Marius Arend

• Genome-scale metabolic models are mathematical representations of all known reactions occurring in a cell. Combined with constraints based on physiological measurements, these models have been used to accurately predict metabolic fluxes and effects of perturbations (e.g. knock-outs) and to inform metabolic engineering strategies. Recently, protein-constrained models have been shown to increase predictive potential (especially in overflow metabolism), while alleviating the need for measurement of nutrient uptake rates. The resulting modelling frameworks quantify the upkeep cost of a certain metabolic flux as the minimum amount of enzyme required for catalysis. These improvements are based on the use of in vitro turnover numbers or in vivo apparent catalytic rates of enzymes for model parameterization. In this thesis several tools for the estimation and refinement of these parameters based on in vivo proteomics data of Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae, and Chlamydomonas reinhardtii have been developed and applied. TheGenome-scale metabolic models are mathematical representations of all known reactions occurring in a cell. Combined with constraints based on physiological measurements, these models have been used to accurately predict metabolic fluxes and effects of perturbations (e.g. knock-outs) and to inform metabolic engineering strategies. Recently, protein-constrained models have been shown to increase predictive potential (especially in overflow metabolism), while alleviating the need for measurement of nutrient uptake rates. The resulting modelling frameworks quantify the upkeep cost of a certain metabolic flux as the minimum amount of enzyme required for catalysis. These improvements are based on the use of in vitro turnover numbers or in vivo apparent catalytic rates of enzymes for model parameterization. In this thesis several tools for the estimation and refinement of these parameters based on in vivo proteomics data of Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae, and Chlamydomonas reinhardtii have been developed and applied. The difference between in vitro and in vivo catalytic rate measures for the three microorganisms was systematically analyzed. The results for the facultatively heterotrophic microalga C. reinhardtii considerably expanded the apparent catalytic rate estimates for photosynthetic organisms. Our general finding pointed at a global reduction of enzyme efficiency in heterotrophy compared to other growth scenarios. Independent of the modelled organism, in vivo estimates were shown to improve accuracy of predictions of protein abundances compared to in vitro values for turnover numbers. To further improve the protein abundance predictions, machine learning models were trained that integrate features derived from protein-constrained modelling and codon usage. Combining the two types of features outperformed single feature models and yielded good prediction results without relying on experimental transcriptomic data. The presented work reports valuable advances in the prediction of enzyme allocation in unseen scenarios using protein constrained metabolic models. It marks the first successful application of this modelling framework in the biotechnological important taxon of green microalgae, substantially increasing our knowledge of the enzyme catalytic landscape of phototrophic microorganisms.…
• Genomweite Stoffwechselmodelle sind mathematische Darstellungen aller bekannten Reaktionen, die in einer Zelle ablaufen. In Kombination mit Einschränkungen, die auf physiologischen Messungen beruhen, wurden diese Modelle zur genauen Vorhersage von Stoffwechselflüssen und Auswirkungen von Manipulationene (z. B. Knock-outs) sowie zum Entwerfen von Metabolic Engineering Strategien verwendet. In jüngster Zeit hat sich gezeigt, dass proteinlimitierte Modelle, welche die Menge an Proteinen in einer Zelle als Modelbeschränkungen integrieren, ein erweitertes Modellierungspotenzial besitzen (insbesondere beim Überflussstoffwechsel) und gleichzeitig die Messungen der Nährstoffaufnahmerate eines Organismus optional machen. Die resultierenden Modelle quantifizieren die Unterhaltskosten eines bestimmten Stoffwechselflusses als die für die Katalyse erforderliche Mindestmenge an Enzymen. Die beobachtete Verbesserungen in den Voraussagefähigkeiten solcher Modelle werden durch die Parameterisierung mit unterschiedlichen in vitro und in vivoGenomweite Stoffwechselmodelle sind mathematische Darstellungen aller bekannten Reaktionen, die in einer Zelle ablaufen. In Kombination mit Einschränkungen, die auf physiologischen Messungen beruhen, wurden diese Modelle zur genauen Vorhersage von Stoffwechselflüssen und Auswirkungen von Manipulationene (z. B. Knock-outs) sowie zum Entwerfen von Metabolic Engineering Strategien verwendet. In jüngster Zeit hat sich gezeigt, dass proteinlimitierte Modelle, welche die Menge an Proteinen in einer Zelle als Modelbeschränkungen integrieren, ein erweitertes Modellierungspotenzial besitzen (insbesondere beim Überflussstoffwechsel) und gleichzeitig die Messungen der Nährstoffaufnahmerate eines Organismus optional machen. Die resultierenden Modelle quantifizieren die Unterhaltskosten eines bestimmten Stoffwechselflusses als die für die Katalyse erforderliche Mindestmenge an Enzymen. Die beobachtete Verbesserungen in den Voraussagefähigkeiten solcher Modelle werden durch die Parameterisierung mit unterschiedlichen in vitro und in vivo Approximationen der maximalen katalytischen Effizienz (Wechselzahl) aller Enyzme eines Organismus ermöglicht. In dieser Arbeit wurden verschiedene Verfahren zur Schätzung und Verfeinerung dieser Parameter auf der Grundlage von in vivo Proteomikdaten der Organismen Escherichia coli, Saccharomyces cerevisiae und Chlamydomonas reinhardtii entwickelt und angewendet. Der Unterschied zwischen den in vitro und in vivo berechneten katalytischen Raten für die drei Mikroorganismen wurde systematisch analysiert. Die Ergebnisse für die fakultativ heterotrophe Mikroalge C. reinhardtii erweitern die Menge an verfügbaren enzymkatalytischen Parametern für photosynthetische Organismen erheblich. Weiterhin deuten unsere Ergbnisse für C. reinhardtii auf eine globale Verringerung der Enzymeffizienz bei Heterotrophie im Vergleich zu anderen Wachstumsszenarien hin. Unabhängig vom modellierten Organismus konnte gezeigt werden, dass geschätzte in vivo Wechselzahlen die Genauigkeit der Vorhersagen von Proteinmengen im Vergleich zu in vitro Werten verbessern. Um die Vorhersagen von Proteinmengen weiter zu verbessern, wurden Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens trainiert, die Prediktoren basierend auf der proteinlimitierten Modellierung und der Proteinsequenz integrieren. Die Kombination der beiden Arten von Prediktoren übertraf die Leistung von Modellen mit nur einer Art von Prediktoren und lieferte gute Vorhersageergebnisse, ohne auf experimentelle Transkriptionsdaten angewiesen zu sein. Die vorgestellte Arbeit stellt einen wertvollen Fortschritt bei der Vorhersage der Enzymallokation in unbekannten Szenarien unter Verwendung von proteinlimitierten Stoffwechselmodellen dar. Sie markiert die erste erfolgreiche Anwendung dieses Modellierungsverfahren in dem biotechnologisch wichtigen Taxon der grünen Mikroalgen und erweitert unser Wissen über die enzymkatalytische Landschaft phototropher Mikroorganismen entscheidend.…