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网络模型重构是系统生物学的核心研究内容;是联系众多组学数据、各种高通量信息与生物生产过程改造、医药学研究、环境保护、新型资源开发的枢纽;是大幅度提升代谢工程、基因工程、酶动力学等研究手段效率和成功率的有利工具。基因组尺度代谢网络模型是所有网络模型中涉及物种最广,研究最深入的一种;目前已有61种生物的87个基因组尺度代谢网络模型重构完成;它们在代谢工程、药物靶点研究、生物表型预测及网络性质分析等领域已有广泛使用。同时,枯草芽孢杆菌作为工业微生物中的一种模式菌,用途广泛,且具有代表性。因此本文对枯草芽孢杆菌基因组尺度代谢网络模型进行重构是具有较广的应用价值和前景的。 本文主要采用从基因组注释信息出发,以各种文献、实验数据为基础的人工重构方法;模拟时使用安装于MATLAB上的COBRAToolbox工具箱为计算平台,glpk线性优化计算包为求解工具,应用FBA原理对模型进行不断计算和修正。随后,本文使用完成重构的模型对其他表型和性状进行预测分析。 本文重构的枯草芽孢杆菌基因组尺度代谢网络模型共包含1141个基因,1720个反应(其中有244个通量交换反应)和1441种胞内、胞外代谢物(其中胞内代谢物1197个,胞外代谢物224个),较之前重构的两个模型规模都大。模型可利用单一碳源和混合碳源,并可正确计算一定碳源吸收速率下的菌体生长速率和核黄素合成速率。在LB培养基上对模型进行单基因敲除,必需基因模拟预测准确率为86.1％(192/223),非必需基因模拟预测准确率为97.4%(894/918),总体单基因敲除模拟预测准确率为95.2%(1086/1141)。模型计算出可被利用的底物预测准确率为67.2%(123/183),不能被利用的底物预测准确率为86.4%(76/88),整体底物利用预测准确率为73.4%(199/271)。