Brevibacillus thermoruber as a microbial cell factory


Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Biyomühendislik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SONGÜL YAŞAR YILDIZ

Danışman: KAZIM YALÇIN ARĞA

Özet:

Brevibacillus thermoruber 423 gıda, yem, kozmetik, ilaç ve kimya endüstrisinde birçok potansiyel kullanımı olan eksopolisakkaridleri (EPS) yüksek miktarda ürettiği bilinen Gram pozitif, haraketli, spor oluşturan, aerobic ve termofilik bir bakteridir. Bu bakteri sınırlı sayıda termofilik EPS üreticisi arasında bulunmanın yanısıra yüksek miktarda polimer sentezi sayesinde diğer termofil üreticilerinin önüne geçmektedir. Sistem tabanlı bir yaklaşımla, bu bakterinin bütün genom analizi, termofilik EPS üreticilerinin biyolojik mekanizmaları ve bütün genom organizasyonu hakkında daha fazla fikir edinmek ve böylece EPS üretiminin genetik ve metabolik optimizasyonu için rasyonel stratejiler geliştirmek amacıyla gerçekleştirildi. Ayrıca bu çalışmada termofilik bir Brevibacillus türünün ilk genom analizi gerçekleştirildi. EPS biyosentezi ile ilgili temel genler genom notasyonu ile tespit edildi ve deneysel kanıtlarla birlikte EPS biyosentezi için varsayımsal bir mekanizma oluşturuldu. B. thermoruber 423’ün, ksiloz kullanabilmesi; EPS, izoprenoit, etanol/bütanol, lipaz, proteaz, selülaz ve glukoamilaz enzimleri üretme kapasitesinin olması ve ayrıca arsenik direncine sahip olması nedeniyle biyoteknoloji ve endüstride birçok potansiyel uygulama alanının bulunduğu tespit edildi. Bu çalışma, B. thermoruber 423 için yüksek kaliteli genom dizisi kullanılarak oluşturulmuş ve yedi farklı karbon kaynağında büyüme ve EPS üretimi ile elde edilen fizyolojik verileri kullanarak doğrulanmış genom ölçekli metabolik modelini ortaya koymaktadır. Ortaya çıkan model 1908 reaksiyon (bunların 1553'ü bir EC numarasına atanmıştır) ve 1926 metabolit ve 1130 gen içermektedir ve tüm koşulların varlığını göstermiştir. Model, geniş bir ağ için akı dağılımının hesaplanmasına ve çoklu omik verilerin entegrasyonuna olanak tanıdığından, daha ileri sistem biyolojisi çalışmalarını mümkün kılacak ve hızlandıracaktır. ABSTRACT Brevibacillus thermoruber 423 is a Gram-positive, motile, red-pigmented, spore forming, aerobic and thermophilic bacterium that is known to produce high levels of exopolysaccharide (EPS) with many potential uses in food, feed, cosmetics, pharmaceutical and chemical industries. This bacterium is not only among the limited number of reported thermophilic EPS producers but also exceeds other thermophilic producers in light of the high level of polymer synthesis. By a systems based approach, whole genome analysis of this bacterium was performed to gain more insight about the biological mechanisms and whole-genome organization of thermophilic EPS producers and hence to develop rational strategies for the genetic and metabolic optimization of EPS production. Also with this study, the first genome analysis was performed on a thermophilic Brevibacillus species. Essential genes associated with EPS biosynthesis were detected by genome annotation and together with experimental evidences; a hypothetical mechanism for EPS biosynthesis was generated. B. thermoruber 423 was found to have many potential applications in biotechnology and industry because of its capacity to utilize xylose and to produce EPS, isoprenoids, ethanol/butanol, lipases, proteases, cellulase and glucoamylase enzymes as well as its resistance to arsenic. Moreover, this study represents the genome scale metabolic model for B. thermoruber 423, constructed using high quality genome sequence and validated using physiological data available as batch growth and EPS production on seven different carbon sources. The resulting model contains 1908 reactions (to 1553 of those are assigned to an EC number) and 1926 metabolites and represents 1130 genes and all conditions well. The model will enable and speed up further systems biology studies as it allows calculation of flux distribution for a large network and integration of multi-omic data.