Browsing by Author "Román Lagos, Loreto Andrea"

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    Genome-scale metabolic modeling of the human milk oligosaccaharide utilization metabolims by bifidobacterium longum subsp. infantis
    (2021) Román Lagos, Loreto Andrea; Garrido Cortés, Daniel; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Los modelos metabólicos a escala genómica (GSMMs por su sigla en inglés) son representaciones matemáticas de la estequiometría de las reacciones metabólicas, desarrollados para simular condiciones de crecimiento e interacciones. Bifidobacterium longum subsp. infantis es una de las especies mas representativas del intestino infantil, asociada a una buena salud en el recién nacido y reconocida como una bacteria beneficiosa. Este organismo depende de su actividad sacarolítica para obtener fuentes de carbono, y es considerado un organismo modelo de utilización de oligosacáridos de leche humana (HMOs por su sigla en inglés). HMOs son moléculas diversas incluyendo lactosa, lacto-N-tetraosa (LNT), lacto-N-neotetraosa (LNnT), 2-fucosil lactosa (2FL), 3- fucosil lactosa (3FL) y 6-sialil lactosa (6SL). Los detalles moleculares respecto a la utilización de HMO son bien entendidos. Sin embargo, las vías metabólicas expresadas para el uso de cada carbohidrato y sus consecuencias metabólicas no han sido del todo abordadas. En este estudio, reconstruimos el metabolismo de este microorganismo utilizando la anotación de B. infantis ATCC 15967 desde AGORA, además se realizó una revisión de los genomas anotados y la literatura actual. La reconstrucción (iLR554) cuenta con 554 genes, 1078 reacciones (747 reacciones asociadas a genes) y 933 metabolitos. La curación fue hecha usando información de RNA-seq para cerrar los gaps del modelo. Los datos de transcriptómica fueron luego integrados en la simulación extrayendo modelos específicos para fuentes de carbono mediante el algoritmo GIMME. iLR554 fue capaz de evidenciar varias diferencias en el metabolismo de HMOs dependiendo de las características funcionales de los compuestos. La producción de metabolitos importantes como lactato y acetato fue común a todos los sustratos. Sin embargo, nuestro modelo predijo pequeñas producciones de succinato, formiato y etanol. Si bien los datos de RNA-seq fueron útiles, se observó una baja correlación entre los flujos metabólicos y datos transcripcionales. Este trabajo es una plataforma útil para simular el metabolismo de una bacteria prominente en el intestino infantil, y diseñar simbióticos comerciales o consorcios bacterianos que contengan especies del género Bifidobacterium.
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    Genome-scale metabolic modeling of the human milk oligosaccharide utilization by Bifidobacterium longum subsp. infantis
    (2024) Román Lagos, Loreto Andrea; Melis-Arcos, Felipe; Pröschle, Tomás; Saa, Pedro A.; Garrido, Daniel; Gilbert, Jack A.
    Bifidobacterium longum subsp. infantis is a representative and dominant species in the infant gut and is considered a beneficial microbe. This organism displays multiple adaptations to thrive in the infant gut, regarded as a model for human milk oligosaccharides (HMOs) utilization. These carbohydrates are abundant in breast milk and include different molecules based on lactose. They contain fucose, sialic acid, and N-acetylglucosamine. Bifidobacterium metabolism is complex, and a systems view of relevant metabolic pathways and exchange metabolites during HMO consumption is missing. To address this limitation, a refined genome-scale network reconstruction of this bacterium is presented using a previous reconstruction of B. infantis ATCC 15967 as a template. The latter was expanded based on an extensive revision of genome annotations, current literature, and transcriptomic data integration. The metabolic reconstruction (iLR578) accounted for 578 genes, 1,047 reactions, and 924 metabolites. Starting from this reconstruction, we built context-specific genome-scale metabolic models using RNA-seq data from cultures growing in lactose and three HMOs. The models revealed notable differences in HMO metabolism depending on the functional characteristics of the substrates. Particularly, fucosyl-lactose showed a divergent metabolism due to a fucose moiety. High yields of lactate and acetate were predicted under growth rate maximization in all conditions, whereas formate, ethanol, and 1,2-propanediol were substantially lower. Similar results were also obtained under near-optimal growth on each substrate when varying the empirically observed acetate-to-lactate production ratio. Model predictions displayed reasonable agreement between central carbon metabolism fluxes and expression data across all conditions. Flux coupling analysis revealed additional connections between succinate exchange and arginine and sulfate metabolism and a strong coupling between central carbon reactions and adenine metabolism. More importantly, specific networks of coupled reactions under each carbon source were derived and analyzed. Overall, the presented network reconstruction constitutes a valuable platform for probing the metabolism of this prominent infant gut bifidobacteria.