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KR100818202B1 - 미생물의 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법 - Google Patents

미생물의 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법 Download PDF

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KR100818202B1
KR100818202B1 KR1020060133119A KR20060133119A KR100818202B1 KR 100818202 B1 KR100818202 B1 KR 100818202B1 KR 1020060133119 A KR1020060133119 A KR 1020060133119A KR 20060133119 A KR20060133119 A KR 20060133119A KR 100818202 B1 KR100818202 B1 KR 100818202B1
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phosphate
metabolite
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metabolic
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정하웅
김태용
김판준
이광호
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한국과학기술원
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Abstract

본 발명은 미생물의 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사회로 모델을 구축한 다음, 상기 구축된 대사회로 모델에서 각 대사산물의 소비 반응식을 불활성화 시키고 대사흐름을 분석하여, 미생물 성장에 필수적인 대사산물을 선정한 다음, 플럭스 섬(flux sum: Φ)으로 정의한 각 대사산물의 활용도를 이용하여 상기 선정된 대사산물을 확인하여 미생물의 성장에 필수적인 대사산물을 스크리닝하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따르면 미생물 성장에 필수적인 대사산물 및 상기 필수 대사산물에 관여하는 유전자를 간편하게 스크리닝할 수 있고, 상기 방법으로 스크리닝 된 대사산물에 관련되는 유전자를 결실시킴으로써 병원성 미생물의 약물 표적 유전자를 예측하는데 사용할 수 있다.
대사흐름, 대사산물, 유용물질, 대사공학, 대사산물 활용도, 섭동

Description

미생물의 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법 {Method for Screening Essential Metabolites in Growth of Microorganisms}
도 1은 필수 대사산물(essential metabolite) 확인을 위한 개념도로서 해당 대사산물을 소비하는 대사반응을 불활성화시켰을 때의 세포 성장 속도의 감소의 비율(f)을 확인하여 0.5 미만인 경우 필수 대사산물, 0.5 이상인 경우 비필수 대사산물(non-essential metabolite)로 분류하였다.
도 2는 필수 대사산물 및 비필수 대사산물이 제거된 세포의 성장 속도를 나타낸 그래프로, 가로축은 제거된 유전자들을, 세로축은 유전자 제거 후에 세포의 성장 속도를 정상 세포의 성장 속도에 대한 비율로 표시한 것이다.
도 3은 플럭스 섬(Φ)의 섭동 (perturbation)에 따른 세포 성장속도의 변화를 예측한 결과로서, A 군은 플럭스 섬(Φ)이 감소함에 따라 선형적으로 감소하는 경우, B 군은 플럭스 섬(Φ)이 감소함에 따라 임계치를 가지고 있어 임계치 이하에서 감소하는 경우, C 군은 플럭스 섬(Φ)이 감소함에 따라 비선형적으로 감소해 플럭스 섬(Φ)이 0의 값을 가지기 전에 세포 성장속도가 0에 도달하는 경우이다.
본 발명은 미생물의 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사회로 모델을 구축한 다음, 상기 구축된 대사회로 모델에서 각 대사산물의 소비 반응식을 불활성화 시키고 대사흐름을 분석하여, 미생물 성장에 필수적인 대사산물을 선정한 다음, 플럭스 섬(flux sum: Φ)으로 정의한 각 대사산물의 활용도를 이용하여 상기 선정된 대사산물을 확인하여 미생물의 성장에 필수적인 대사산물을 스크리닝하는 방법에 관한 것이다.
병원성 미생물은 면역계(immune system)가 약화된 사람에게 발병할 경우에는 치료가 매우 힘들고 치명적인 결과를 불러 올 수 있다. 따라서 병원성 미생물의 게놈 정보를 활용하여 보다 효과적인 항 병원성 약물을 개발하기 위한 표적을 찾는 노력이 활발해져 가고 있다. 그러나 어떠한 유전자 산물이 이상적인 약물 표적이 되어 병원성 미생물을 사멸시킬 수 있는지를 확인하는 것은 어려운 일 중의 하나로서 병원성 미생물의 모든 단일 유전자를 결실시켜가며 해당 유전자의 치사성(lethality)을 확인하는 것은 기술적으로 힘든 일이다. 또한 약물 표적은 대부분 하나의 유전자가 아닌 복잡한 세포 구성 요소간의 상호작용에 의해 결정되며 각각의 유전자는 치사성이 없는 경우에도 복수의 유전자 결실에서 치사성이 나타나는 등 그 조합은 매우 복잡하다.
따라서 병원성 미생물을 표적으로 삼는 효과적인 약물을 개발하기 위하여 미생물 세포 구성 요소들 간의 세포 기작과 상호작용을 이해하는 것이 매우 중요하다. 이에 게놈정보와 기능 유전체학의 발전을 통한 대사산물과 대사회로의 구축은 세포 구성 요소를 구성하기 위한 유전자와 단백질들의 상호작용을 이해하고 대사회로를 구성하여 효과적인 약물을 개발하는데 있어 그 중요성을 더하고 있다.
실제로 게놈 정보를 통한 대사회로 정보를 이용하여 병원성 미생물에서 포유동물의 세포에서 발견되지 않은 새로운 대사 경로가 동정되는 경우 이러한 대사 특성을 표적으로 삼는 치료법을 개발하여 인체 세포에는 부작용을 유발하지 않으면서 병원성 세포만 특이적으로 공격하는 것이 가능해진다. 한편 병원성 미생물이 생존하는데 특정 대사 경로가 필수적이라는 사실이 규명된 경우 해당 대사 경로를 억제하는 약물을 개발하는 것이 가능하다. 일단 병원성 미생물에 대한 약물이 개발되면 이와 유사한 화합물을 활용해 다른 유사한 병원성 미생물을 억제하는 약물이 쉽게 얻어질 수 있을 것으로 전망된다.
대사회로를 통한 분석 및 예측기술은 최근에야 급속하게 증가하는 게놈정보와 함께 그 가능성을 보이고 있다. 특히 각 미생물의 대사회로 모델들이 수학적 모델 및 최적화 기술 등과 결합되어 유전자의 제거 또는 추가 후에 일어나는 대사회로의 반응을 예측하는 것이 가능해지고 있다 (Lee et al., Trends Biotechnol., 23:349, 2005). 또한 대사회로를 이용한 대사흐름분석기법은 동적 정보를 필요로 하지 않음에도 세포의 이상적인 대사흐름을 보여주며 실제적으로 세포의 행동을 정확히 모사하고 예측할 수 있는 것으로 알려져 있다 (Papin, J. et al., Nature Reviews Molecular Cell Biology, 6:99, 2005). 대사흐름분석은 생화학 반응식의 질량수지와 세포조성 정보만을 이용하여 세포가 도달 가능한 이상적인 대사 흐름 공간을 구하며 특정한 목적함수를 최적화 방법을 통하여 최대화 하거나 최소화 하는 것을 목적으로 한다 (세포성장속도 최대화 또는 특정 섭동에 의한 대사 조절의 최소화 등). 그밖에 대사흐름분석은 일반적으로 균주개량을 통하여 원하는 대사산물의 특정 유전자의 치사성을 확인하기 위하여 사용될 수 있으며, 이를 이용하여 균주내부의 대사회로 특성을 파악할 수 있다. 또한, 유전자의 제거 또는 추가에 의해 일어나는 대사회로의 흐름변화 등을 예측하기 위해 대사흐름분석 방법을 응용한 다양한 연구가 보고되고 있다.
특히, 본 발명자들의 등록 특허 10-655495호는 "대사산물들의 플럭스 섬을 이용한 인-실리코 생물 개량방법"에 따르면, 특정 대사산물과 유용물질 생산과의 관계를 예측할 수 있고, 특정 대사산물에 관련된 효소들을 발현하는 유전자들을 도입 또는 증폭시켜 유용물질 생산성이 증대된 생물을 개발할 수 있다. 그러나, 상기 발명은 유용물질 생산성을 증대시키기 위한 목적이 주를 이루고 있다.
따라서 당업계에서는 대사흐름분석 기법을 이용하여 부분적인 대사정보를 이용한 균주조작이 아닌 전체적인 관점에서 복잡한 미생물의 대사를 살펴보고 특정 유전자에 대한 조작이 전체 대사흐름에 미치는 영향들을 파악하여 병원성 미생물의 표적을 정확하게 예측할 수 있는 방법의 개발이 절실히 요구되고 있다.
이에 본 발명자들은 효율적으로 병원성을 포함한 미생물의 표적 유전자를 예측할 수 있는 방법을 찾고자 예의 노력한 결과, 대사회로 모델에서 각 대사산물의 소비반응식을 불확성화시켜 대사흐름을 분석하고, 불활성화시키지 않은 경우에 비해 세포 성장 속도가 감소하는 경우의 대사산물을 선정하고, 상기 선정된 각 대사산물의 미생물 성장에 필수적인 표적 유전자를 찾을 수 있음을 확인하고, 본 발명을 완성하게 되었다.
결국, 본 발명의 주된 목적은 미생물의 성장에 필수적인 대사산물을 스크리닝하는 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 상기 스크리닝된 대사산물과 관련된 대사회로로부터 미생물 성장에 필수적인 대사산물에 관여하는 유전자를 선별하는 것을 특징으로 하는 미생물의 성장에 필수적인 유전자의 스크리닝 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 상기 스크리닝된 유전자를 이용하여 병원성 미생물의 성장을 억제하는 물질의 스크리닝 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 (a) 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사회로 모델을 구축하는 단계; 및 (b) 상기 구축된 대사회로 모델에서 각 대사산물의 소비 반응식을 불활성화 시켜 대사흐름을 분석하고, 다음 수학식 2를 이용하여, 원래의 세포성장속도에 비해 50%이하로 감소하는 경우의 대사산물을 미생물 성장에 필수적인 대사산물로 선정하는 단계를 포함하는 미생물 성장에 필수 적인 대사산물의 스크리닝 방법을 제공한다:
[수학식 2]
Figure 112006095730464-pat00001
여기서, r wild 는 원래의 세포 성장속도를 r loss 는 해당 소비 반응식을 불활성화시켰을 때에 감소하는 세포 성장속도를 나타낸다.
본 발명에 있어서, 상기 대사산물의 소비 반응식을 불활성화 시키는 방법은 해당 소비반응식의 대사흐름값을 0으로 고정하고 계산하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 있어서, 상기 (b) 단계 이후에, (c) 상기 (b) 단계에서 선정된 대사산물의 활용도를 수학식 3으로 표현되는 플럭스 섬(flux sum: Φ)으로 정의하고 각 대사산물의 Φ 값을 계산하는 단계; 및 (d) 선정된 각 대사산물의 Φ 값을 감소시킬 경우, 세포 성장이 감소 또는 정지하는 경우의 대사산물을 미생물 성장에 필수적인 대사산물로 확인하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 미생물 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법을 제공한다.
[수학식 3]
Figure 112006095730464-pat00002
여기서, Φi는 i번째 대사물질의 플럭스 섬(Φ), S ij 는 i번째 대사물질과 j번째 대사반응의 화학양론 계수, ν j 는 j번째 대사반응의 대사흐름, P i 는 i번째 대사물질을 생산하는 대사반응들의 집합이고 C i 는 i번째 대사물질을 소비하는 대사반응들의 집합을 나타낸다.
본 발명에 있어서, 상기 필수 대사산물은 H+, H2O, ATP, Phosphate, ADP, Nicotinamide adenine dinucleotide, Nicotinamide adenine dinucleotide-reduced, CO2, Nicotinamide adenine dinucleotide phosphate, Pyruvate, Nicotinamide adenine dinucleotide phosphate-reduced, L-Glutamate, Coenzyme A, ammonium, AMP, Acetyl-CoA, 2-Oxoglutarate, acyl carrier protein, Phosphoenolpyruvate, L-Aspartate, L-Glutamine, Glyceraldehyde 3-phosphate, CMP, Glycerol 3-phosphate, GTP, 5-Phospho-alpha-D-ribose 1-diphosphate, Dihydroxyacetone phosphate, L-Alanine, L-Serine, D-Fructose 6-phosphate, Malonyl-[acyl-carrier protein], D-Glucose 1-phosphate, GDP, Oxaloacetate, Reduced thioredoxin, FAD, D-Glucose 6-phosphate, Oxidized thioredoxin, UMP, CTP, S-Adenosyl-L- methionine, L-Cysteine, alpha-D-Ribose 5-phosphate, UDPglucose, 5,6,7,8-Tetrahydrofolate, Acetoacetyl-ACP, UDP, UTP, Succinyl-CoA, L-Threonine, Putrescine, Glycine, GMP, Spermidine, IMP, Phosphatidylglycerol, L-Arginine, L-Lysine, 5,10-Methylenetetrahydrofolate, Chorismate, D-Alanine, L-Proline, L-Asparagine, UDP-N-acetyl-D-glucosamine, D-Glucosamine 6-phosphate, Nicotinate D-ribonucleotide, dGTP, Iminoaspartate, D-Ribulose 5-phosphate, Myristoyl-ACP (n-C14:0ACP), 3-Methyl-2-oxobutanoate, L-Methionine, L-Tryptophan, dTMP, phosphatidate, L-Valine, Bicarbonate, dCTP, dUMP, L-Glutamate 5-semialdehyde, meso-2,6-Diaminoheptanedioate, CMP-3-deoxy-D-manno-octulosonate, Undecaprenyl diphosphate, L-Isoleucine, Phosphatidylethanolamine, L-Leucine, L-Histidine, Hexadecenoyl-ACP(n-C16:1ACP), 1-Pyrroline-5-carboxylate, Sulfite, Carbamoyl phosphate, D-Erythrose 4-phosphate, 3-Phospho-D-glycerate, CDPdiacylglycerol, Xanthosine 5'-phosphate, dTTP, L-Tyrosine, L-Homocysteine, dATP, 10-Formyltetrahydrofolate, R-3-hydroxy-myristoyl-ACP, Octadecenoyl-ACP (n-C18:1ACP), Palmitoyl-ACP (n-C16:0ACP), (S)-Dihydroorotate, Tetradecenoyl-ACP (n-C14:1ACP), 2-Oxobutanoate, 5-Amino-1-(5-Phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamide, L-Phenylalanine, phosphatidylserine, UDP-2,3-bis(3-hydroxytetradecanoyl)glucosamine, L-Homoserine, Undecaprenyl phosphate, (R)-Pantothenate, Orotate, L-Aspartate 4-semialdehyde, Sedoheptulose 7-phosphate, N2-Formyl-N1-(5-phospho-D-ribosyl)glycinamide, 5-Methyltetrahydrofolate, Hydrogen sulfide, 7,8-Dihydrofolate, dTDP, glycogen, Dodecanoyl-ACP(n-C12:0ACP), 4-(1-D-Ribitylamino)-5-aminouracil, Prephenate, 5-amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole, KDO(2)-lipid IV(A), N1-(5-Phospho-D-ribosyl)glycinamide, 5-[(5-phospho-1-deoxyribulos-1-ylamino)methylideneamino]-1-(5-phosphoribosyl)imidazole-4-carboxamide, Phosphatidylglycerophosphate, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanine, N-Succinyl-LL-2,6-diaminoheptanedioate, 2-Dehydro-3-deoxy-D-arabino-heptonate 7-phosphate, O-Phospho-L-serine, UDP-N-acetylmuramate, (S)-2-[5-Amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamido]succinate, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-gamma-glutamyl-meso-2,6-diaminopimelate, 3-Carboxy-3-hydroxy-4-methylpentanoate, 2,3-Bis(3-hydroxytetradecanoyl)-beta-D-glucosaminyl 1-phosphate, 3-Deoxy-D-manno-octulosonate 8-phosphate, N-((R)-4-Phosphopantothenoyl)-L-cysteine, Peptidoglycan subunit of Escherichia coli, Adenosine 5'-phosphosulfate, Dihydropteroate, 3-Dehydroshikimate, 1-(5-Phosphoribosyl)-AMP, 4-Methyl-2-oxopentanoate, D-Glycero-D-manno-heptose 7-phosphate, 2,3,4,5-Tetrahydrodipicolinate, 3-Phosphohydroxypyruvate, D-Glycero-D-manno-heptose 1-phosphate, D-erythro-1-(Imidazol-4-yl)glycerol 3-phosphate, Sulfate, UDP-3-O-(3-hydroxytetradecanoyl)-N-acetylglucosamine, 2-Amino-4-hydroxy-6-(D-erythro-1,2,3-trihydroxypropyl)-7,8-dihydropteridine, UDP-3-O-(3-hydroxytetradecanoyl)-D-glucosamine, Orotidine 5'-phosphate, UDP-N-acetyl-3-O-(1-carboxyvinyl)-D-glucosamine, 6-hydroxymethyl dihydropterin, O-Acetyl-L-serine, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamyl-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-alanyl-D-alanine, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamate, Cardiolipin, (R)-2,3-Dihydroxy-3-methylbutanoate, (S)-2-Acetolactate, 3'-Phosphoadenylyl sulfate, 1-(5-Phosphoribosyl)-ATP, 2,3,2'3'-Tetrakis(beta-hydroxymyristoyl)-D-glucosaminyl-1,6-beta-D-glucosamine 1,4'-bisphosphate, Shikimate 5-phosphate, (R)-Pantoate, 2-Dehydropantoate, CDPethanolamine, 5-amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxylate, 5-Phospho-beta-D-ribosylamine, N-Succinyl-2-L-amino-6-oxoheptanedioate, D-4'-Phosphopantothenate, 3-Deoxy-D-manno-2-octulosonate, ADP-L-glycero-D-manno-heptose, beta-Alanine, D-Alanyl-D-alanine, O-Succinyl-L-homoserine, Quinolinate, 2-(Formamido)-N1-(5-phospho-D-ribosyl)acetamidine, D-Arabinose 5-phosphate, 1-(5-Phosphoribosyl)-5-[(5-phosphoribosylamino)methylideneamino]imidazole-4-carboxamide, lipopolysaccharide, 6-hydroxymethyl-dihydropterin pyrophosphate, Shikimate, Undecaprenyl-diphospho-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamyl-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-alanyl-D-alanine, Undecaprenyl-diphospho-N-acetylmuramoyl-(N-acetylglucosamine)-L-ala-D-glu-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-ala-D-ala, 5-phosphoribosyl-5-carboxyaminoimidazole, 3-Carboxy-2-hydroxy-4- methylpentanoate, N-Acetyl-D-glucosamine 1-phosphate, L-Cystathionine, (S)-3-Methyl-2-oxopentanoate, 5-O-(1-Carboxyvinyl)-3-phosphoshikimate, 2-Amino-4-hydroxy-6-(erythro-1,2,3-trihydroxypropyl)dihydropteridine triphosphate, D-Glycero-D-manno-heptose 1,7-bisphosphate, 3-(Imidazol-4-yl)-2-oxopropyl phosphate, 3,4-dihydroxy-2-butanone 4-phosphate, KDO(2)-lipid IV(A) with laurate, 2-Isopropylmaleate, KDO-lipid IV(A), ADP-D-glycero-D-manno-heptose, KDO(2)-lipid (A), N6-(1,2-Dicarboxyethyl)-AMP, 5-Formamido-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamide, Lipid A Disaccharide, 2,3-Dihydrodipicolinate, 3-Dehydroquinate, 4-Phospho-L-aspartate, S-Adenosylmethioninamine, 3-Carboxy-4-methyl-2-oxopentanoate, Phenylpyruvate, D-Glucosamine 1-phosphate, Dephospho-CoA, ADPglucose, 4-Aminobenzoate, L-Histidinol phosphate, LL-2,6-Diaminoheptanedioate, Dihydroneopterin monophosphate, Pantetheine 4'-phosphate, N-Carbamoyl-L-aspartate, (R)-2,3-Dihydroxy-3-methylpentanoate, Malonyl-CoA, 4-amino-4-deoxychorismate, D-Glutamate, 3-(4-Hydroxyphenyl)pyruvate, L-Histidinol, Deamino-NAD+ 및 (S)-2-Aceto-2-hydroxybutanoate 로 구성된 군에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 있어서, 플럭스 섬(Φ)의 감소에 따른 세포 성장의 감소 유형은 선형적으로 감소하는 유형, 임계치 이하에서 감소하는 유형 및 비선형적으로 감소해 플럭스 섬(Φ)이 0에 도달하기 전에 세포 성장이 정지하는 유형으로 구성된 군 에서 선택되는 것을 특징으로 할 수 있고, 상기 세포 성장의 감소 유형에 따라 플럭스 섬(Φ)의 섭동량을 다르게 하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 또한, 상기 방법에 의해 스크리닝된 미생물 성장에 필수적인 대사산물에 관여하는 유전자를 선별하는 것을 특징으로 하는 미생물의 성장에 필수적인 유전자의 스크리닝 방법을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 대상미생물은 대장균 또는 병원성 미생물인 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 또한, 상기 방법에 의해 스크리닝된 대장균 또는 병원성 미생물 성장에 필수적인 유전자로 모델 미생물을 형질전환하는 것을 특징으로 하는, 형질전환된 미생물의 제조방법을 제공한다.
본 발명은 또한, 상기 방법에 의해 제조되고, 대장균 또는 병원성 미생물의 성장에 필수적인 유전자로 형질전환된 미생물을 제공한다.
본 발명은 또한, (a) 병원성 미생물의 성장 억제 후보물질의 존재하에 상기 형질전환 미생물을 배양하는 단계; 및 (b) 상기 성장 억제 후보물질 없이 배양하는 경우와 비교하여, 상기 형질전환 미생물의 성장이 억제되는 경우의 후보물질을 병원성 미생물의 성장을 억제하는 물질로 선정하는 단계를 포함하는 병원성 미생물의 성장을 억제하는 물질의 스크리닝 방법을 제공한다.
본 발명에 있어서, 섭동(perturbation)이란 모든 대사산물의 집단에 특정 외부요인을 가하여 교란시킴으로써 원하는 특성의 대사산물을 찾아내는 조치를 이른 다.
본 발명에서의 유전자 "결실"이란 유전자의 염기서열 중 전체 혹은 일부를 생물 내에서 제거하거나 변경시키는 등 생물 내에서 특정 유전자의 발현을 불가능하게 하는 조작을 모두 포괄한다.
본 발명에서, "배양"이란 박테리아, 효모 곰팡이 동ㆍ식물 세포 등 미생물의 배양뿐만 아니라, 식물의 재배 및 동물의 사육도 포괄하는 것으로 정의한다.
본 발명에서, "벡터 (vector)"는 적합한 숙주 내에서 DNA를 발현시킬 수 있는 적합한 조절 서열에 작동가능하게 연결된 DNA 서열을 함유하는 DNA 제조물을 의미한다. 벡터는 플라스미드, 파지 입자, 또는 간단하게 잠재적 게놈 삽입물일 수 있다. 적당한 숙주로 형질전환되면, 벡터는 숙주 게놈과 무관하게 복제하고 기능할 수 있거나, 또는 일부 경우에 게놈 그 자체에 통합될 수 있다. 플라스미드가 현재 벡터의 가장 통상적으로 사용되는 형태이므로, 본 발명의 명세서에서 "플라스미드 (plasmid)" 및 "벡터 (vector)"는 때로 상호 교환적으로 사용된다. 본 발명의 목적상, 플라스미드 벡터를 이용하는게 바람직하다. 이러한 목적에 사용될 수 있는 전형적인 플라스미드 벡터는 (a) 숙주세포당 수백 개의 플라스미드 벡터를 포함하도록 복제가 효율적으로 이루어지도록 하는 복제 개시점, (b) 플라스미드 벡터로 형질전환된 숙주세포가 선발될 수 있도록 하는 항생제 내성 유전자 및 (c) 외래 DNA 절편이 삽입될 수 있는 제한효소 절단부위를 포함하는 구조를 지니고 있다. 적절한 제한효소 절단부위가 존재하지 않을지라도, 통상의 방법에 따른 합성 올리고뉴클레오타이드 어댑터(oligonucleotide adaptor) 또는 링커(linker)를 사용하면 벡터와 외래 DNA를 용이하게 라이게이션(ligation)할 수 있다.
라이게이션 후에, 벡터는 적절한 숙주세포로 형질전환되어야 한다. 본 발명에 있어서, 선호되는 숙주세포는 원핵세포이다. 적합한 원핵 숙주세포는 E. coli DH5α, E. col JM101, E. coli K12, E. coli W3110, E. coli X1776, E. coli XL-1Blue(Stratagene), E. coli B, E. coli B21 등을 포함한다. 그러나 FMB101, NM522, NM538 및 NM539와 같은 E. coli 균주 및 다른 원핵생물의 종(speices) 및 속(genera)등이 또한 사용될 수 있다. 전술한 E. coli에 덧붙여, 아그로박테리움 A4와 같은 아그로박테리움 속 균주, 바실루스 섭틸리스(Bacillus subtilis)와 같은 바실리(bacilli), 살모넬라 타이피뮤리움(Salmonella typhimurium) 또는 세라티아 마르게센스(Serratia marcescens)와 같은 또 다른 장내세균 및 다양한 슈도모나스(Pseudomonas) 속 균주, 효모, 곰팡이, 동ㆍ식물 세포 등이 숙주세포로서 이용될 수 있다.
원핵세포의 형질전환은 Sambrook et al., supra의 1.82 섹션에 기술된 칼슘 클로라이드 방법을 사용해서 용이하게 달성될 수 있다. 선택적으로, 전기천공법(electroporation)(Neumann et al., EMBO J., 1:841, 1982) 또한 이러한 세포들의 형질전환에 사용될 수 있다.
이하, 본 발명을 각 단계별로 상세히 설명한다.
1. 대사회로 구축(Metabolic network construction)
본 발명에서는 세포성장을 억제하기 위한 대상 균주로서 대장균 변이균주를 이용하여 새로운 대사흐름분석 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 대장균의 대사회로를 대부분 포함하고 있다.
2. 필수 대사산물(essential metabolite)의 정의 및 필수 대사산물 선정
2-1: 필수 대사산물의 정의
구축된 대사회로를 수학적으로 표현하기 위하여 모든 대사산물, 상기 대사산물의 대사경로 및 상기 대사경로에서의 화학양론 매트릭스(stoichiometric matrix)(S ij , j 번째 반응에서 i 번째 대사산물의 시간에 따른 화학양론 계수)를 이용하여, 대사흐름 벡터(ν j , j 번째 대사반응의 대사흐름)를 계산할 수 있는데, 시간에 따른 대사산물 농도 X의 변화는 모든 대사 반응의 흐름의 합으로 나타낼 수 있다.
또한, 시간에 따른 X의 변화량이 일정하다고 가정하면, 즉 준정상상태 가정 하에서, 시간에 따른 대사산물 농도의 변화량은 아래의 수학식 1로 정의될 수 있다.
Figure 112006095730464-pat00003
(여기서, S·ν : 시간에 따른 X의 변화량, X: 대사산물의 농도, t: 시간)
또한, 대사흐름 분석을 통하여 각 대사산물에 대해, 세포가 그 대사산물을 대사반응을 통해 소비하지 않을 때 세포의 성장에 미치는 영향을 조사함으로써 대사산물의 essentiality를 결정할 수 있다. 대사산물의 essentiality는 대사흐름분석 과정 중 각 대사산물을 소비하는 모든 대사반응을 불활성화시킨 상태에서 세포의 성장속도를 계산하여, 이것이 정상적인 세포 성장속도에서 얼마만큼의 비율만큼 다른지를 계산한다.
Figure 112006095730464-pat00004
(여기서, r wild : 원래의 세포 성장속도, r loss : 해당 소비 반응식을 불활성화시켰을 때에 감소하는 세포 성장속도)
2-2: 필수 대사산물의 선정
상기 essentiality를 선정하기 위한 분석 과정 중, 주어진 대사산물을 소비하지 않고 생산하는 대사반응을 불활성화 시키지 않은 이유는 만약 대사산물이 non-essential이라고 하더라도, 그 대사산물을 생산하는 대사반응은 다른 필수적인 대사산물도 생산할 가능성이 있기 때문에, 상기 대사반응의 불활성화 때문에 세포성장이 억제된다면 그것은 원래 비필수적인(non-essential) 대사산물이 필수적이라고(essential) 잘못 이해될 수도 있기 때문이다. 상기와 같은 점에 유의하여 결과적으로 계산한 세포의 성장속도가 정상세포의 성장속도의 절반에 미치지 못하면 essential, 아니면 non-essential 하다고 대사산물들을 분류할 수 있다 (도 1). 도 1은 필수 대사산물(essential metabolite) 확인을 위한 개념도로서 해당 대사산물을 소비하는 대사반응을 불활성화시켰을 때의 세포 성장 속도의 감소의 비율(f)을 확인하여 0.5 미만인 경우에는 필수 대사산물로, 0.5 이상인 경우에는 비필수 대사산물(non-essential metabolite)로 분류하였다.
3. 플럭스 섬(flux-sum)의 정의와 섭동(perturbation)
각 대사산물이 시간당 생산되거나 혹은 소비되는 총량, 즉 플럭스 섬(flux-sum: Φ)을 다음의 수학식 3과 같이 정의하여, 이 양이 정상수준에서 벗어났을 때 세포의 성장에 미치는 영향을 체계적으로 분석하였다.
Figure 112006095730464-pat00005
상기 수학식 3에서 Φi는 i번째 대사산물의 플럭스 섬(Φ), S ij 는 i번째 대사 산물과 j번째 대사반응의 화학양론 계수, ν j 는 j 번째 대사반응의 대사흐름, P i 는 i번째 대사산물을 생산하는 대사반응들의 집합이고 C i 는 i번째 대사물질을 소비하는 대사반응들의 집합이다.
플럭스 섬(Φ)은 기존의 대사흐름 분석 방법에서는 나타낼 수 없었던 대사산물의 활용도를 나타내기 위해 새롭게 정의된 양이다. 즉, 해당 대사산물을 많이 이용할수록 Φ 값은 커지게 되고, 해당 대사산물을 적게 이용할수록 Φ의 값은 작아지게 된다.
대사회로에 섭동(perturbation)이 가해질 때, 세포의 성장속도가 정상수준에서 잘 변하지 않는다면 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ)도 비필수적인 대사산물보다는 정상수준에서 잘 벗어나지 않는다는 것을 확인할 수 있다. 즉, 세포에게 필수적인 대사산물(essential metabolite)은 생산되거나 소비되는 비율을 되도록 일정하게 유지함으로써 세포의 성장 속도를 안정화시키는 경향이 있다고 말할 수 있다.
만약 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ)이 정상수치에서 감소하는 경우 이는 세포의 성장에 큰 타격을 입힐 수 있다. 예를 들어, 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ)을 절반으로 줄이면 대부분의 경우(약 85%)에 전체 세포의 성장 속도는 절반이나 그 이하로 감소하게 된다. 이는 비필수적인 대사산물의 소수(약 28.9%)만이 그런 효과를 보이는 것과 매우 대비된다. 즉, 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ)을 0에 가깝게 줄인다면 이는 세포의 성장 자체를 멈추게 하는 효과를 예측 할 수 있다.
일반적으로 기존의 대사흐름분석에서 특정 유전자 결실에 따른 세포 성장속도를 확인하는 방법은 각 해당 반응식을 불활성화 시키는 방법을 사용한다. 그러나 상기와 같은 경우 두개 이상의 유전자 결실에 따른 세포 성장 저하 현상을 확인하기 위해서는 실제로 두개 이상의 조합에 따른 경우를 모두 계산해야 하는 단점이 있다. 이에 반해 각 대사산물의 essentiality를 정의하고 그 활용도를 정의하여 각 대사산물의 특성을 살펴보는 경우 두 개 이상의 유전자 결실에 따른 세포 성장 저하현상을 쉽게 확인할 수 있는 장점이 있다.
이하, 실시예를 통하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하고자 한다. 이들 실시예는 오로지 본 발명을 예시하기 위한 것으로서, 본 발명의 범위가 이들 실시예에 의해 제한되는 것으로 해석되지는 않는 것은 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어서 자명할 것이다.
특히, 하기 실시예에서는 대장균을 모델시스템으로 이용한 미생물 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법에 대하여만 예시되어 있으나, 대장균 이외의 다른 박테리아, 효모, 곰팡이 및 동ㆍ식물을 모델로 한 경우에도 적용된다는 것은 본 명세서에 개시된 내용으로부터 당업자에게 자명하다.
실시예 1: 모델 시스템의 구축
미생물 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝을 위한 대상균주로서 대장균의 변이균주를 이용하여 새로운 대사흐름분석 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 대장균의 대사회로를 대부분 포함하고 있다. 대장균의 경우 새로운 대사회로는 979개의 생화학 반응으로 구성되어 있으며, 814개의 대사산물이 대사회로에서 고려된다. (Lee et al., Biotechnol. Bioproc. Eng., 10: 425-431, 2005)
실시예 2: 필수 대사산물 ( essential matabolites ) 선정 방법
상기 실시예 1에서 구축한 대사흐름 시스템에서, 대장균의 814개의 대사산물을 대상으로 대사흐름 분석을 수행하였다. 대사산물의 essentiality는 대사흐름분석 과정 중 각 대사산물을 소비하는 모든 대사반응을 불활성화시킨 상태에서, 즉 해당 소비반응식의 대사흐름값을 0으로 고정하고, 세포의 성장속도를 계산하여 이것이 정상적인 세포 성장속도에서 얼마만큼의 비율만큼 다른지를 수학식 2를 이용하여 계산하였다.
[수학식 2]
Figure 112006095730464-pat00006
(여기서, r wild : 원래의 세포 성장속도, r loss : 해당 소비 반응식을 불활성화시켰을 때에 감소하는 세포 성장속도)
대사산물을 소비하는 대사반응을 불활성화시켰을 때의 세포 성장 속도의 감 소의 비율(f)을 확인하여 0.5 미만인 경우 필수 대사산물로 분류하였다. 또한, 세포의 다양한 성장 조건, 즉, 표 1에 기재된 바와 같이, 세포의 19가지 성장 조건에 대해 대장균에서 고려되는 814개의 대사산물을 대상으로 essentiality를 조사하였다 (표 2).
그 결과, 필수적인 전체 대사산물들의 약 87.8%가 모든 19가지 성장 조건에 대해 공통적으로 essential 하다는 것을 알 수 있었다. 반대로 12.2%는 19 가 성장 조건에 따라 일부는 필수적이고 일부는 비필수적임을 알 수 있었다. 아울러, 다른 대사산물들에 비해 비교적 잘 연구되지 않았던 대사산물들인 hexadecenoyl-ACP, phosphatidylglycerol 및 2-isopropylmaleate은 모두 세포성장에 필수적인 것으로 판명되었다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
배지조건 glucose 최소량, 유산소 glucose 최소량, 무산소 fructose 최소량, 유산소 fructose 최소량, 무산소 acetate 최소량, 유산소 succinate 최소량, 유산소 pyruvate 최소량, 유산소 arginine 최소량, 유산소 triptophan 최소량, 유산소 glutamate 최소량 유산소
배지조성 glucose:10 산소: 20 glucose: 10 산소: 0 fructose: 10 산소: 20 fructose: 10 산소: 0 acetate: 10 산소: 20 succinate: 10 산소: 20 pyruvate: 10 산소:20 arginine: 10 산소:20 triptophan: 10 산소:20 glutamate: 10 산소:20
11 12 13 14 15 16 17 18 19
배지조건 glucose 최소량, C 제한 glucose 최소량, 무산소, C 제한 glucose 최소량, P 제한 glucose 최소량, 무산소, P 제한 glucose 최소량, N 제한 glucose 최소량, 무산소, N 제한 glucose 최소량, S 제한 glucose 최소량, 무산소, S 제한 glucose 최소량, 산소제한
배지조성 glucose: 6 산소: 20 glucose: 6 산소: 0 glucose: 10 산소: 20 PI: 0.5 glucose: 10 산소: 0 PI: 0.12 glucose: 10 산소: 20 NH4: 5.91 glucose: 10 산소: 0 NH4: 1.38 glucose: 10 산소: 20 SO4: 0.13 glucose: 10 산소: 0 SO4: 0.03 glucose: 10 산소: 0.6
필수 대사산물 리스트 (essential metabolite) : 총 231개
H+, H2O, ATP, Phosphate, ADP, Nicotinamide adenine dinucleotide, Nicotinamide adenine dinucleotide-reduced, CO2, Nicotinamide adenine dinucleotide phosphate, Pyruvate, Nicotinamide adenine dinucleotide phosphate - reduced, L-Glutamate, Coenzyme A, ammonium, AMP, Acetyl-CoA, 2-Oxoglutarate, acyl carrier protein, Phosphoenolpyruvate, L-Aspartate, L-Glutamine, Glyceraldehyde 3-phosphate, CMP, Glycerol 3-phosphate, GTP, 5-Phospho-alpha-D-ribose 1-diphosphate, Dihydroxyacetone phosphate, L-Alanine, L-Serine, D-Fructose 6-phosphate, Malonyl-[acyl-carrier protein], D-Glucose 1-phosphate, GDP, Oxaloacetate, Reduced thioredoxin, FAD, D-Glucose 6-phosphate, Oxidized thioredoxin, UMP, CTP, S-Adenosyl-L-methionine, L-Cysteine, alpha-D-Ribose 5-phosphate, UDPglucose, 5,6,7,8-Tetrahydrofolate, Acetoacetyl-ACP, UDP, UTP, Succinyl-CoA, L-Threonine, Putrescine, Glycine, GMP, Spermidine, IMP, Phosphatidylglycerol, L-Arginine, L-Lysine, 5,10-Methylenetetrahydrofolate, Chorismate, D-Alanine, L-Proline, L-Asparagine, UDP-N-acetyl-D-glucosamine, D-Glucosamine 6-phosphate, Nicotinate D-ribonucleotide, dGTP, Iminoaspartate, D-Ribulose 5-phosphate, Myristoyl-ACP (n-C14:0ACP), 3-Methyl-2-oxobutanoate, L-Methionine, L-Tryptophan, dTMP, phosphatidate , L-Valine, Bicarbonate, dCTP, dUMP, L-Glutamate 5-semialdehyde, meso-2,6-Diaminoheptanedioate, CMP-3-deoxy-D-manno-octulosonate, Undecaprenyl diphosphate, L-Isoleucine, Phosphatidylethanolamine, L-Leucine, L-Histidine, Hexadecenoyl-ACP (n-C16:1ACP), 1-Pyrroline-5-carboxylate, Sulfite, Carbamoyl phosphate, D-Erythrose 4-phosphate, 3-Phospho-D-glycerate, CDPdiacylglycerol, Xanthosine 5'-phosphate, dTTP, L-Tyrosine, L-Homocysteine, dATP, 10-Formyltetrahydrofolate, R-3-hydroxy-myristoyl-ACP, Octadecenoyl-ACP (n-C18:1ACP), Palmitoyl-ACP (n-C16:0ACP), (S)-Dihydroorotate, Tetradecenoyl-ACP (n-C14:1ACP), 2-Oxobutanoate, 5-Amino-1-(5-Phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamide, L-Phenylalanine, phosphatidylserine, UDP-2,3-bis(3-hydroxytetradecanoyl)glucosamine, L-Homoserine, Undecaprenyl phosphate, (R)-Pantothenate, Orotate, L-Aspartate 4-semialdehyde, Sedoheptulose 7-phosphate, N2-Formyl-N1-(5-phospho-D-ribosyl)glycinamide, 5-Methyltetrahydrofolate, Hydrogen sulfide, 7,8-Dihydrofolate, dTDP, glycogen, Dodecanoyl-ACP (n-C12:0ACP), 4-(1-D-Ribitylamino)-5-aminouracil, Prephenate, 5-amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole, KDO(2)-lipid IV(A), N1-(5-Phospho-D-ribosyl)glycinamide, 5-[(5-phospho-1-deoxyribulos-1-ylamino)methylideneamino]-1-(5-phosphoribosyl)imidazole-4-carboxamide, Phosphatidylglycerophosphate, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanine, N-Succinyl-LL-2,6-diaminoheptanedioate, 2-Dehydro-3-deoxy-D-arabino-heptonate 7-phosphate, O-Phospho-L-serine, UDP-N-acetylmuramate, (S)-2-[5-Amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamido]succinate, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-gamma-glutamyl-meso-2,6-diaminopimelate, 3-Carboxy-3-hydroxy-4-methylpentanoate, 2,3-Bis(3-hydroxytetradecanoyl)-beta-D-glucosaminyl 1-phosphate, 3-Deoxy-D-manno-octulosonate 8-phosphate, N-((R)-4-Phosphopantothenoyl)-L-cysteine, Peptidoglycan subunit of Escherichia coli, Adenosine 5'-phosphosulfate, Dihydropteroate, 3-Dehydroshikimate, 1-(5-Phosphoribosyl)-AMP, 4-Methyl-2-oxopentanoate, D-Glycero-D-manno-heptose 7-phosphate, 2,3,4,5-Tetrahydrodipicolinate, 3-Phosphohydroxypyruvate, D-Glycero-D-manno-heptose 1-phosphate, D-erythro-1-(Imidazol-4-yl)glycerol 3-phosphate, Sulfate, UDP-3-O-(3-hydroxytetradecanoyl)-N-acetylglucosamine, 2-Amino-4-hydroxy-6-(D-erythro-1,2,3-trihydroxypropyl)-7,8-dihydropteridine, UDP-3-O-(3-hydroxytetradecanoyl)-D-glucosamine, Orotidine 5'-phosphate, UDP-N-acetyl-3-O-(1-carboxyvinyl)-D-glucosamine, 6-hydroxymethyl dihydropterin, O-Acetyl-L-serine,
UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamyl-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-alanyl-D-alanine, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamate, Cardiolipin, (R)-2,3-Dihydroxy-3-methylbutanoate, (S)-2-Acetolactate, 3'-Phosphoadenylyl sulfate, 1-(5-Phosphoribosyl)-ATP, 2,3,2'3'-Tetrakis(beta-hydroxymyristoyl)-D-glucosaminyl-1,6-beta-D-glucosamine 1,4'-bisphosphate, Shikimate 5-phosphate, (R)-Pantoate, 2-Dehydropantoate, CDPethanolamine, 5-amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxylate, 5-Phospho-beta-D-ribosylamine, N-Succinyl-2-L-amino-6-oxoheptanedioate, D-4'-Phosphopantothenate, 3-Deoxy-D-manno-2-octulosonate, ADP-L-glycero-D-manno-heptose, beta-Alanine, D-Alanyl-D-alanine, O-Succinyl-L-homoserine, Quinolinate, 2-(Formamido)-N1-(5-phospho-D-ribosyl)acetamidine, D-Arabinose 5-phosphate, 1-(5-Phosphoribosyl)-5-[(5-phosphoribosylamino)methylideneamino]imidazole-4-carboxamide, lipopolysaccharide, 6-hydroxymethyl-dihydropterin pyrophosphate, Shikimate, Undecaprenyl-diphospho-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamyl-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-alanyl-D-alanine, Undecaprenyl-diphospho-N-acetylmuramoyl-(N-acetylglucosamine)-L-ala-D-glu-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-ala-D-ala, 5-phosphoribosyl-5-carboxyaminoimidazole, 3-Carboxy-2-hydroxy-4-methylpentanoate, N-Acetyl-D-glucosamine 1-phosphate, L-Cystathionine, (S)-3-Methyl-2-oxopentanoate, 5-O-(1-Carboxyvinyl)-3-phosphoshikimate, 2-Amino-4-hydroxy-6-(erythro-1,2,3-trihydroxypropyl)dihydropteridine triphosphate, D-Glycero-D-manno-heptose 1,7-bisphosphate, 3-(Imidazol-4-yl)-2-oxopropyl phosphate, 3,4-dihydroxy-2-butanone 4-phosphate, KDO(2)-lipid IV(A) with laurate, 2-Isopropylmaleate, KDO-lipid IV(A), ADP-D-glycero-D-manno-heptose, KDO(2)-lipid (A), N6-(1,2-Dicarboxyethyl)-AMP, 5-Formamido-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamide, Lipid A Disaccharide, 2,3-Dihydrodipicolinate, 3-Dehydroquinate, 4-Phospho-L-aspartate, S-Adenosylmethioninamine, 3-Carboxy-4-methyl-2-oxopentanoate, Phenylpyruvate, D-Glucosamine 1-phosphate, Dephospho-CoA, ADPglucose, 4-Aminobenzoate, L-Histidinol phosphate, LL-2,6-Diaminoheptanedioate, Dihydroneopterin monophosphate, Pantetheine 4'-phosphate, N-Carbamoyl-L-aspartate, (R)-2,3-Dihydroxy-3-methylpentanoate, Malonyl-CoA, 4-amino-4-deoxychorismate, D-Glutamate, 3-(4-Hydroxyphenyl)pyruvate, L-Histidinol, Deamino-NAD+, (S)-2-Aceto-2-hydroxybutanoate
실시예 3: 플럭스 섬( flux - sum ) 감소법을 통한 필수 대사산물 스크리닝
상기 실시예 2에서 선정된 필수 대사산물을 대상으로 플럭스 섬을 계산하여, 미생물 성장에 필수적인 대사산물임을 확증하였다. 즉, 상기 실시예 2에서 선정된 231개의 대사산물이 시간당 생산되거나 혹은 소비되는 총량, 즉 플럭스 섬(flux-sum: Φ)을 다음의 수학식 3과 같이 정의하여, 이 양이 정상수준에서 벗어났을 때 세포의 성장에 미치는 영향을 체계적으로 분석하였다.
[수학식 3]
Figure 112006095730464-pat00007
상기 수학식 3에서 Φi는 i번째 대사산물의 플럭스 섬(Φ), S ij 는 i번째 대사산물과 j번째 대사반응의 화학양론 계수, ν j 는 j 번째 대사반응의 대사흐름, P i 는 i번째 대사산물을 생산하는 대사반응들의 집합이고 C i 는 i번째 대사물질을 소비하는 대사반응들의 집합이다.
플럭스 섬(Φ)은 기존의 대사흐름 분석 방법에서는 나타낼 수 없었던 대사산물의 활용도를 나타내기 위해 새롭게 정의된 양이다. 즉, 해당 대사산물을 많이 이용할수록 Φ 값은 커지게 되고, 해당 대사산물을 적게 이용할수록 Φ의 값은 작아지게 된다.
대사회로에 섭동(perturbation)이 가해질 때, 세포의 성장속도가 정상수준에서 잘 변하지 않는다면 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ)도 비필수적인 대사산물(non-essential metabolite) 보다는 정상수준에서 잘 벗어나지 않는다는 것을 확인할 수 있다. 즉, 세포에게 필수적인 대사산물(essential metabolite) 은 생산되거나 소비되는 비율을 되도록 일정하게 유지함으로써 세포의 성장 속도를 안정화시키는 경향이 있다고 말할 수 있다.
만약 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ) 이 정상수치에서 감소하는 경우 이는 세포의 성장에 큰 타격을 입힐 수 있다. 예를 들어, 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ)을 절반으로 줄이면 대부분의 경우 (약 85%) 에 전체 세포의 성장 속도는 절반이나 그 이하로 감소하게 된다. 이는 비필수적인 대사산물의 소수(약 28.9%)만이 그런 효과를 보이는 것과 매우 대비된다. 즉, 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ) 을 0에 가깝게 줄인다면 이는 세포의 성장 자체를 멈추게 하는 효과를 예측할 수 있다. 이에 대한 유형을 도 2에서와 같이 유형별로 분류됨을 알 수 있다.
A군은 플럭스 섬(Φ)이 감소함에 따라 선형적으로 감소하는 경우, B군은 플럭스 섬(Φ)이 감소함에 따라 임계치를 가지고 있어 임계치 이하에서 감소하는 경우, C 군은 플럭스 섬(Φ)이 감소함에 따라 비선형적으로 감소해 플럭스 섬(Φ)이 0에 도달하기 전에 세포 성장이 정지하는 경우이다.
상기와 같은 A군 내지 C군은 동일 대사산물에 대해서도 각 성장 조건에 따라 달라지는 경향을 보이며, 그 결과는 표 3과 같다. 즉, 표 3은 표 1에 기재된 조건 중에서 플럭스 섬(Φ) 값을 감소시키는 경우, 대장균의 성장이 억제 되는 조건을 기재한 것이다. 표 3에 나타난 바와 같이, 세포 성장을 실제로 억제하기 위해서는 각 성장조건에서의 군의 특성에 따라 플럭스 섬(Φ)의 섭동량을 다르게 해야 함을 알 수 있다.
Figure 112006095730464-pat00008
Figure 112006095730464-pat00009
Figure 112006095730464-pat00010
Figure 112006095730464-pat00011
Figure 112006095730464-pat00012
일반적으로 기존의 대사흐름분석에서 특정 유전자 결실에 따른 세포 성장속도를 확인하는 방법은 각 해당 반응식을 불활성화시키는 방법을 사용한다. 그러나 상기와 같은 경우 두개 이상의 유전자 결실에 따른 세포 성장 저하 현상을 확인하기 위해서는 실제로 두개 이상의 조합에 따른 경우를 모두 계산해야 하는 단점이 있다. 이에 반해 각 대사산물의 essentiality를 정의하고 그 활용도를 정의하여 각 대사산물의 특성을 살펴보는 경우 두 개 이상의 유전자 결실에 따른 세포 성장 저하현상을 쉽게 확인할 수 있는 장점이 있다.
이에 본 발명에서는 대사산물 활용도로서 플럭스 섬(Φ)을 정의함으로써, 이 양이 감소함에 따라 세포성장에 미치는 영향을 정량적으로 평가하여 얼마만큼의 섭동량이 각 대사산물에 가해져야 하는지를 체계적으로 결정할 수 있는 근거를 제공한다.
실시예 4: 세포 성장 억제를 위한 실험적 분석-해당 대사산물과 관련된 유전자의 결실
필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ)을 0으로 줄였을 때, 즉 그 대사산물이 아예 생산이나 소비가 되지 않도록 하였을 때, 세포의 성장에 미치는 영향을 실험으로 검증하였다. 즉, 필수적인 대사산물의 생산이나 소비에 관여하는 유전자 여러 개를 세포로부터 제거하였을 때, 세포의 성장속도에 어떤 변화가 오는지를 살펴보았다.
각각의 유전자 제거에 대해서는 세포가 성장을 계속할 수 있더라도, 유전자들을 한꺼번에 제거하면 해당하는 대사산물을 생산하거나 소비하는 경로 자체를 막아버려서 세포의 성장을 정지시킬 수 있다. 필수적이면서 플럭스 섬(Φ)을 0으로 줄였을 때, 세포성장에 영향을 주는 것으로 분류된 tetrahydrofolate 라는 대사산물을 실험대상으로 삼았고, 상기 대사산물에 연관되는 8개의 대사반응 중 3개의 대사반응에 관여하는 유전자들(purN , lpdA , glyA)을 동시에 결실시킬 경우, 필수적인 tetrahydrofolate의 소비가 막혀서 결국 세포의 성장이 멈출 것으로 예측하였다.
상기 결과를 바탕으로 대장균 변이균주를 제작하기 위하여, DNA 조작 표준 프로토콜을 사용하였고 (Sambrook et al., Molecular Cloning: a Laboratory Manual, 3rd edition, 2001), 대장균 K-12 W3110에 표 4의 프라이머 서열을 이용하여 one step inactivation 방법 (Warner et al., PNAS, 6;97(12):6640-6645, 2000)을 사용하여 상동 재조합 방법에 의해 표적 유전자로 항생제 내성유전자를 대체하여 최종적으로 항생제 내성을 제거하였다. 표 4에서 Cmr은 클로람페니콜 저항성(chloramphenicol resistance), Kmr은 카나마이신 저항성(kanamycin resistance)을 의미한다.
Figure 112006095730464-pat00013
상기와 같은 결과를 통해, 유전자 각각을 따로 제거하거나 혹은 유전자 두 개(purN , lpdA)를 한꺼번에 제거한 경우에는 세포가 성장을 계속 하였지만, 유전자 3개를 모두 동시에 제거한 경우에는 세포 성장이 멈추는 것을 알 수 있었다 (표 5 및 도 3).
Mutant ΔpurN ΔlpdA ΔglyA ΔpurNΔlpdA ΔpurNΔlpdAΔglyA
growth rate(μ) 0.292h-1 0.228h-1 0.188h-1 0.102h-1 no growth
이와 대조적으로, 이론에서 비필수적 (non-essential) 하다고 분류한 대사산물인 1-deoxy-D-xyluose 5-phosphate에 대해서는, 그것을 생산하는 유전자들(dxs, xylB)을 모두 제거해도 세포는 정상 상태와 크게 다르지 않음을 확인하였다(도 3). 이와 같은 실험결과를 통해, 필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ) 결손이 있을 때, 세포는 큰 타격을 입을 수 있지만, 비필수적인 대사산물의 플럭스 섬(Φ) 결손은 별다른 영향을 미치지 않음을 실증적으로 보여준다.
이상 상세히 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 미생물 성장에 필수적인 대사산물 대사산물 및 상기 필수 대사산물에 관여하는 유전자를 간편하게 스크리닝할 수 있고, 상기 필수 대사산물의 대사 활용도(플럭스 섬: Φ)의 감소에 따른 세포 성장을 예측할 수 있어, 상기 방법으로 스크리닝 된 대사산물에 관련되는 유전 자를 결실시킴으로써 병원성 미생물의 약물 표적 유전자를 예측하는데 사용할 수 있다.
이상으로 본 발명의 내용의 특정한 부분을 상세히 기술하였는 바, 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 있어서, 이러한 구체적 기술은 단지 바람직한 실시양태일 뿐이며, 이에 의해 본 발명의 범위가 제한되는 것이 아닌 점은 명백할 것이다. 따라서 본 발명의 실질적인 범위가 첨부된 청구항들과 그것들의 등가물에 의하여 정의된다고 할 것이다.
서열목록 전자파일 첨부

Claims (16)

  1. 다음 단계를 포함하는 대사흐름분석을 이용한 미생물 성장에 필수적인 대사산물의 스크리닝 방법:
    (a) 목적하는 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사회로 모델을 구축하는 단계;
    (b) 상기 구축된 대사회로 모델에서, 각 대사산물의 소비 반응식의 대사흐름값을 0으로 고정하고, 계산함으로써, 상기 대사산물의 소비 반응식을 불활성화 시켜 대사흐름을 분석하고, 다음 수학식 2를 이용하여, 원래의 세포성장속도에 비해 50%이하로 감소하는 경우의 대사산물을 미생물 성장에 필수적인 대사산물로 선정하는 단계;
    [수학식 2]
    Figure 112008001598948-pat00019
    여기서, rwild : 원래의 세포 성장속도, rloss : 해당 소비 반응식을 불활성화시켰을 때에 감소하는 세포 성장속도임
    (c) 상기 (b) 단계에서 선정된 대사산물의 활용도를 수학식 3으로 표현되는 플럭스 섬(flux sum: Φ)으로 정의하고 각 대사산물의 Φ 값을 계산하는 단계; 및
    [수학식 3]
    Figure 112008001598948-pat00020
    여기서, Φi: i번째 대사물질의 플럭스 섬(Φ), Sij : i번째 대사물질과 j번째 대사반응의 화학양론 계수, νj : j번째 대사반응의 대사흐름, Pi : i번째 대사물질을 생산하는 대사반응들의 집합, Ci : i번째 대사물질을 소비하는 대사반응들의 집합임
    (d) 각 대사산물의 Φ 값을 감소시킬 경우, 세포 성장이 감소 또는 정지하는 경우의 대사산물을 미생물 성장에 필수적인 대사산물로 확인하는 단계.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 미생물의 성장에 필요한 필수 대사산물은 H+, H2O, ATP, Phosphate, ADP, Nicotinamide adenine dinucleotide, Nicotinamide adenine dinucleotide-reduced, CO2, Nicotinamide adenine dinucleotide phosphate, Pyruvate, Nicotinamide adenine dinucleotide phosphate-reduced, L-Glutamate, Coenzyme A, ammonium, AMP, Acetyl-CoA, 2-Oxoglutarate, acyl carrier protein, Phosphoenolpyruvate, L-Aspartate, L-Glutamine, Glyceraldehyde 3-phosphate, CMP, Glycerol 3-phosphate, GTP, 5-Phospho-alpha-D-ribose 1-diphosphate, Dihydroxyacetone phosphate, L-Alanine, L-Serine, D-Fructose 6-phosphate, Malonyl-[acyl-carrier protein], D-Glucose 1-phosphate, GDP, Oxaloacetate, Reduced thioredoxin, FAD, D-Glucose 6-phosphate, Oxidized thioredoxin, UMP, CTP, S-Adenosyl-L-methionine, L-Cysteine, alpha-D-Ribose 5-phosphate, UDPglucose, 5,6,7,8-Tetrahydrofolate, Acetoacetyl-ACP, UDP, UTP, Succinyl-CoA, L-Threonine, Putrescine, Glycine, GMP, Spermidine, IMP, Phosphatidylglycerol, L-Arginine, L-Lysine, 5,10-Methylenetetrahydrofolate, Chorismate, D-Alanine, L-Proline, L-Asparagine, UDP-N-acetyl-D-glucosamine, D-Glucosamine 6-phosphate, Nicotinate D-ribonucleotide, dGTP, Iminoaspartate, D-Ribulose 5-phosphate, Myristoyl-ACP (n-C14:0ACP), 3-Methyl-2-oxobutanoate, L-Methionine, L-Tryptophan, dTMP, phosphatidate, L-Valine, Bicarbonate, dCTP, dUMP, L-Glutamate 5-semialdehyde, meso-2,6-Diaminoheptanedioate, CMP-3-deoxy-D-manno-octulosonate, Undecaprenyl diphosphate, L-Isoleucine, Phosphatidylethanolamine, L-Leucine, L-Histidine, Hexadecenoyl-ACP(n-C16:1ACP), 1-Pyrroline-5-carboxylate, Sulfite, Carbamoyl phosphate, D-Erythrose 4-phosphate, 3-Phospho-D-glycerate, CDPdiacylglycerol, Xanthosine 5'-phosphate, dTTP, L-Tyrosine, L-Homocysteine, dATP, 10-Formyltetrahydrofolate, R-3-hydroxy-myristoyl-ACP, Octadecenoyl-ACP (n-C18:1ACP), Palmitoyl-ACP (n-C16:0ACP), (S)-Dihydroorotate, Tetradecenoyl-ACP (n-C14:1ACP), 2-Oxobutanoate, 5-Amino-1-(5-Phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamide, L-Phenylalanine, phosphatidylserine, UDP-2,3-bis(3-hydroxytetradecanoyl)glucosamine, L-Homoserine, Undecaprenyl phosphate, (R)-Pantothenate, Orotate, L-Aspartate 4-semialdehyde, Sedoheptulose 7-phosphate, N2-Formyl-N1-(5-phospho-D-ribosyl)glycinamide, 5-Methyltetrahydrofolate, Hydrogen sulfide, 7,8-Dihydrofolate, dTDP, glycogen, Dodecanoyl-ACP(n-C12:0ACP), 4-(1-D-Ribitylamino)-5-aminouracil, Prephenate, 5-amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole, KDO(2)-lipid IV(A), N1-(5-Phospho-D-ribosyl)glycinamide, 5-[(5-phospho-1-deoxyribulos-1-ylamino)methylideneamino]-1-(5-phosphoribosyl)imidazole-4-carboxamide, Phosphatidylglycerophosphate, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanine, N-Succinyl-LL-2,6-diaminoheptanedioate, 2-Dehydro-3-deoxy-D-arabino-heptonate 7-phosphate, O-Phospho-L-serine, UDP-N-acetylmuramate, (S)-2-[5-Amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamido]succinate, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-gamma-glutamyl-meso-2,6-diaminopimelate, 3-Carboxy-3-hydroxy-4-methylpentanoate, 2,3-Bis(3-hydroxytetradecanoyl)-beta-D-glucosaminyl 1-phosphate, 3-Deoxy-D-manno-octulosonate 8-phosphate, N-((R)-4-Phosphopantothenoyl)-L-cysteine, Peptidoglycan subunit of Escherichia coli, Adenosine 5'-phosphosulfate, Dihydropteroate, 3-Dehydroshikimate, 1-(5-Phosphoribosyl)-AMP, 4-Methyl-2-oxopentanoate, D-Glycero-D-manno-heptose 7-phosphate, 2,3,4,5-Tetrahydrodipicolinate, 3-Phosphohydroxypyruvate, D-Glycero-D-manno-heptose 1-phosphate, D-erythro-1-(Imidazol-4-yl)glycerol 3-phosphate, Sulfate, UDP-3-O-(3-hydroxytetradecanoyl)-N-acetylglucosamine, 2-Amino-4-hydroxy-6-(D-erythro-1,2,3-trihydroxypropyl)-7,8-dihydropteridine, UDP-3-O-(3-hydroxytetradecanoyl)-D-glucosamine, Orotidine 5'-phosphate, UDP-N-acetyl-3-O-(1-carboxyvinyl)-D-glucosamine, 6-hydroxymethyl dihydropterin, O-Acetyl-L-serine, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamyl-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-alanyl-D-alanine, UDP-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamate, Cardiolipin, (R)-2,3-Dihydroxy-3-methylbutanoate, (S)-2-Acetolactate, 3'-Phosphoadenylyl sulfate, 1-(5-Phosphoribosyl)-ATP, 2,3,2'3'-Tetrakis(beta-hydroxymyristoyl)-D-glucosaminyl-1,6-beta-D-glucosamine 1,4'-bisphosphate, Shikimate 5-phosphate, (R)-Pantoate, 2-Dehydropantoate, CDPethanolamine, 5-amino-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxylate, 5-Phospho-beta-D-ribosylamine, N-Succinyl-2-L-amino-6-oxoheptanedioate, D-4'-Phosphopantothenate, 3-Deoxy-D-manno-2-octulosonate, ADP-L-glycero-D-manno-heptose, beta-Alanine, D-Alanyl-D-alanine, O-Succinyl-L-homoserine, Quinolinate, 2-(Formamido)-N1-(5-phospho-D-ribosyl)acetamidine, D-Arabinose 5-phosphate, 1-(5-Phosphoribosyl)-5-[(5-phosphoribosylamino)methylideneamino]imidazole-4-carboxamide, lipopolysaccharide, 6-hydroxymethyl-dihydropterin pyrophosphate, Shikimate, Undecaprenyl-diphospho-N-acetylmuramoyl-L-alanyl-D-glutamyl-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-alanyl-D-alanine, Undecaprenyl-diphospho-N-acetylmuramoyl-(N-acetylglucosamine)-L-ala-D-glu-meso-2,6-diaminopimeloyl-D-ala-D-ala, 5-phosphoribosyl-5-carboxyaminoimidazole, 3-Carboxy-2-hydroxy-4-methylpentanoate, N-Acetyl-D-glucosamine 1-phosphate, L-Cystathionine, (S)-3-Methyl-2-oxopentanoate, 5-O-(1-Carboxyvinyl)-3-phosphoshikimate, 2-Amino-4-hydroxy-6-(erythro-1,2,3-trihydroxypropyl)dihydropteridine triphosphate, D-Glycero-D-manno-heptose 1,7-bisphosphate, 3-(Imidazol-4-yl)-2-oxopropyl phosphate, 3,4-dihydroxy-2-butanone 4-phosphate, KDO(2)-lipid IV(A) with laurate, 2-Isopropylmaleate, KDO-lipid IV(A), ADP-D-glycero-D-manno-heptose, KDO(2)-lipid (A), N6-(1,2-Dicarboxyethyl)-AMP, 5-Formamido-1-(5-phospho-D-ribosyl)imidazole-4-carboxamide, Lipid A Disaccharide, 2,3-Dihydrodipicolinate, 3-Dehydroquinate, 4-Phospho-L-aspartate, S-Adenosylmethioninamine, 3-Carboxy-4-methyl-2-oxopentanoate, Phenylpyruvate, D-Glucosamine 1-phosphate, Dephospho-CoA, ADPglucose, 4-Aminobenzoate, L-Histidinol phosphate, LL-2,6-Diaminoheptanedioate, Dihydroneopterin monophosphate, Pantetheine 4'-phosphate, N-Carbamoyl-L-aspartate, (R)-2,3-Dihydroxy-3-methylpentanoate, Malonyl-CoA, 4-amino-4-deoxychorismate, D-Glutamate, 3-(4-Hydroxyphenyl)pyruvate, L-Histidinol, Deamino-NAD+ 및 (S)-2-Aceto-2-hydroxybutanoate 로 구성된 군에서 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 플럭스 섬(Φ)의 감소에 따른 세포 성장의 감소 유형은 선형적으로 감소하는 유형, 임계치 이하에서 감소하는 유형 및 비선형적으로 감소해 플럭스 섬(Φ)이 0에 도달하기 전에 세포 성장이 정지하는 유형으로 구성된 군에서 선택되는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 세포 성장의 감소 유형에 따라 플럭스 섬(Φ)의 섭동량을 다르게 하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 대상 미생물은 대장균인 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서 상기 대상미생물은 병원성 미생물인 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 제1항의 방법에 의해 스크리닝된 미생물 성장에 필수적인 대사산물에 관여하는 유전자를 선별하는 것을 특징으로 하는 미생물의 성장에 필수적인 유전자의 스크리닝 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 대상미생물은 대장균인 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제9항에 있어서, 상기 대상미생물은 병원성 미생물인 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제10항의 방법에 의해 스크리닝된 대장균 성장에 필수적인 유전자로 모델 미생물을 형질전환하는 것을 특징으로 하는, 형질전환된 미생물의 제조방법.
  13. 제11항의 방법에 의해 스크리닝된 병원성 미생물 성장에 필수적인 유전자로 모델 미생물을 형질전환하는 것을 특징으로 하는, 형질전환된 미생물의 제조방법.
  14. 제12항의 방법에 의해 제조되고, 대장균의 성장에 필수적인 유전자로 형질전환된 미생물.
  15. 제13항의 방법에 의해 제조되고, 병원성 미생물의 성장에 필수적인 유전자로 형질전환된 미생물.
  16. 다음 단계를 포함하는 병원성 미생물의 성장을 억제하는 물질의 스크리닝 방법:
    (a) 병원성 미생물의 성장 억제 후보물질의 존재하에 제15항의 형질전환 미생물을 배양하는 단계; 및
    (b) 상기 성장 억제 후보물질 없이 배양하는 경우와 비교하여, 상기 형질전환 미생물의 성장이 억제되는 경우의 후보물질을 병원성 미생물의 성장을 억제하는 물질로 선정하는 단계.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101243378B1 (ko) 2009-09-18 2013-03-25 한국과학기술원 필수 대사산물을 이용한 병원성 미생물의 약물 표적 예측 및 약물 탐색 방법
WO2019168300A1 (ko) * 2018-02-28 2019-09-06 고려대학교 산학협력단 합성가스 발효 균의 합성가스 발효 시의 대사체 분석을 위한 대사체 샘플링 및 분석 방법

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3029936B1 (fr) 2014-12-15 2020-01-24 Biomerieux Procede et dispositif de caracterisation du pouvoir inhibiteur d'une molecule sur un microorganisme
CN107102090B (zh) * 2017-06-09 2019-08-09 云南中烟工业有限责任公司 一种判别烟用香料变质的方法
US11508459B2 (en) * 2018-01-31 2022-11-22 X Development Llc Modified FBA in a production network
CN108624638B (zh) * 2018-08-24 2021-03-30 湖南汇升生物科技有限公司 一种发酵生产氨基葡萄糖的方法
CN111979140B (zh) * 2020-07-10 2021-12-21 山东瑞泽检测评价技术服务有限公司 用于水体污染物监测的明亮发光杆菌生长促进剂及其应用
CN116969799A (zh) * 2023-07-12 2023-10-31 宁夏农林科学院园艺研究所(宁夏设施农业工程技术研究中心) 一种西瓜、甜瓜专用蚯蚓粪肥及其制备方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020168654A1 (en) * 2001-01-10 2002-11-14 Maranas Costas D. Method and system for modeling cellular metabolism
JP2005058226A (ja) 2003-07-29 2005-03-10 Ajinomoto Co Inc 物質生産に影響する代謝フラックスの決定方法
KR100655495B1 (ko) 2005-07-11 2006-12-08 한국과학기술원 대사산물들의 플럭스 섬을 이용한 인-실리코 생물 개량방법
KR100727053B1 (ko) 2006-05-04 2007-06-12 한국과학기술원 대사산물들의 플럭스 섬 프로파일링을 이용한 생물개량방법

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7127379B2 (en) * 2001-01-31 2006-10-24 The Regents Of The University Of California Method for the evolutionary design of biochemical reaction networks
KR100630836B1 (ko) * 2005-04-08 2006-10-02 한국과학기술원 인-실리코 분석을 통한 균주 개량방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020168654A1 (en) * 2001-01-10 2002-11-14 Maranas Costas D. Method and system for modeling cellular metabolism
JP2005058226A (ja) 2003-07-29 2005-03-10 Ajinomoto Co Inc 物質生産に影響する代謝フラックスの決定方法
KR100655495B1 (ko) 2005-07-11 2006-12-08 한국과학기술원 대사산물들의 플럭스 섬을 이용한 인-실리코 생물 개량방법
KR100727053B1 (ko) 2006-05-04 2007-06-12 한국과학기술원 대사산물들의 플럭스 섬 프로파일링을 이용한 생물개량방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101243378B1 (ko) 2009-09-18 2013-03-25 한국과학기술원 필수 대사산물을 이용한 병원성 미생물의 약물 표적 예측 및 약물 탐색 방법
WO2019168300A1 (ko) * 2018-02-28 2019-09-06 고려대학교 산학협력단 합성가스 발효 균의 합성가스 발효 시의 대사체 분석을 위한 대사체 샘플링 및 분석 방법
US11988651B2 (en) 2018-02-28 2024-05-21 Korea University Research And Business Foundation Metabolome sampling and analysis method for analyzing metabolome during synthetic gas fermentation of synthetic gas fermentation microorganisms

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