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1 山口大学集中講義 代謝シミュレーションの実行 2015/8/27-8 1

2 内容 1. Octave のインストール 2. Woctave+OpenCOBRAのインストール 3. E. coli Core Model 4. FBA の実行 5. 目的関数の変更 理論最大収率の計算 6. フラックスの上限下限の変更 培養条件の変更 ( 好気 嫌気 ) 1 遺伝子破壊の実行 7. 代謝反応の追加 8. 網羅的 1 遺伝子破壊の実行 必須遺伝子 コハク酸生産 9. 網羅的 2 重遺伝子破壊の実行 コハク酸生産 2

3 インストールするソフトウェアなど GNU Octave 数値解析ソフトウェア 商用ソフトMatlabに類似 Woctave Octave に GUI 環境を付与 COBRA toolbox FBA に使用するプログラム群 E.coli core model 大腸菌の中心代謝経路のモデル 3

4 配布データリスト Octave vs2010-setup.exe Octave インストールファイル WOctave_1_5_0_bin フォルダ WOctave プログラム program フォルダ 実習で使用するプログラム類 cobra フォルダ シミュレーション用 toolbox function フォルダ 清水研自作プログラム類 Helper フォルダ vcredist_x64.exe Octave のインストールでエラーが生じたときにインストール (windows 64bit 用 ) vcredist_x86.exe Octave のインストールでエラーが生じたときにインストール (windows 32bit 用 ) 4

5 Octave のダウンロード (0) USB メモリからコピーする場合 octave vs2010-setup.exe をデスクトップにコピー =>Octaveのインストール (1) までスキップ HP からダウンロードする場合 =>Octave のダウンロード (1) から 5

6 Octave のダウンロード (1) 阪大清水研で検索 メンバー 6

7 Octave のダウンロード (2) 松田史生 7

8 Octave のダウンロード (3) マニュアル Octave vs2010- setup.exe ダウンロード 8

9 Octave のダウンロード (4) クリックすると自動出来にダウンロードが始まる 9

10 Octave のインストール (1) ダウンロードしたファイル octave vs2010- setup.exe を実行 セットアップは基本的にデフォルトの設定で OK 10

11 Octave のインストール (2) インストール先は変更化 パス上に日本語が含まれない方がトラブルが生じにくい 11

12 Octave のインストール (3) セットアップ終了 12

13 Octave のインストール (4) ここにコマンドを打つ 1+1 [ リターン ] quit [ リターン ] 13

14 WOctave, OpenCOBRA のダウンロード (0) USB メモリからコピーする場合 USB メモリの WOctave_1_5_0_bin を C: にコピーする WOctave, OpenBobra のインストール (1) までスキップ HP からダウンロードする場合 WOctave, OpenBobra のダウンロード (1) から 14

15 Woctave+COBRA のダウンロード (1) マニュアル WOctave + COBRAtoolbox + 演習用スクリプト 15

16 Woctave+COBRA のインストール (1) Woctave_1.5.0.zip ファイルをダブルクリック ファイルを全て展開 16

17 WOctave のインストール (2) C: WOctave1_5_0_bin となるようにする C: ドライブ直下 WOctave1_5_0_bin 17

18 WOctave のインストール (3) C: WOctave_1_5_0_bin bin の WOctave を実行 Woctave.exe を実行 18

19 WOctave のインストール (4) Octave の保存場所が指定されていないというエラーが出る OK をクリック 19

20 WOctave のインストール (5) WOctave が起動起動する 20

21 WOctave のインストール (6) Octave のパスを設定し 再起動 (2) bin を選択 (1) クリック (3) OK をクリックし プログラムを手動で再起動 21

22 WOctave のインストール (7) フォルダ エディタ 変数 コマンド入力場所 22

23 opencobra opencobra The COnstraints Based Reconstruction and Analysis (COBRA) ゲノムスケール代謝モデルを用いたシミュレーションに関連するプログラム Matlab と Python 用 Octave では一部の関数について使用可能 代謝モデルのインポート (Octave 一部非対応 ) 遺伝子破壊シミュレーション 代謝反応の追加 23

24 COBRA のインストール (1) Woctave といっしょにインストール済 24

25 実習で使用する関数と COBRA toolbox を使用するために 1. 下記フォルダに移動 WOctave_1_5_0_bin program クリック C: WOctave_1_5_0_ bin program を選んで OK 25

26 実習で使用する関数と COBRA toolbox を使用するために addpath(genpath(pwd)) と入力してリターン addpath : Octave の認識パス ( フォルダ ) に新しいパスを追加 genpath : サブフォルダを含むパスを取得 pwd : 現在のフォルダのパス Warning がでても無視 26

27 実習で使用する関数と COBRA toolbox を使用するために changecobrasolver('glpk') と入力してリターン 下記の結果が得られれば OK ans = 1 27

28 実習で使用する関数と COBRA toolbox を使用するために program1 と入力してリターン 左下の Variables にいろいろ出てきたら OK 28

29 代謝モデル :E. coli core model E. coli core model 大腸菌の中枢代謝経路を中心とした小スケールのモデル 解糖系 TCA 回路 アミノ酸代謝 etc.. 95 代謝反応 72 代謝物質 ecoli_core_model.xls 代謝反応 代謝物質リスト ecoli_core_model.xml SBML 形式で記述された代謝モデル ecoli_core_model.mat xls や SBML 形式で記述された代謝モデルを Matlab/Octave で読み込んだデータ WOctave_1_3_2_bin program フォルダ内にダウンロード済み 29

30 E. coli core model のエクセルファイル ecoli_core_model.xls Metabolites 代謝物質リスト Reactions 代謝反応リスト rxn max and min 各代謝反応の代謝フラックスの上限下限 目的関数の情報 Ecoli_core_S 代謝モデルの量論係数行列 代謝マップ EcCore.xlsx シミュレーション結果を代謝マップでみるためのファイル 30

31 代謝シミュレーションの流れ 1. 代謝モデルを読み込む load( ecoli_core_model.mat ); 2. シミュレーション条件を設定する 目的関数の設定 model = changeobjective(model, Biomass_Ecoli_core_w_GAM ); グルコース取込み速度の設定 model = changerxnbounds(model, EX_glc(e), -10, b ) 酸素供給条件の設定 (option) model = changerxnbounds(model, EX_o2(e), -5, b ) 遺伝子破壊 (option) model = changerxnbounds(model, ALCD2x, 0, b ); 3. シミュレーションを実行する result = optimizecbmodel(model); 4. シミュレーション結果を解析する エクセルで解析 31

32 代謝モデルの読み込み (1) WOctave で下記コマンドを入力 変数 model load( ecoli_core_model.mat ) エクセルファイル情報を Octave/Matlab のデータ形式に変更したファイル 代謝モデルの情報を含む変数 構造体であり下記の変数を含む model.rxn と入力することで各変数にアクセス可能 rxns 反応の名前 mets S 代謝物質の名前 化学量論係数行列 行 : 代謝物質 列 : 代謝反応 lb 各反応のフラックスの下限値 ub c 各反応のフラックスの上限値 目的関数の設定 32

33 代謝モデルの読み込み (2) 変数を選択することで 中身を確認可能 確認したい変数をダブルクリック 33

34 代謝シミュレーションの実行 (1) 代謝シミュレーションを実行する load( ecoli_core_model.mat ) result = optimizecbmodel(model); エラーが生じなければ 代謝モデル使いの仲間入りです!! 下記のエラーが出た場合 error: error: No solver found. call changecobrasolver(solvername) 対処 changecobrasolver( glpk ) を実行 初期計算条件 グルコース取込み速度 10 mmol/gdcw/h 酸素供給速度 制限無し ( 好気条件 ) 34

35 代謝シミュレーションの実行 (2) FBAsolution = optimizecbmodel(model, osensestr, minnorm, allowloops) 入力 model 代謝モデルの変数 osensestr 目的関数を最大にするか最小にするかを指定 最大化 : max ( デフォルト ) 最小化 : min 出力 FBAsolution 代謝シミュレーションの結果が入力される変数 x f 全ての代謝フラックスの値 目的関数のフラックスの値 デフォルトの場合は 増殖速度 35

36 計算結果の確認 (1) 計算結果を出力し エクセルで確認する flux2txt(filename, result.x) filename: 出力のテキストファイルの名前 result.x: FBAの結果のフラックスデータ 1. 下記を実行すると test.txt ファイルができる flux2txt( test.txt, result.x) 2. ファイルを開き 全てコピー 3. Ecoli_core_model.xls ファイルの reactions (result) シートの右端の列に貼り付け 36

37 計算結果の確認 (2) v ss (Gur = -10, O2ur = -1000) の列と結果が等しいはず (1) 貼り付け 37

38 計算結果を代謝マップ上で確認 (1) 1. test.txt ファイルファイルを開き 全てコピー 2. 代謝マップ EcCore.xlsx ファイルの 代謝マップ シートの Flux1 の列に貼り付け (1) 貼り付け 38

39 計算結果を代謝マップ上で確認 (2) 代謝フラックスの計算結果 39

40 目的関数の変更 目的関数の変更 (1) 目的生産物質に変更し 理論最大収率を計算 モデルの構築時に 基質 ( グルコースなど ) から目的代謝物質に至る代謝反応が完全につながっているかを確認 使用関数 changeobjective 使用プログラムファイル program2_1.m program2_2.m 40

41 目的関数の変更 (2) model = changeobjective(model,rxnnamelist,objectivecoeff) 入力 model model 変数 rxnnamelist 新しい目的関数にする反応名 (model.rxnsに対応する反応名) objectivecoeff ( オプション ) 目的関数の係数 ( 重み付け ) Default = 1 例 ) Biomassに1:Objective function = 1 x Biomass Biomassに1 コハク酸に0.01 Objective function = 1 x Biomass x Succinate 出力 model 新しい目的関数がセットされたmodel 変数 41

42 目的関数の変更 (3) 例題 目的関数を コハク酸 に変更して 理論最大収率を計算する # program2_1 clear load('ecoli_core_model.mat'); changecobrasolver('glpk'); # 目的関数の変更 : コハク酸 model = changeobjective(model,'ex_succ(e)'); # 目的関数の係数が '1' となっている反応がコハク酸か確認 ind = find(model.c ~= 0); disp(model.rxns(ind)) # FBA を実行 result = optimizecbmodel(model); # コハク酸生産速度の表示 disp(result.f) # 対糖収率 (c-mol) の表示 disp((result.f * 4) / (-result.x(28) * 6)*100) # 対糖収率 ( グラム ) の表示 disp((result.f * ) / (-result.x(28) * )*100) 1. flux2txt( suc.txt, result.x) 2. suc.txt ファイルを開き 全てコピー 3. Ecoli_core_model.xls ファイルの reactions (result) シートの右端の列に貼り付け 4. 代謝マップ EcCore.xlsx ファイルの 代謝マップ シートの Flux1 の列に貼り付け 42

43 例題 目的関数の変更 (4) 目的関数を コハク酸 に変更して 理論最大収率を計算する # 実行結果 { } [1,1] = EX_succ(e) Production rate (mmol/gdcw/h) # コハク酸生産速度 (mmol/gdcw/h) Yield (c-mol/cmol%) # 対糖コハク酸収率 (c-mol) Yield (g/g%) # 対糖コハク酸収率 ( グラム )

44 練習問題 目的関数の変更 (4) 目的関数を 乳酸 に変更して 理論最大収率を計算する 乳酸の排出反応は 'EX_lac_D(e)' 乳酸の分子量 : 回答 program2_2.m 44

45 フラックスの上限 下限の変更 (1) フラックスの上限下限の変更 遺伝子破壊 発現抑制 過剰発現を表現する 例 ) 遺伝子破壊 : 上限 / 下限共に 0 培養環境を入力する 例 ) 酸素供給速度 使用関数 changerxnbounds 使用プログラム program3_1 program3_2 program3_3 program3_4 45

46 フラックスの上限 下限の変更 (2) model = changerxnbounds(model,rxnnamelist,value,boundtype) 入力 model コブラ形式の代謝モデル rxnnamelist 変更対象の反応名 value フラックスの制限値 boundtype 出力 model 制限の種類 u 上限のみ, l 下限のみ, b 両方 (Default = 'b') フラックスの上限 下限が更新された代謝モデル 46

47 例題 培養条件の変更 (1) 酸素取込み速度を変更し 生産物の変化を調べる 条件 1: 完全好気 制限無し 条件 2: 微好気 5 条件 3: 完全嫌気 0 グルコース取込み速度 10 mmol/gdcw/h # program3_1 clear load('ecoli_core_model.mat'); changecobrasolver('glpk'); # 好気条件 model = changerxnbounds(model,'ex_o2(e)',1000,'u'); model = changerxnbounds(model,'ex_o2(e)',-1000,'l'); result1 = optimizecbmodel(model); # 微好気条件 model = changerxnbounds(model,'ex_o2(e)',-5,'b'); result2 = optimizecbmodel(model); # 完全嫌気条件 model = changerxnbounds(model,'ex_o2(e)',0,'b'); result3 = optimizecbmodel(model); 47

48 培養条件の変更 (2) # 計算結果の確認 1. flux2txt('test3_1.txt', [result1.x,result2.x,result3.x]) 2. test3_1.txt ファイルを開き Ecoli_core_model.xls ファイルの reactions (result) シートの右端の列に貼り付け 酢酸生産速度が変化 エタノールとギ酸の生産速度が増加 酸素供給が設定通りに変化している 48

49 培養条件の変更 (4) # program3_2 酸素取込み速度を細かく変化させ 生産する物質の変化をFigureに描画する clear load('ecoli_core_model.mat'); changecobrasolver('glpk'); # 酸素取込み速度の最小値と最大値を設定 minour = 0; maxour = 25; foxygen(model, minour, maxour); グルコース取込み速度 10 mmol/gdcw/h 酸素取込み速度 0~25 mmol/gdcw/h の間で 1 ずつ変化 生産物質の解析 エタノール 乳酸 酢酸 ギ酸 コハク酸 49

50 培養条件の変更 (5) # foxygen function result = foxygen(model, minour, maxour); # 解析範囲の酸素取込み速度 oxy = [minour:1:maxour]; # 結果を確認したい代謝物質を設定 exmets=[{'biomass_ecoli_core_w_gam'},{'ex_ac(e)'},{'ex_etoh(e)'},{'ex_for(e)'},{'ex_lac_d(e)'}, {'EX_succ(e)'}]; # 計算結果において結果を確認したい代謝物質のインデックスを獲得 indexmets=findrxnids(model,exmets); # 酸素濃度を変更し FBA を実行 for i=1:size(oxy,2) model=changerxnbounds(model,'ex_o2(e)',-oxy(i),'b'); result{i}=optimizecbmodel(model); products(:,i) = result{i}.x(indexmets); end # 結果をグラフに記述 figure; plot(oxy,products,'.-'); legend(model.rxns(indexmets)); xlabel('oxygen uptake rate (mmol/gdcw/hr)') ylabel('production rate (mmol/gdcw/h)') 50

51 物質生産速度 培養条件の変更 (6) 酸素供給速度と物質生産の関係 ギ酸 酢酸 エタノール Biomass 乳酸とコハク酸 嫌気 酸素供給速度 好気 51

52 Figure の縮尺を戻す Figure の操作方法 Figure のサイズを変更したときに 図の描写を最適化 Figure をクリップボードにコピー 右クリックとドラッグ で選択範囲を拡大可能 52

53 遺伝子破壊 (1) 遺伝子破壊の影響を予測する 対象の反応のフラックスの範囲を上限 下限とも 0 に設定 例 ) alcohol dehydrogenase の破壊 model = changerxnbounds(model, ALCD2x,0, b ); ALCD2x [c] : etoh + nad <==> acald + h + nadh コハク酸取込み反応の破壊 model = changerxnbounds(model, SUCCt2_2,0, b ); SUCCt2_2 (2) h[e] + succ[e] --> (2) h[c] + succ[c] 53

54 遺伝子破壊 (2) 嫌気条件下で生産される代謝物質の合成反応の破壊の影響を調べる 計算条件 通気条件 完全嫌気 計算対象 1. 野生型株 2. pfl 破壊株 pyruvate formate lyase [c] : coa + pyr --> accoa + for 計算条件 グルコース取込み速度 10 mmol/gdcw/h 酸素取込み速度 0mol/gDCW/h 54

55 遺伝子破壊 (3) # program3_3 clear load('ecoli_core_model.mat'); changecobrasolver('glpk'); # 完全嫌気条件 model = changerxnbounds(model,'ex_o2(e)',0,'b'); # 野生型株 result1 = optimizecbmodel(model); # pfl 破壊 model = changerxnbounds(model,'pfl',0,'b'); result2 = optimizecbmodel(model); # pfl 破壊株の酸素取込み速度の影響を解析 foxygen(model, 0, 25); title('delta-pfl') 1. test3_3.txt ファイルを開き 全てコピー 2. Ecoli_core_model.xls ファイルの reactions (result) シートの右端の列に貼り付け 3. 代謝マップ EcCore.xlsx ファイルの 代謝マップ シートの Flux1 の列に貼り付け # データのエクスポート flux2txt('test3_3.txt', [result1.x,result2.x]); 55

56 遺伝子破壊 (4) pfl 破壊により代謝状態が変化 野生型株 pfl 破壊株 ギ酸 エタノール エタノール 酢酸 酢酸 56

57 練習問題 遺伝子破壊 (5) 嫌気条件下でのコハク酸生産を目指す 完全嫌気条件下において 生産速度が高い物質の生産に関する遺伝子を順に破壊し コハク酸生産が増加する遺伝子破壊株を予測する 計算条件 グルコース取込み速度 10 mmol/gdcw/h 通気条件 完全嫌気 回答 program3_4.m 57

58 反応を代謝モデルに追加 (1) 大腸菌が元来生産しない物質について異種生物の生産経路を付与し 生産性を向上する破壊対象の遺伝子を発見したい 使用する関数 addreaction_octave COBRA toolbox の関数 addreaction を Octave 用に微修正したもの 58

59 反応を代謝モデルに追加 (2) model = addreaction_octave(model, addrxnnames, addrxnlist) 入力 出力 model 代謝モデル addrxnnames 追加する反応の名前 addrxnlist 追加する反応のリスト A + B -> C + D C <==> 2 D model など 新しい反応が追加された代謝モデル 59

60 反応を代謝モデルに追加 (3) n-butanol 生合成反応を追加 accoa coa NADH NADH H NAD H 2 O H NAD accoa aacoa 3hbcoa b2coa btcoa btoh[e] H H btoh NAD NADH H btal NADH H NAD CoA 反応名 ( 略称 ) 反応名 反応式 Btoh1 Acetyl-CoA acetyltransferase 2 accoa[c] -> aacoa[c] + coa[c] Btoh2 3-hydroxyacyl-CoA dehydrogenase aacoa[c] + h[c] + nadh[c] -> 3hbcoa[c] + nad[c] Btoh3 3-hydroxyacyl-CoA dehydratase 3hbcoa[c] -> b2coa[c] + h2o[c] Btoh4 btcoa dehydrogenase b2coa[c] + nadh[c] + h[c] -> btcoa[c] + nad[c] Btoh5 Butanal dehydrogenase btcoa[c] + nadh[c] + h[c] -> btal[c] + coa[c] + nad[c] Btoh6 Butanol dehydrogenase btal[c] + nadh[c] + h[c] -> btoh[c] + nad[c] Btoh_t Butanol transport reaction btoh[c] + h[c] <==> btoh[e] + h[e] EX_btoh(e) Butanol exchange reaction btoh[e] -> 60

61 反応を代謝モデルに追加 (4) # program_addreaction_1 clear load('ecoli_core_model.mat'); changecobrasolver('glpk'); % モデルに追加する代謝反応名リスト addrxnnames = {'Btoh1,'Btoh2,'Btoh3,'Btoh4,'Btoh5,'Btoh6,'Btoh_t''EX_btoh(e))'}; % モデルに追加する代謝反応式 addrxnlist = { '2 accoa[c] -> aacoa[c] + coa[c], 'aacoa[c] + h[c] + nadh[c] -> 3hbcoa[c] + nad[c], '3hbcoa[c] -> b2coa[c] + h2o[c]', 'b2coa[c] + nadh[c] + h[c] -> btcoa[c] + nad[c], 'btcoa[c] + nadh[c] + h[c] -> btal[c] + coa[c] + nad[c], 'btal[c] + nadh[c] + h[c] -> btoh[c] + nad[c], 'btoh[c] + h[c] <==> btoh[e] + h[e], 'btoh[e] ->'}; % 新しい代謝反応を代謝モデルに付加 model = addreaction_octave(model, addrxnnames, addrxnlist); model.description = 'Ecoli_core_butanol_model'; % 付け加えた代謝反応にフラックスが流れるかを確認 model = changeobjective(model,model.rxns,0); model = changeobjective(model,'ex_btoh(e)',1); result = optimizecbmodel(model); disp(result.f) 61

62 反応を代謝モデルに追加 (5) n-butanol 生合成反応をまとめてしまう accoa 4NADH 4H 4NAD 2coa H 2 O accoa btoh btoh[e] H H 反応名 ( 略称 ) 反応名 反応式 Btoh Acetyl-CoA acetyltransferase 2 accoa[c] + 4 NADH[c] + 4 H[c] -> btoh[c] + 4 NAD[c] + 2 coa[c] + h2o[c] Btoh_t Butanol transport reaction btoh[c] + h[c] <==> btoh[e] + h[e] EX_btoh(e) Butanol exchange reaction btoh[e] -> 62

63 反応を代謝モデルに追加 (6) # program_addreaction_2 clear load('ecoli_core_model.mat'); changecobrasolver('glpk'); % モデルに追加する代謝反応名リスト addrxnnames = {'Btoh,'Btoh_t''EX_btoh(e))'}; % モデルに追加する代謝反応式 addrxnlist = { '2 accoa[c] + 4 nadh[c] + 4 h[c] -> btoh[c] + 4 nad[c] + 2 coa[c] + h2o[c] 'btoh[c] + h[c] <==> btoh[e] + h[e] 'btoh[e] -> }; % 新しい代謝反応を代謝モデルに付加 model = addreaction_octave(model, addrxnnames, addrxnlist); model.description = 'Ecoli_core_butanol_model'; % 付け加えた代謝反応にフラックスが流れるかを確認 model = changeobjective(model,model.rxns,0); model = changeobjective(model,'ex_btoh(e)',1); result = optimizecbmodel(model); disp(result.f) 63

64 反応を代謝モデルに追加 (7) 1,3-Propanediol 生合成反応 反応名 ( 略称 ) 反応名 反応式 13PD_1 glyc3p dehydrogenase dhap[c] + h[c] + nadph[c] -> glyc3p[c] + nadp[c] 13PD_2 glyc3p phosphatase glyc3p[c] + h2o[c] -> glyc[c] + pi[c] 13PD_3 Glycerol dehydratase glyc[c] -> 3hpa[c] + h2o[c] 13PD_4 13PD dehydrogenase 3hpa[c] + nadh[c] + h[c] -> 13pd[c] + nad[c] 13PD_t 13PD transport reaction 13pd[c] -> 13pd[e] EX_13pd(e) 13PD exchange reaction 13pd[e] -> Isobutanol 生合成反応 反応名 ( 略称 ) 反応名 反応式 ibtoh_1 alac synthase 2 pyr[c] + h[c] -> alac[c] + co2[c] ibtoh_2 23dhmb reductoisomerase alac[c] + nadph[c] + h[c] -> 23dhmb[c] + nadp[c] ibtoh_3 23dhmb dehydratase 23dhmb[c] -> 3mob[c] + h2o[c] ibtoh_4 3mob decarboxylase 3mob[c] + h[c] -> ibtal[c] + co2[c] ibtoh_5 ibtoh dehydrogennase ibtal[c] + nadh[c] + h[c] -> ibtoh[c] + nad[c] ibtoh_t ibtoh transport reaction ibtoh[c] + h[c] -> ibtoh[e] + h[e] EX_ibtoh(e) ibtoh exchange reaction ibtoh[e] -> 64

65 反応を代謝モデルに追加 (8) 作成した代謝モデルを保存したい時 save ファイル名 save : データを保存する関数ファイル名 : 保存するときのファイル名 save ファイル名変数名 save : データを保存する関数ファイル名 : 保存するときのファイル名変数名 : 指定した変数のみを保存 65

66 反応を代謝モデルに追加 (9) 結果の例 :n-butanol 生産に有効な 3 重破壊株の探索 # of KO 1 2 ( 他の解もある ) 3 ( 他の解もある ) 生産速度 [mmol/gdw/h] 破壊反応 (1) 破壊反応 (2) 破壊反応 (3) 0.92 EX_etoh(e)/ ALCD2x/ETOHt2r 0.92 ACALD 6.73 EX_etoh(e)/ ALCD2x/ETOHt2r 6.73 ACALD ACALD EX_etoh(e)/ ALCD2x/ETOHt2r EX_etoh(e)/ ALCD2x/ETOHt2r EX_etoh(e)/ ALCD2x/ETOHt2r EX_ac(e)/ACKr/ ACt2r/PTAr EX_ac(e)/ACKr/ ACt2r/PTAr PGI Ethanol 生合成経路 CYTBD/O2t/ EX_o2(e) CYTBD/O2t/ EX_o2(e) CYTBD/O2t/ EX_o2(e) Acetate 生合成経路 FORt2,FORti PFL Cytochrome oxydase Formate 生合成経路 FORt2,FORti 66

67 付録 OpenCOBRA を自力でインストール 67

68 COBRA のインストール (1) クリック 68

69 COBRA のインストール (2) クリック 69

70 Octave で COBRA toolbox を使用するために (1) 1. Zip ファイルを解凍し WOctave のフォルダに移す WOctave_1_5_0_bin program cobra 2. 下記フォルダに移動 WOctave_1_5_0_bin cobra external toolboxes glp kmex 3. glpk.m のファイル名を _glpk.m に変更 Octave には もともと glpk が含まれているため 70

71 Overview of the COBRA toolbox Schellenberger et al. Quantitative prediction of cellular metabolism with constraint-based models: the COBRA Toolbox v2.0. Nat Protoc. 2011; 6(9):