Análisis de rutas bioquímicas y modelación metabólicamente estructurada de Chlamydomonas reinhardtii para la producción de carotenoides

Abstract

RESUMEN:

Los modelos estructurados y no estructurados permiten entender el metabolismo de C. reinhardtii y esto es un aspecto importante. Los modelos no estructurados, no segregados o de caja negra describió la velocidad para la generación de producto y la velocidad de consumo de sustrato. Estas velocidades conformaron el crecimiento cinético para el análisis de la producción de macromoléculas atreves del cambio de las fracciones másicas in condiciones de autotrofía, heterotrofía y mixotrofía para construir tres modelos no estructurados. Una vez obtenidas las cinéticas de crecimiento nosotros trabajamos en un modelo estructurado conformado por rutas metabólicas de C. reinhardtii. La distribución del flujo metabólico se analizó bajo las mismas condiciones del modelo no estructurado utilizando un modelo metabólico. El modelo metabólico se conformó a 186 reacciones y 86 componentes. A través de la interpretación del análisis del flujo metabólico (AMF), pudimos conocer las condiciones para obtener el mejor rendimiento de carotenoides.

ABSTRACT:

The structured and unstructured models allow understand about C. reinhardtii metabolism and its important aspects . The unstructured models, not segregated or black box, describe the velocity to genarate product and the velocity to consumed sustract. These velocities conforned the growing cinetic to help us analize the macromolecules production througth change of masic fractions in conditions of autotrophy, heterotrophy and mixotrophy to build three unstructures models. Once obtained the grewing cinetict we worked in a structure model comformed to metabolic pathways of C. reinhardtii. The metabolic flux distribution was analyzed under the same condictions of unstructured model using a metabolic model. The metabolic model was conformed to 186 reactions and 86 components. Througth the understood by interpreting metabolic flux analysis (MFA) we could know the conditions to obtain the best performance.