代谢工程可以通过基因改造将生物体内代谢通量重新定向到目标产物合成，从而构建高效工业菌株，实现化学品、药物和生物燃料的绿色生物制造。基因组尺度代谢网络模型（Genome-scale metabolic model，GEM）分析可以计算特定菌种中的产物合成最优途径，从而预测可能的代谢工程改造靶点。通量平衡分析（Flux balance analysis，FBA）是GEM分析中最广泛使用的途径设计算法，但要使用该方法需要掌握一定的编程技能，这使得广大实验生物学家难以针对自己特定的菌种改造需求来应用这一方法协助进行途径和靶点设计。而且FBA的计算结果常常都输出为一个包含几十个反应的列表，要从这一反应列表中理出清晰的代谢流进而发现有趣的代谢特征，无论是对计算生物学家还是实验生物学家而言都是一项耗时而且依赖经验的工作。 

　　为了使实验生物学家能更好地利用代谢网络模型分析这一工具进行代谢途径和代谢工程改造靶点设计，中国科学院天津工业生物技术研究所生物设计中心平台实验室基于云计算技术开发了一款名为CAVE（a Cloud-based web tool for the Analysis and Visualization of mEtabolic pathways）的全新工具，其集成模型质控修改、途径计算分析和途径可视化功能，使生物学家不需要编程、不需要自己构建查找模型，就可以快速的得到其关心的产品在特定菌种中的最优合成途径，并且可以通过可视化更容易发现可能的改造靶点，或是找出途径中的错误并进而修正模型，以得到更准确可靠的结果。这一工具为实验生物学家赋能，使他们可以借助代谢网络模型分析找到新的靶点和代谢工程改造策略，构建具有独立知识产权的新型优良工业菌株。 

　　CAVE为用户方便使用代谢网络模型分析提供的主要特色功能如下： 

　　（1） 用户通过CAVE可以直接选择特定底盘菌株的模型进行分析，目前CAVE支持一百多个模型并且会不断更新，对代谢网络模型不熟悉的用户不需要自己去文献或数据库查找模型。同时为了保持灵活性，CAVE也允许用户上传自己的模型进行分析。 

　　（2） 针对代谢途径计算中容易出现的问题，在计算页面引导用户设置相关参数，如将维持速率归零、简单设置厌氧好氧等。对计算结果以可搜索和可排序的智能表格形式呈现，并可根据通量大小等规则选择和过滤反应，从而更容易对途径计算结果进行分析和评估。 

　　（3） 由代谢途径的反应列表直接生成可视化途径图，并可以拖动、隐藏图中节点等，更容易分析途径中的代谢流分布，以发现可能的改造靶点或检查途径中可能存在的问题。从选择模型到得到可视化图的整个分析过程可以在一分钟之内完成，大大提高了途径计算分析的效率，显著降低了相关方法的使用门槛。：  

　　（4） 整合模型质控和修正功能：使用户不需要离开CAVE就可以针对途径分析中发现的问题对模型进行修改，通过简单的几次计算修正迭代，可以很快得到可靠的途径设计结果。实际上很多发表模型中都存在各种各样的错误，在模型分析过程中根据发现的问题不断修正完善模型对于得到可靠的途径靶点设计结果非常必要。 

　　总之，CAVE可以帮助生物学家快速设计、可视化和优化代谢途径，指导菌种的代谢工程改造以实现目标产物的高效合成，为合成生物学研究和应用提供强大的支持。 

　　该研究得到国家重点研发计划、中国科学院战略优先研究计划、天津市合成生物技术创新能力提升行动、合成生物学海河实验室创新基金、科技部科技伙伴计划和中国科学院青年创新促进会的支持，相关成果发表在期刊Nucleic Acids Research。天津工业生物所毛志涛助理研究员、袁倩倩副研究员和李浩然助理研究员为论文的共同第一作者，廖小平副研究员和马红武研究员为论文的共同通讯作者。 

　　文章链接 

使用CAVE进行代谢网络质控修正和代谢途径计算/可视化的用户分析流程