Name: high-throughput metabolic profiling for model refinements of microalgae
Uploaded: 2021-12-04T13:00:00
Duration: 11 min 7 s
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这项工作的主要支持由NYUAD基因组学和系统生物学中心（CGSB）提供，该中心由Tamkeen在纽约大学阿布扎比研究所资助（73 71210 CGSB9）和纽约大学阿布扎比学院研究基金（AD060）资助下提供。W.F.还得到了浙江大学百人计划的支持。我们感谢Ashish Jaiswal帮助录制视频。我们感谢蔡宏生成代谢表型数据。

1. 表型微阵列实验
<ol><li>从美国明尼苏达大学衣原体资源中心获得 C. reinhardtii 菌株CC-503（https://www.chlamycollection.org）。</li>
	<li>在新鲜的Tris-Acetate-Phosphate（TAP）培养基19中培养细胞，终浓度为400μg/ mL timentin，50μg/ mL氨苄西林和100μg/ mL卡那霉素（以抑制细菌生长）在400μmol光子/m2s下，在25°C下，持续两天至对数中期。</li>
	<li>在22°C下以2，000×g离心培养物10分钟，并在不干扰沉淀的情况下丢弃上清液。</li>
	<li>制备含有0.1%四唑紫染料"D"的新鲜TAP培养基。 注意：在此步骤中修改TAP培养基，以根据每个板中测试的代谢物类别排除某些营养素（例如，排除氮源板的氯化铵）。</li>
	<li>将沉淀重悬于制备的新鲜TAP培养基中（从步骤1.2）至终浓度为1×106 个细胞/ mL。</li>
	<li>使用化合物阵列测定板（碳源、氮源、磷和硫源板以及肽氮源）。</li>
	<li>将100μL等分试样的含细胞培养基接种到测定板的每个孔中。 注意：确保重复测定。</li>
	<li>在酵母提取物/蛋白胨板上条纹细胞并进行革兰氏染色，如Smith 等人。20.测定前后监测细菌污染。</li>
	<li>将化合物阵列测定板插入酶标仪系统。</li>
	<li>将所有板在30°C下孵育长达7天，并对酶标仪系统进行编程，以每15分钟读取染料颜色变化。 注意：由于大多数酶标仪在孵育期间不提供连续光源，藻类应该能够进行异养呼吸。</li>
</ol>2. 数据分析
<ol><li>将微孔板读数器中的原始动力学数据导出为CSV文件，随后将用作R中的Omnilog表型微阵列（OPM）包的输入，将生物信息添加为元数据（例如，菌株名称，生长培养基，温度等）。<ol>
<li>使用PM动力学数据转换器软件;加载D5E数据文件，并使用PM动力学分析软件中的以下命令行将其转换为OKA文件： 负载|导入（找到OKA文件的文件夹）|填充筛选器|导入|添加所有板|关闭。 出口| 选择读取数据 （动力学）， 选择格式 （CSV）（表格标题），然后选择板 （每个板（单个文件））|导出数据|救。
</li>
		<li>为了进行表型微阵列（PM）数据分析，请使用OPM软件包21，22在R软件环境中运行。该软件包、教程和参考文档位于以下位置：http://www.goeker.org/opm/。在 RStudio（R 的图形用户界面）中，使用以下命令安装 opm 包及其依赖项： 源 （http://www.goeker.org/opm/install_opm.R） 库 （opm）
</li>
		<li>导航到包含动力学数据的 CSV 文件的目录，并使用read_opm 函数导入数据： x <- read_opm（"."， convert="grp"， include=list （"csv："））
</li>
		<li>使用曲线参数估计对动力学数据进行聚合和离散化。 For （i in 1 ：length（x）） { x[[i]] x[[i]] <- do_disc（x[[i]]， cutoff = FALSE） } 元数据的#Collection 元数据<- collect_template（"."） metadata$Strain <- c（"BLANK"，"CC- 503"） for （I in 1 ：length（x）） {x[[i]] <- include_metadata（x[[i]]， md = metadata， replace = TRUE）}
</li>
		<li>使用 xy_plot 函数将呼吸（或生长）测量值（y轴）映射为已测定的96孔板的时间函数（x轴）。 print （xy_plot（x[[ 1 ]]， include ="Strain"， theor.max = FALSE））
</li>
		<li>使用 level_plot 函数将数据可视化为热图，以便对动力学数据进行快速比较概述。 level_plot（x， main = list（）， colors = opm_opt（"color.borders"）， panel.headers = metadata$Strain， cex = NULL， strip.fmt = list（）， striptext.fmt = list（）， legend.sep =" "， space ="Lab"， bias = 0.7 ， num.colors = 200 L）
</li>
		<li>从原始动力学曲线中提取重要的生物学信息，曲线参数，包括滞后相位（λ）、生长速率（μ）、最大细胞呼吸量（A）和曲线下面积（AUC）21。为了识别阳性代谢物，使用阴性对照的A值，它表示染料与培养基的非生物反应性，以及每个微孔板的空白作为背景减法值。提取函数用于获取 A 参数。 opm_opt（"curve.param"） param <- extract （x， as.labels = list（"Strain"）））
</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. 与新代谢物相关的反应和基因的鉴定
<ol><li>搜索KEGG（京都基因和基因组百科全书）（http://www.genome.jp/kegg/）和MetaCyc（http://metacyc.org/）以识别酶委员会编号（EC），以使用从化合物阵列中发现的代谢物进行反应23，2423，24。</li>
	<li>使用已识别的EC编号作为多个可用藻类注释资源的搜索基础，例如联合基因组研究所（JGI），植物组（http://www.phytozome.net）和同行评审的出版物23，25，26，27。</li>
	<li>如果查询未返回给定EC编号的遗传证据，则从最接近C. reinhardtii的物种开始，确定其他生物体中的相关蛋白质，然后使用NCBI PSI-BLAST服务器（默认设置）进行基于配置文件的搜索，并使用C. reinhardtii中的非冗余蛋白质（nr）（taxid：3055）来识别与反应相关的候选基因12。</li>
	<li>通过 EMBL-EBI Pfam （http://pfam.xfam.org/search） 或 InterPro （http://www.ebi.ac.uk/interpro/） 蛋白质域预测服务器查询这些 PSI-BLAST 命中，手动整理 E 值为 < 0.05 的 PSI-BLAST 命中，以获得与搜索的 EC 编号的相关性。请注意，后两种扫描是确保鉴定蛋白质的正确酶活性的关键步骤。</li>
</ol>4. 模型优化与评估
<ol><li>使用最新的 COBRA 工具箱 v.3.028在 MATLAB 中29,30平台，用于执行以下步骤进行模型细化。可以按照中的步骤安装 COBRA 工具箱：https://opencobra.github.io/cobratoolbox/stable/installation.html。或者，请注意，COBRA Toolbox也是在其他开源编程语言中实现的，例如Python（COBRApy）。31），并可在以下位置找到：https://opencobra.github.io/cobrapy/ 。<ol><li>安装 COBRA 工具箱 v.3.0 后，打开 MATLAB 并执行以下命令以初始化工具箱： initCobraToolbox;</li>
		<li>将已识别的反应及其相关基因添加到代谢模型中，例如iRC1080，使用COBRA工具箱功能addReaction和changeGeneAssociation。导航到包含 i RC1080 模型的目录，从 http://bigg.ucsd.edu/models/iRC1080 并执行以下命令来加载模型、重命名模型并添加新的反应及其相关基因。 Load（'iRC 1080 .mat'） 模型新 = iRC 1080; modelNew = addReaction（modelNew， 'D-ALA 2' ， ... {'d-ala[c]' ， 'atp[c]' ， ... 'D-aladata[c]' ， 'adp[c]' ， 'pi[c]' ， ... 'h[c]' }，[- 2 - 1 1 1 1 1 ]，false）; modelNEW = changeGeneAssociation（modelNew， ... 'D-ALA 2'，'au.g 14655 _t 1' ）;</li>
		<li>在某些情况下，当代谢物不是细胞内产生的，而是从培养基中吸收时，将新代谢物的转运反应添加到模型中。这些转运反应代表代谢物从细胞外培养基被动扩散到细胞质基质。此外，使用 addExchangeRxn功能添加 相应的人工交换反应，将代谢物输入或输出到细胞外培养基中。 modelNew = addReaction（modelNew， 'CYCPt' ， ... {'cycp[e]'，'cycp[c]' }，[- 1 1 ]，true）' modelNew = addExchangeRxn（modelNew， 'cycp[e]' ，- 1000 ，1000 ）;</li>
		<li>测试新结果模型（例如 ，iBD1106）的行为，方法是在光暗条件下使用函数 optimizeCbModel 进行通量平衡分析（FBA），以实现生物量作为目标函数的最大化。对于光生长，将PRISM太阳能光反应的下限和上限设置为646.07（最大速率）。对于暗增长，将所有 PRISM 光反应的界限设置为零。使用先前定义的生物质函数10在黑暗和明亮条件下生长。FBA解决方案将输出两个对应于反应通量（solution.v）和降低成本（solution.w）的向量，以及一个对应于代谢物影子价格（solution.y）的向量。 %模拟光照条件下的生长： modelNew = changeRxnBounds（modelNew，{ ... % 'PRISM_solar_litho' ， ... "PRISM_solar_exo" ， ... "PRISM_incandescent_ 60 W' ， ... "PRISM_fluorescent_cool_ 215 W' ， ... "PRISM_metal_halide" ， ... "PRISM_high_pressure_sodium" ， ... "PRISM_growth_room" ， ... "PRISM_white_LED" ， ... "PRISM_red_LED_array_ 653 nm' ， ... "PRISM_red_LED_ 674 nm' ， ... "PRISM_fluorescent_warm_ 18 W' ， ... "PRISM_design_growth" ， ... }， 0， 'b' ）; modelNew = changeObjective（modelNew， 'BIOMASS_Chlamy_mixo'）; FBAsolutionNew = optimizeCbModel（modelNew， 'max'）;</li>
		<li>对 iRC1080 重复步骤 4.1.4，以比较从 iBD1106 获得的 FBA 解决方案与为 iRC1080 获得的解决方案。</li>
		<li>有一系列COBRA方法可用于比较模型（例如，通量变异性分析，基因缺失研究，稳健性分析，通量分裂预测，FBA，采样等）。详细的教程可以在 https://opencobra.github.io/cobratoolbox/stable/tutorials/index.html 上找到。这里提供了一个例子，其中i RC1080模型与其改进版本iBD1106进行比较，方法是获得每个模型中所考虑的代谢物的影子价格（生物量目标函数对系统变量变化的敏感性）。 获取代谢物的影子价格： shadowPrices = table（modelNew.mets， ... modelNew.metNames， FBAsolutionNew.y）;</li>
	</ol></li>
</ol>

作者没有什么可透露的。

绿色微藻 C. reinhardtii的代谢表型在这里使用高通量PM测定板和未修饰的PMI进行描述。这些测定共用于190个碳源（PM01和PM02），95个氮源（PM03），59个磷源和35个硫源（PM04），以及肽氮源（PM06-08）。对148种营养素观察到正呼吸（C源利用一次阳性测定，S源和P源利用各4次阳性测定，以及139次N源利用阳性测定）。当应用于测试每种来源的相关PM微孔板时，不应将介质的底物或营养物质（碳，氮，磷或硫）组分添加到定义的介质中。
这里显示的方法对于表征可用于扩展现有代谢网络模型或指导新模型重建的代谢微藻表型是有效的。此外，由于大多数微藻的营养需求尚不清楚，该平台可用于快速定义这些微藻。纳尔逊 等人。43成功地应用了这些方法来鉴定支持微藻 Chlorodiium sp. UTEX 3007生长的新化合物，并使用获得的信息来定义物种进入代谢物，与衣原体不同，它包括40种不同的碳源。
PM用于分析微藻的一个主要限制是PMI在孵育室中没有照明，并且微藻需要能够进行异养代谢。光的缺乏可能会影响对包含光来计算代谢通量的模型的解释。具有协调功能的基因对已经共同进化为构成代谢网络枢纽，并且可以区分光合和非光合网络枢纽44。通常，光合网络集线器（即模型中高度连接的节点）将被排除在异养模型之外。出于实际目的，模拟混合营养物种中的异养性应省略已知由光驱动的反应，并考虑条件之间的能量平衡差异。因此，模拟光依赖性和光无关代谢是衣原体代谢建模的标准做法6，45。
一些绿色微藻，如Trebouxiophytes，已知会同化各种碳分子以进行生长，这被认为是从它们作为地衣成员的漫长进化历史46中产生的。虽然像衣原体这样的叶绿植物可以使用乙酸盐进行生长，但棕色海洋微藻Tisochrysis lutea以其商业生产超长链多不饱和脂肪酸（VLC-PUFAs）的潜力而闻名，不能使用乙酸盐，但可以使用甘油进行生长47。使用小球藻在进料批次模式下优化添加有机碳源，实现了超过100 g l−1干细胞重量的生物质浓度。此外，向小球藻中添加糖可以提高其对CO2的封存，从而在光合生长期间提供添加剂益处49。大多数异养微藻也可以混合营养生长，但叶绿体铬藻已被证明在添加糖50时会关闭光合作用。
硅藻，属于Bacillariophyta部门，是浮游植物的主要群体。虽然大多数硅藻只能光自养生长，但其中一些可以混合养或异养培养51。例如，发现甘油在一些硅藻中没有CO2的情况下支持光照下的生长，包括模型物种 Phaeodactylum tricornutum52。此外，一些底栖硅藻，如 Nitzschia linearis 可以在黑暗中的碳水化合物上生长53。通过补充合适的有机碳源，可以将PM测定扩展到硅藻和其他藻类，以使细胞异养生长，并且混合营养策略也可以潜在地用于专性自养微藻，提供最低限度的光供应。
为了评估数据的再现性，强烈建议对所有板进行重复测定。只有当从阴性对照和相应的空白孔中减去吸光度（PMI值）为正时，才能将测定视为阳性。在测试化合物存在的情况下，这种描述反映了染料与介质的非生物反应。

优化藻类代谢以增强和稳定地生产靶向代谢物需要通过代谢网络的系统级分析来开发复杂的代谢工程策略。代谢网络模型可以指导合理设计，用于优化策略1、2、3、4的快速发展。虽然大约160种微藻物种已经测序5，但据我们所知，只有44种藻类代谢模型可用4，6，7。由于难以获得用于基因组信息实验验证的高通量代谢表型数据，高质量网络模型的重建滞后于藻类基因组测序的快速发展。
C. reinhardtii是一个有吸引力的基于藻类研究的模型系统。该物种可以光自养或异养生长，并已被广泛用作基础和应用研究中的模式生物。它的基因组序列发表于2007年8，随后重建了9、10、11物种的基因组规模代谢模型。C. reinhardtii（i RC1080）的基因组尺度模型由Chang等人重建。 10个基于基因组和文献证据（需要约250个来源）。它有1，706个代谢物，2，190个反应10;然而，除了当时已发表的实验证据之外，无法验证该模型的完整性。
表型微阵列（PMs）技术是一种高通量平台，可以为异养微生物以及组织培养细胞提供代谢分析信息。特别是，它可用于解决微藻中的表型间知识差距，如首次报道的衣原体reinhardtii12以及随后的氯铱13和小球藻14物种。通过研究细胞对数千种代谢物，信号分子，渗透压分解物和效应分子的反应，PM测定可以提供功能代谢分析，并提供对功能，代谢和环境敏感性的见解15，16，17。具体而言，PM测定检测96孔微孔板中的细胞代谢物利用，每个孔中含有不同的营养物质，代谢物或渗透压解质。此外，还可以测定生物活性分子，例如抗生素和激素。由基于四唑的氧化还原染料的NADH还原产生的颜色强度确定，底物的代谢利用根据细胞呼吸15，16，17进行评估。96孔微孔板中的实验可以通过表型微阵列仪（PMI）平台随时间自动监测和确定。设计了20个96孔微孔板，以代表常见的代谢物，以研究细胞表型以利用碳，氮，硫和磷源，以及不同的渗透/离子和pH效应。PM技术已成功用于更新和升级一些现有的微生物基因组尺度代谢模型15、16、17、18。
这里显示的协议和数据基于Chaiboonchoe等人先前发表的工作 。12所提出的工作详细介绍了使用PM测定方法来表征微藻的代谢表型，并扩展 了C. reinhardtii 的现有藻类代谢模型以及指导新代谢模型的重建。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Ampicillin</td>
			<td>VWR</td>
			<td>97062-796</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Biolog assay plates [ PM01-08]</td>
			<td>Biolog, Hayward, CA, USA</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Biolog Omnilog Instrument</td>
			<td>Biolog, Hayward, CA, USA</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chlamydomonas reinhardtii strain CC-503</td>
			<td>Chlamydomonas Resource Center at the University of Minnesota, USA.</td>
			<td></td>
			<td>Regents of the University of Minnesota</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Kanamycin</td>
			<td>VWR</td>
			<td>0408-EU-10G</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tetrazolium Violet Dye &#8220;D&#8221;</td>
			<td>Biolog, Hayward, CA, USA</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Timentin</td>
			<td>GlaxoSmithKline Australia Pty Ltd</td>
			<td>42010012-2</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

high-throughput metabolic profiling for model refinements of microalgae

代谢模型根据生物体可用的基因组注释进行重建，并提供预测工具来研究系统级的代谢过程。基因组规模的代谢模型可能包括间隙以及未经实验验证的反应。由于这些间隙，新分离的微藻物种的重建模型将导致弱点，因为通常有稀疏的生化证据可用于这些分离物的代谢。表型微阵列（PM）技术是一种有效的高通量方法，可响应于各种进入代谢物的功能性确定细胞代谢活动。将高通量表型测定与代谢建模相结合，可以通过提供生化证据来支持和扩展基因组证据，从而快速重建或优化现有的代谢网络模型。这项工作将通过使用绿色微藻模型物种 衣原体reinhardtii 作为示例，展示PM测定在微藻研究中的使用。本研究使用PM获得的超过254种反应的实验证据来扩展和完善基因组规模 的C. reinhardtii 代谢网络模型 iRC1080，大约25%。这里创建的方案可以用作功能分析其他微藻代谢的基础，包括已知的微藻突变体和新分离物。

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High-Throughput Metabolic Profiling for Model Refinements of Microalgae

该协议展示了使用表型微阵列（PM）技术平台来定义 衣原体reinhardtii（ 一种绿色微藻）的代谢需求，并完善现有的代谢网络模型。

用于微藻模型改进的高通量代谢分析

Metabolic models are reconstructed based on an organism&#39;s available genome annotation and provide predictive tools to study metabolic processes at a ...

表型微阵列技术是一种有效的高通量方法，可在功能上确定细胞代谢活动，以响应于各种进入代谢物。该技术的利用以细胞呼吸的形式进行测量，该形式由基于四唑的氧化还原染料的NADH还原产生的颜色发展量决定。在这项工作中，我们将介绍使用模型物种衣原体reinhardtii在微藻的背景下使用表型微阵列测定。本研究的目的是建立一种可靠的方法来表征微藻的代谢表型，可用于扩展现有的藻类代谢网络模型或指导新模型的重建。衣原体REhardtii菌株CC-503可以从美国明尼苏达大学的衣原体资源中心获得。在新鲜的Tris-acetate磷酸脂肪培养基中培养细胞至中对数期。在显微镜下检查细胞，确保它们处于良好状态并且没有任何污染。以2000 G-force旋转培养物10分钟。丢弃上清液而不干扰沉淀。准备含有0.1%四唑紫染料D的新鲜水龙头培养基"向培养基中添加不同的抗生素，包括Timentin，氨苄西林和卡那霉素，以抑制细菌生长。脂肪培养基和这一步骤应该从营养素中省略，这取决于每种板类型。将沉淀和新鲜水龙头培养基重新悬浮至每毫升100万个细胞的终浓度。使用化合物阵列测定板，如碳源、氮源、磷源和硫源板，以及肽氮源。将100微升足够的自含培养基接种到论文板的每个孔中。确保重复测定。应该注意的是，在这个阶段，应在测定之前和之后用革兰氏阴性染色测试细胞，以监测细菌污染。将化合物区域测定板插入酶标仪系统。将所有板在30度下孵育长达7天，并对酶标仪系统进行编程，使其每15分钟读取一次染料颜色变化。由于大多数酶标仪在孵育过程中不提供连续光源，因此藻类应该能够进行异养呼吸。将微孔板读数仪的原始动力学数据导出为CSV文件，随后将用作表型微阵列软件包和我们软件的输入。要执行表型微阵列数据分析，请使用在 R 软件环境中运行的 OmniLog 表型微 Erik OPM 软件包。在 R studio（R 的图形用户界面）中，使用手稿中详述的命令安装 OPM 包及其依赖项。导航到包含动力学数据的 CSV 文件的目录，然后使用读取 OPM 函数导入数据。动力学数据可以使用 pref 参数估计进行聚合和离散化。使用函数XY图允许呼吸或生长测量值作为测定96孔板的时间函数进行映射。数据可以使用函数级图可视化为热图，以便对动力学数据进行快速比较概述。下一步是确定与新代谢物相关的反应和基因。在存在现有藻类模型的情况下，来自表型微阵列系统的数据分析可用于完善该模型。在这里，我们介绍了使用表型微阵列数据对衣原体模型进行基因组规模代谢网络细化的管道。当新化合物的利用率测试呈阳性时，使用代谢知识基础定义化合物的相关反应谱，提供相关的酶佣金编号。第一步是搜索Kegg和MetaCyc，以识别酶的委托编号EC，以使用从化合物阵列中发现的代谢反应。接下来，我们使用已识别的EC编号作为多个可用藻类注释资源的搜索基础，例如联合基因组研究所，JGI，Phytozome和同行评审的出版物。将反应和代谢物添加到基于COBRA的衣原体reinhardtii代谢网络模型iRC1080中，以扩展和完善该模型。如果没有找到支持EC编号的遗传证据，则可以执行基于配置文件的搜索，例如NCBI位置特异性迭代，NCBI PSI-BLAST，以识别与反应相关的候选基因。然后手动评估结果。然后，通过此 QC 步骤且 E 值小于 0.05（与搜索 EC 编号相关）的那些将添加到指标模型中。此协议的最后一步是优化模型，评估和比较模型。使用最新的 COBRA 工具箱版本 3.0 和 MATLAB 平台执行模型优化步骤。安装眼镜蛇工具箱后，您可以下载 iRC1080 型号。然后在 MATLAB 中，首先要做的是导航到包含参考模型 iRC1080 的文件夹。使用眼镜蛇工具箱功能将已识别的反应及其相关基因添加到代谢模型中，例如iRC1080。添加反应并改变基因关联。导航到包含 iRC1080 模型的目录，然后执行命令以加载模型。重命名它并添加新的反应及其相关基因。在某些情况下，当代谢物不是在细胞内产生，而是从培养基中获取时，需要使用添加/交换反应函数将代谢物的转运反应添加到模型中，以将代谢物输入或输出到细胞外培养基中。测试新结果和模型的行为，例如iBD1106，通过进行通量平衡分析，FBA，使用函数优化CB模型在明暗条件下实现生物量作为对象函数的最大化。其中，FBA解决方案输出三个载体，反应通量，代谢物阴影价格和反应降低成本。这里提供了一个例子，其中iRC1080模型与其改进版本iBD1106进行比较，通过获得代表生物量目标函数对每个模型中变化和代谢物的敏感性的影子价格。在这里，我们分别显示了蓝绿色和紫色的空白和CC-503的碳源和氮源测定板的呼吸XY图和水平图。在每个孔中，呼吸曲线表示染料通过减少作为时间的函数的转化。图A中突出显示的峰表示检测到醋酸盐作为该板中唯一的碳源，这与衣原体文献一致。使用三种不同方法鉴定的代谢物数量的比较，iRC1080是精心策划的衣原体代谢模型，气相色谱飞行时间GC-TOF和表型微阵列论文表明，三组之间只有六种代谢物重叠，而iRC1080和表型微阵列测定集之间共有149种。这表明，虽然每种技术在代谢分析研究方面都有优势，但表型微阵列测定集可以成为新代谢信息的重要来源。获得的信息用于扩充和完善代谢网络模型iRC1080。在这里，我们比较了iRC1080模型和扩展模型iBD1106的内容，包括反应次数、代谢物数量和基因数量。我们表明，我们的模型优化为新结果网络增加了超过254个反应。这些反应分为氨基酸、二肽、三肽和转运反应。新鉴定的代谢物用于代谢网络扩增和现有衣原体reinhardtii代谢模型的改进。表型微阵列测定可用于表征现有和新分离菌株的代谢表型。此外，我们在微藻的背景下使用的方案可以指导其他物种代谢模型的改进。

Research

JoVE Journal

Biology

Stable Isotopic Profiling of Intermediary Metabolic Flux in Developing and Adult Stage Caenorhabditis elegans

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在开发和成年阶段的中介代谢通量的稳定同位素分析线虫</em

Stable isotopic profiling has long permitted sensitive investigations of the metabolic consequences of genetic mutations and/or pharmacologic therapies in ...

科研

生物学

High-throughput Saccharification Assay for Lignocellulosic Materials

木质纤维素材料的高通量检测糖化

Polysaccharides that make up plant lignocellulosic biomass can be broken down to produce a range of sugars that subsequently can be 
used in establishing ...

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Chemically-blocked Antibody Microarray for Multiplexed High-throughput Profiling of Specific Protein Glycosylation in Complex Samples

化学阻断抗体芯片复用高通量的复杂样品中特定蛋白糖基化的剖析

 In this study, we describe an effective protocol for use in a multiplexed high-throughput antibody microarray with glycan binding protein detection that ...

Metabolic Labeling of Newly Transcribed RNA for High Resolution Gene Expression Profiling of RNA Synthesis, Processing and Decay in Cell Culture

高分辨率基因表达谱RNA的合成，加工和衰变的新转录RNA在细胞培养的代谢标记

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RNA Secondary Structure Prediction Using High-throughput SHAPE

使用高通量形状的RNA二级结构预测

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Recovery of Adult Zebrafish Hearts for High-throughput Applications

恢复成年斑马鱼的心脏的高通量应用

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High-throughput Screening for Chemical Modulators of Post-transcriptionally Regulated Genes

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