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Verständnis wie mikrobiellen Stoffwechsel funktioniert, ist ein zentrales Thema für die Gestaltung von effizienten Strategien zur Gärungsprozesse zu verbessern und die Produktion von fermentativen Verbindungen zu modulieren. Fortschritte in der Genomik und funktionelle Genomik in den letzten zwei Jahrzehnten weitgehend zur Erweiterung der Kenntnisse über die Topologie des metabolischen Netze in vielen Mikroorganismen beigetragen. Zugang zu diesen Informationen führten zu die Entwicklung von Konzepten, die für einen umfassenden Überblick über die Zellfunktionen1abzielen. Diese Methoden setzen häufig auf eine modellbasierte Interpretation von messbaren Parametern. Diese experimentellen Daten beinhalten einerseits Metabolit Aufnahme und Produktion Preise und auf der anderen Seite quantitative intrazellulärer Informationen, der von Isotop Tracer vorliegt Experimente. Diese Daten liefern wichtige Informationen für den Abzug von der in-Vivo -Aktivität der verschiedenen Bahnen in einem definierten metabolischen Netzwerkes2,3,4. Derzeit verfügbaren analytische Techniken ermöglichen nur die präzise Erkennung von Mustern von Molekülen beschriften, wenn ein Single-Element-Isotop mit und eventuell bei der Beschriftung mit zwei Isotopen Elementen zusammen. Darüber hinaus unter den meisten Wachstumsbedingungen besteht die Kohlenstoffquelle nur aus ein oder zwei Verbindungen. Infolgedessen wurden Ansätze beruhen auf 13C-isotopischen Tracer aus Kohlenstoff Substraten weit verbreitet und erfolgreich eingesetzt, um entwickeln ein umfassendes Verständnis der Kohlenstoff metabolischen Netzwerkes Operationen5,6,7 ,8.
Im Gegensatz dazu in vielen natürlichen und industriellen Umgebungen, die verfügbarer Stickstoff-Ressource, die mikrobielles Wachstum unterstützt oft eine Vielzahl von Molekülen besteht aus. Zum Beispiel wird während der Gärung von Wein oder Bier, Stickstoff als eine Mischung aus 18 Aminosäuren und Ammonium bei variablen Konzentrationen9bereitgestellt. Dieses Array von N-Verbindungen, die zugänglich für Anabolismus sind macht diese komplexe Medien Bedingungen erheblich unterscheiden sich von denen üblicherweise für physiologische Untersuchungen, wie Letzteres erreicht werden mit einer einzigartigen Quelle von Stickstoff, in der Regel Ammonium.
Alles in allem verinnerlicht Stickstoff Verbindungen können direkt integriert in Proteine oder catabolized. Die Netzwerkstruktur des Stickstoff-Stoffwechsels in vielen Mikroorganismen, einschließlich der Hefe Saccharomyces Cerevisiae, ist sehr komplex, im Einklang mit der Vielfalt von Substraten. Schematisch, basiert dieses System auf die Kombination von den zentralen Kern des Stickstoff-Stoffwechsels fußenden von Glutamin, Glutamat und α-Ketoglutarate10,11, Transaminasen und Deaminases katalysiert. Durch dieses Netzwerk Amin Gruppen aus Ammonium oder anderen Aminosäuren werden gesammelt und α-Keto-Säuren freigesetzt. Diese Zwischenprodukte sind auch dazu durch zentralen Kohlenstoff-Stoffwechsel (CCM)12,13. Diese große Anzahl von verzweigten Reaktionen und Zwischenprodukte, beteiligt, der Abbau von exogenen Stickstoff Quellen und Anabolismus proteinogene Aminosäuren, erfüllt die anabole Anforderungen der Zellen. Die Aktivität durch diese miteinander verbundenen Routen führt auch die Ausscheidung von Stoffwechselprodukten. Insbesondere können α-Keto-Säuren umgeleitet werden, durch die Ehrlich Weg, höhere Alkohole und ihre Acetat Ester Derivate14, die wesentliche Mitwirkende zu den sensorischen Profile von Produkten sind zu produzieren. Anschließend spielt Funktionsweise Stickstoff-Stoffwechsel eine Schlüsselrolle bei der Erzeugung von Biomasse und die Bildung von flüchtigen Molekülen (Aroma).
Die Reaktionen, Enzyme und Genen, die im Stickstoff-Stoffwechsel sind in der Literatur ausführlich beschrieben. Jedoch ist die Frage der Verteilung von mehreren Quellen von Stickstoff in einem metabolischen Netzwerk noch nicht angesprochen worden. Es gibt zwei Hauptgründe, die erklären, dieser Mangel an Informationen. Zunächst wichtig angesichts der Stickstoff-Stoffwechsel-Netzwerk, eine große Menge von quantitativen Daten ist erforderlich für ein umfassendes Verständnis ihrer Tätigkeit, die nicht verfügbar war bis jetzt. Zweitens viele experimentelle Einschränkungen und Grenzen der analytischen Methoden verhindert die Umsetzung von Ansätzen, die zuvor für die Aufklärung der CCM-Funktion verwendet wurden.
Um diese Probleme zu überwinden, haben wir einen System-Ebenen-Ansatz zu entwickeln, der auf die Vereinbarkeit von Daten aus einer Reihe von isotopischen Tracer Experimenten basiert. Der Workflow enthält:
-Eine Reihe von Fermentationen durchgeführt, unter gleichen Umweltbedingungen, während eine andere ausgewählte Nährstoffe-Quelle (Substrat) jeweils gekennzeichnet ist.
-Eine Kombination von analytischen Verfahren (HPLC, GC-MS) für eine genaue Bestimmung, in verschiedenen Stadien der Gärung Restkonzentration von beschrifteten Substrat und die Konzentration und die Isotopen Anreicherung von Verbindungen, die von abgeleitet werden der Katabolismus der beschrifteten Molekül, einschließlich abgeleitete Biomasse.
-Eine Berechnung der Masse und Isotopen Waage für jede verbrauchte beschrifteten Molekül und eine weitere integrierte Analyse des Datasets, einen globalen Überblick über die Verwaltung von mehreren Nährstoffquellen durch Mikroorganismen durch die Bestimmung der Flux-Verhältnisse zu erhalten .
Um diese Methode anzuwenden, muss das reproduzierbare Verhalten des Stamm/Mikroorganismus zwischen den Kulturen Aufmerksamkeit geschenkt werden. Darüber hinaus müssen Proben aus verschiedenen Kulturen während der gleichen wohldefinierte Gärung Fortschritt entnommen werden. In der experimentellen Arbeit berichtet in dieser Handschrift dient ein Roboter-gestützte System zur Online-Überwachung von Fermentationen, um diese Einschränkungen zu berücksichtigen.
Darüber hinaus ist es wichtig, eine Reihe von beschrifteten Substrate (Verbindung, Natur und Position der Beschriftung) zu wählen, die an die wissenschaftliche Fragestellung der Studie geeignet ist. Hier wurden 15N beschriftet Ammonium, Glutamin und Arginin als die drei wichtigsten Stickstoff Quellen gefunden in Traubensaft ausgewählt. Dies ermöglichte es bewerten das Muster der Stickstoff Umverteilung von verbrauchten Verbindungen zu den proteinogene Aminosäuren. Wir wollten auch das Schicksal des Kohlenstoff-Backbones der verbrauchten Aminosäuren und deren Beitrag zur Produktion von flüchtigen Moleküle zu untersuchen. Um zu erreichen dieses Ziel, einheitlich 13C beschriftet Leucin, Isoleucin, Threonin und Valin in der Studie als Aminosäuren gehörten, die wichtige Zwischenprodukte des Ehrlich-Signalwegs abgeleitet sind.
Alles in allem, erkundeten wir quantitativ wie Hefe eine komplexe Stickstoff-Ressource verwaltet, durch eine exogene Stickstoff Quellen zur Erfüllung seiner anabolen Anforderungen während der Gärung beim zusätzlich entfernen das überschüssige Kohlenstoff Grundstoffe als Umverteilung flüchtige Moleküle. Die Versuchsdurchführung berichtet in diesem Papier kann angewendet werden, um andere mehrere Nährstoffquellen verwendet von anderen Mikroorganismus zu untersuchen. Es scheint ein geeigneter Ansatz für die Analyse der Auswirkungen der genetischen Hintergrund oder Umweltbedingungen auf die metabolischen Verhalten der Mikroorganismen zu sein.