple experimental datasets.Finally, a software toolbox is presented. It implements two MFA-wise methods to get estimations from small, constraint-based models in uncertain scenarios. These implementations simplify and extend the application of MFA (Metabolic flux analysis) when measurements are scarce and imprecise. The thesis is an application of small, constraint-based models to P. pastoris. It illustrates how these models can be a valuable tool to analyze, estimate or predict the behavior of unmodified and modified P. pastoris cells. The approaches followed in this work account for some of the limitations of industrial environments, and thus, they may be of use when modelling other microorganisms of industrial interest.

Esta tesis está enfocada en la aplicación de pequeños modelos basados en restricciones con el fin de analizar y predecir el comportamiento de cepas salvajes y genéticamente modificadas de Pichia pastoris. El trabajo presentado afronta las limitaciones comunes que los ambientes industriales imponen: las mediciones son escasas, los modelos no son detallados, los organismos modelados no son siempre bien conocidos y en muchos casos han sido modificados genéticamente.Los resultados han sido divididos en tres artículos. El primero presenta la validación de un pequeño modelo FBA (flux balance analysis) para organismos no modificados de P.pastoris basado en la suposición de ‘’maximizar el crecimiento’’ como objetivo biológico de la evolución de las células. El modelo ha sido validado en situaciones experimentales heterogéneas.En el segundo artículo, he explotado una característica de los modelos basado en restricciones: estos modelos se pueden ampliar para representar y predecir el comportamiento de células genéticamente modificadas de P. pastoris produciendo una proteína recombinante. El nuevo modelo representa los requerimientos energéticos del proceso de producción de proteína, además del impacto que tiene este proceso sobre el crecimiento celular. Las predicciones del modelo para crecimiento e incluso para la producción de proteína han sido validadas usando múltiples conjuntos de medidas experimentales.Finalmente, se presenta una herramienta software. Esta implementa dos métodos MFA-wise para obtener estimaciones de pequeños modelos basados en restricciones en escenarios con incertidumbre. Esta implementación facilita y extiende la aplicación de MFA (Metabolic flux analysis) cuando las mediciones son escasas e imprecisas.La tesis es una aplicación de pequeños modelos basados en restricciones a P. pastoris. Esta ilustra cómo estos modelos pueden ser una herramienta útil para analizar, estimar o predecir el comportamiento de células de P. pastoris modificadas o salvajes. Los enfoques seguidos en este trabajo consideran algunas de las limitaciones de ambientes industriales y en consecuencia, estos tal vez pueden ser de uso cuando se modelen otros organismos de interés industrial.

Universitat de Girona

Manager: Vehí, Josep
Llaneras Estrada, Francisco
Other contributions: Universitat de Girona. Institut d’Informàtica i Aplicacions
Author: Morales Pérez, Yeimy Liceth
Abstract: This thesis is focused on the application of small constraint-based models to analyze and predict the behavior of wild type and modified strains of Pichia pastoris. The presented work deals with the common limitations that industrial environment imposes: measurements are scarce, models are not detailed, the modelled organisms are not always well-known and, in most cases, they are genetically modified.The results have been divided in three articles.The first presents the validation of a small FBA (flux balance analysis) model of unmodified P. pastoris cells, based on the assumption of “maximizing growth” as evolved biological objective for the cells. The model has been validated in heterogeneous experimental situations. In the second article, I exploit a feature of constraint-based models: they are easily extendable.In particular, the FBA model has been extended to represent and predict the behavior of genetically modified cells of P. pastoris producing a recombinant protein. The new model represents the energetic requirements of the protein production process, and also the impact that protein production has over the cells growth. The model predictions for growth and even for protein production have been validated against multiple experimental datasets.Finally, a software toolbox is presented. It implements two MFA-wise methods to get estimations from small, constraint-based models in uncertain scenarios. These implementations simplify and extend the application of MFA (Metabolic flux analysis) when measurements are scarce and imprecise. The thesis is an application of small, constraint-based models to P. pastoris. It illustrates how these models can be a valuable tool to analyze, estimate or predict the behavior of unmodified and modified P. pastoris cells. The approaches followed in this work account for some of the limitations of industrial environments, and thus, they may be of use when modelling other microorganisms of industrial interest.
Esta tesis está enfocada en la aplicación de pequeños modelos basados en restricciones con el fin de analizar y predecir el comportamiento de cepas salvajes y genéticamente modificadas de Pichia pastoris. El trabajo presentado afronta las limitaciones comunes que los ambientes industriales imponen: las mediciones son escasas, los modelos no son detallados, los organismos modelados no son siempre bien conocidos y en muchos casos han sido modificados genéticamente.Los resultados han sido divididos en tres artículos. El primero presenta la validación de un pequeño modelo FBA (flux balance analysis) para organismos no modificados de P.pastoris basado en la suposición de ‘’maximizar el crecimiento’’ como objetivo biológico de la evolución de las células. El modelo ha sido validado en situaciones experimentales heterogéneas.En el segundo artículo, he explotado una característica de los modelos basado en restricciones: estos modelos se pueden ampliar para representar y predecir el comportamiento de células genéticamente modificadas de P. pastoris produciendo una proteína recombinante. El nuevo modelo representa los requerimientos energéticos del proceso de producción de proteína, además del impacto que tiene este proceso sobre el crecimiento celular. Las predicciones del modelo para crecimiento e incluso para la producción de proteína han sido validadas usando múltiples conjuntos de medidas experimentales.Finalmente, se presenta una herramienta software. Esta implementa dos métodos MFA-wise para obtener estimaciones de pequeños modelos basados en restricciones en escenarios con incertidumbre. Esta implementación facilita y extiende la aplicación de MFA (Metabolic flux analysis) cuando las mediciones son escasas e imprecisas.La tesis es una aplicación de pequeños modelos basados en restricciones a P. pastoris. Esta ilustra cómo estos modelos pueden ser una herramienta útil para analizar, estimar o predecir el comportamiento de células de P. pastoris modificadas o salvajes. Los enfoques seguidos en este trabajo consideran algunas de las limitaciones de ambientes industriales y en consecuencia, estos tal vez pueden ser de uso cuando se modelen otros organismos de interés industrial.
Document access: http://hdl.handle.net/2072/298162
Language: eng
Publisher: Universitat de Girona
Rights: ADVERTIMENT. L’accés als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d’investigació i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducció o altres formes d’explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Subject: Tesis i dissertacions acadèmiques
Constraint-based models
Modelos basados en restricciones
Models basats en restriccions
Flux balance analysis
Metabolic flux analysis
Anàlisi de flux metabòlic
Análisis de flujo metabólico
Pichia Pastoris
Wild strains
Soques silvestres
Cepas silvestres
Modified strains
Soques modificades
Cepas modificadas
576 - Biologia cel·lular i subcel·lular. Citologia
577 - Bioquímica. Biologia molecular. Biofísica
Title: Constraint-based metabolic models and their application in industrial biotechnology
Type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Repository: Recercat

Subjects

Authors