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Genome-scale metabolic network models for industrial microorganisms metabolic engineering: Current advances and future prospects

生物制造 代谢工程 计算机科学 代谢网络 计算生物学 过程(计算) 生物 生物信息学 系统生物学 可视化 代谢途径 系统工程 生化工程 工程类 生物技术 人工智能 化学 基因 新陈代谢 生物化学 操作系统
作者
Zhijin Gong,Jiayao Chen,Xinyu Jiao,Hao Gong,Danzi Pan,Lingli Liu,Yang Zhang,Tianwei Tan
出处
期刊:Biotechnology Advances [Elsevier BV]
卷期号:72: 108319-108319 被引量:54
标识
DOI:10.1016/j.biotechadv.2024.108319
摘要

The construction of high-performance microbial cell factories (MCFs) is the centerpiece of biomanufacturing. However, the complex metabolic regulatory network of microorganisms poses great challenges for the efficient design and construction of MCFs. The genome-scale metabolic network models (GSMs) can systematically simulate the metabolic regulation process of microorganisms in silico, providing effective guidance for the rapid design and construction of MCFs. In this review, we summarized the development status of 16 important industrial microbial GSMs, and further outline the technologies or methods that continuously promote high-quality GSMs construction from five aspects: I) Databases and modeling tools facilitate GSMs reconstruction; II) evolving gap-filling technologies; III) constraint-based model reconstruction; IV) advances in algorithms; and V) developed visualization tools. In addition, we also summarized the applications of GSMs in guiding metabolic engineering from four aspects: I) exploring and explaining metabolic features; II) predicting the effects of genetic perturbations on metabolism; III) predicting the optimal phenotype; IV) guiding cell factories construction in practical experiment. Finally, we discussed the development of GSMs, aiming to provide a reference for efficiently reconstructing GSMs and guiding metabolic engineering.
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