Yeast metabolic innovations emerged via expanded metabolic network and gene positive selection

生物 代谢网络 基因 代谢途径 特质 基因复制 遗传学 选择(遗传算法) 表型 计算生物学 基因调控网络 否定选择 表型可塑性 水平基因转移 进化生物学 基因组 基因表达 人工智能 计算机科学 程序设计语言
作者
Hongzhong Lu,Feiran Li,Le Yuan,Iván Domenzain,Rosemary Yu,Hao Wang,Gang Li,Yu Chen,Boyang Ji,Eduard J. Kerkhoven,Jens Nielsen
出处
期刊:Molecular Systems Biology [Springer Nature]
卷期号:17 (10): e10427-e10427 被引量:44
标识
DOI:10.15252/msb.202110427
摘要

Yeasts are known to have versatile metabolic traits, while how these metabolic traits have evolved has not been elucidated systematically. We performed integrative evolution analysis to investigate how genomic evolution determines trait generation by reconstructing genome-scale metabolic models (GEMs) for 332 yeasts. These GEMs could comprehensively characterize trait diversity and predict enzyme functionality, thereby signifying that sequence-level evolution has shaped reaction networks towards new metabolic functions. Strikingly, using GEMs, we can mechanistically map different evolutionary events, e.g. horizontal gene transfer and gene duplication, onto relevant subpathways to explain metabolic plasticity. This demonstrates that gene family expansion and enzyme promiscuity are prominent mechanisms for metabolic trait gains, while GEM simulations reveal that additional factors, such as gene loss from distant pathways, contribute to trait losses. Furthermore, our analysis could pinpoint to specific genes and pathways that have been under positive selection and relevant for the formulation of complex metabolic traits, i.e. thermotolerance and the Crabtree effect. Our findings illustrate how multidimensional evolution in both metabolic network structure and individual enzymes drives phenotypic variations.
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