表征连续细胞培养中基因组规模代谢网络的稳态
分子网络
2017-11-21 v1 细胞行为
种群与进化
亚细胞过程
摘要
我们提出了一个连续细胞培养模型，将细胞内代谢与描述生物反应器状态的细胞外变量相耦合，考虑了细胞的生长能力和有毒副产物积累的影响。我们提供了一种确定该系统稳态的方法，该方法对任意复杂度的代谢网络都是易处理的。我们首先在一个玩具模型中演示了我们的方法，然后在中国仓鼠卵巢细胞系的基因组规模代谢网络中演示，获得了与实验观察定性一致的结果。更重要的是，我们从模型中推导出了一些与参数值无关的结论。首先，细胞密度与稀释率之比是固定一个具有所需代谢特性且在灌流系统中不变的稳态的理想控制参数。这一结论即使在存在多稳态的情况下也是稳健的，这在我们模型中由有毒副产物积累对细胞生长的负反馈回路解释。此外，连续细胞培养中稳态的复杂景观从我们的模拟中浮现，包括多个代谢开关，这也解释了为何在分批培养中进行的细胞系和培养基基准测试不能外推到灌流。另一方面，我们预测了具有不同参数的连续细胞培养之间的不变律。一个实际结论是，恒化器是大规模高密度灌流培养的理想实验模型，其中代谢转变的复杂景观被忠实再现。因此，为了实际反映灌流中的预期行为，细胞系和培养基的性能基准测试应在恒化器中进行。
引用
@article{arxiv.1705.09708,
title = {Characterizing steady states of genome-scale metabolic networks in continuous cell cultures},
author = {Jorge Fernandez-de-Cossio-Diaz and Kalet León and Roberto Mulet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.09708},
year = {2017}
}