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公开(公告)号：WO2011034397A3
公开(公告)日：2011-03-24
申请号：PCT/KR2010/006469
申请日：2010-09-20
Abstract: 본 발명은 필수 대사산물을 이용한 병원성 미생물의 약물 표적 예측 및 약물 탐색 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축한 후, 필수 대사산물 분석 (metabolite essentiality) 방법을 적용하여 세포 성장에 필수적인 대사산물을 예측하고, 이들 중 유통 대사산물（currency metabolite) 및 소비하는 반응식의 개수가 기준 미달인 필수 대사산물들 제거한 후, 남은 필수 대사산물들과 이들을 소비하는 효소가 숙주의 대사에 없는 것들만을 추가 선별함으로써, 효율적인 병원성 미생물의 약물 표적 효소 또는 이를 코딩하는 약물 표적 유전자를 스크리닝하는 방법 및 이들 병원성 미생물의 성장을 억제할 수 있는 약물을 선별하는 스크리닝 방법에 관한 것이다.
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公开(公告)号：WO2011034263A1
公开(公告)日：2011-03-24
申请号：PCT/KR2010/000162
申请日：2010-01-11
CPC classification number: G06F19/12
Abstract: 본 발명은 미생물에서 약물 표적을 예측하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 대상 미생물을 선정하고, 선정된 미생물의 대사 네트워크 모델을 구축한 후, 필수 대사산물 분석 (metabolite essentiality) 방법을 적용하여 세포 성장에 필수적인 대사산물을 예측하고, 이들 중 유통 대사산물(currency metabolite) 및 소비하는 반응식의 개수가 기준 미달인 필수 대사산물들 제거한 후, 남은 필수 대사산물들과 이들을 소비하는 효소가 숙주의 대사에 없는 것들만을 추가 선별함으로써, 효율적인 병원균 약물 표적 효소 또는 이를 코딩하는 약물 표적 유전자를 스크리닝하는 방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于预测微生物中的药物靶标的方法，更具体地涉及包括：选择受试微生物的方法; 构建所选微生物的代谢网络模型; 通过应用代谢物本质方法预测细胞生长所必需的代谢物; 去除代谢物和必需代谢物，其消耗反应式数量不符合标准; 另外选择剩余的必需代谢物和消耗必需代谢物但不参与宿主代谢的酶; 因此，筛选病原微生物中有效的药物靶酶或编码其的药物靶基因。
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公开(公告)号：KR1020110031143A
公开(公告)日：2011-03-24
申请号：KR1020100092052
申请日：2010-09-17
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06F19/12
Abstract: PURPOSE: A method for predicting drug targeting on pathogenic microorganisms is provided to treat and prevent disease due to pathogenic microorganisms. CONSTITUTION: A method for screening drug targeting enzyme with respect to a microorganism comprises: a step of selecting test microorganisms and constructing metabolism network model of the selected microorganism; a step of determining primary essential metabolite; a step of removing currency metabolite which do not have specificity with the test microorganism; and a step of selecting final essential metabolite.
Abstract translation: 目的：提供一种预测病原微生物药物靶向的方法，用于治疗和预防由致病微生物引起的疾病。 构成：相对于微生物筛选药物靶向酶的方法包括：选择测试微生物并构建所选微生物的代谢网络模型的步骤; 确定主要必需代谢物的步骤; 去除与测试微生物不具有特异性的货币代谢物的步骤; 并选择最终必需代谢物的步骤。
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4.发明授权
公开(公告)号：KR100858913B1
公开(公告)日：2008-09-17
申请号：KR1020070039971
申请日：2007-04-24
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: C12P13/08
Abstract: 본 발명은 돌연변이 유발원의 처리와 같은 무작위적 변이 기법이 아닌, 부위특이적 변이 기법만을 이용하여 제작된 고농도, 고수율의 L-쓰레오닌 생성 변이 미생물과 그의 제조방법 및 상기 미생물을 이용한 L-쓰레오닌의 제조방법에 관한 것이다.
본 발명의 미생물을 이용하면, 고수율의 L-쓰레오닌을 생성할 수 있으며, L-쓰레오닌 생성 미생물의 유전특성에 대한 정확한 정보를 알 수 있기 때문에 추가적인 균주 개발과 그의 생리현상에 대한 이해를 용이하게 할 수 있다.
L-쓰레오닌, 대장균, 부위특이적 변이 기법-
公开(公告)号：KR100832740B1
公开(公告)日：2008-05-27
申请号：KR1020070005268
申请日：2007-01-17
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: C12P13/08 , C12N9/1014 , C12Y201/02011
Abstract: A mutant microorganism obtained by mutation and metabolic flux operation is provided to produce a branched amino acid, particularly L-valine with high efficiency, thereby being industrially useful for generating the L-valine. A method for preparing a mutant microorganism with high L-valine productivity is characterized in that a gene encoding an enzyme involving with L-isoleucine bio-synthesis such as ilvA(a gene encoding threonine dehydratase), a gene encoding an enzyme involving with L-leucine bio-synthesis such as leuA(a gene encoding 2-isopropylmalate synthase), and a gene encoding an enzyme involving with D-pantothenic acid bio-synthesis such as panB(a gene encoding 3-methyl-2-oxobutanoate hydroxymethyl transferase) are attenuated or deleted and a gene encoding an enzyme involving with L-valine bio-synthesis is mutated by deleting lacI(a gene encoding lac operon repressor), removing feedback inhibition of ilvH(acetohydroxy acid synthase isozyme III) gene, substituting a native promoter including an attenuator of ilvGMEDA(acetohydroxy acid synthase isozyme I) and ilvBN(acetohydroxy acid synthase isozyme II) with a strong promoter, or introducing an expression vector including a strong promoter. A method for preparing L-valine comprises the steps of: (a) culturing the mutant microorganism having high L-valine productivity; and (b) recovering the L-valine from a culture solution of the microorganism.
Abstract translation: 提供通过突变和代谢通量操作获得的突变体微生物以高效率产生支链氨基酸，特别是L-缬氨酸，从而在工业上可用于产生L-缬氨酸。 制备具有高L-缬氨酸生产力的突变型微生物的方法的特征在于编码涉及L-异亮氨酸生物合成的酶如ilvA（编码苏氨酸脱水酶的基因）的基因，编码涉及L-缬氨酸的酶的基因， 亮氨酸生物合成如leuA（编码2-异丙基苹果酸合酶的基因）和编码涉及D-泛酸生物合成的酶如panB（编码3-甲基-2-氧代丁酸羟甲酯转移酶的基因）的基因的基因是 减毒或缺失，并且通过缺失lacI（编码lac操纵子阻遏物的基因）来突变编码涉及L-缬氨酸生物合成的酶的基因，去除ilvH（乙酰羟酸合酶同功酶III）基因的反馈抑制，用天然启动子取代，包括 具有强启动子的ilvGMEDA（乙酰羟酸合酶同功酶I）和ilvBN（乙酰羟酸合酶同功酶II）的衰减剂，或引入包含强启动子的表达载体。 制备L-缬氨酸的方法包括以下步骤：（a）培养具有高L-缬氨酸生产力的突变微生物; 和（b）从微生物的培养液中回收L-缬氨酸。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：KR100616611B1
公开(公告)日：2006-08-25
申请号：KR1020050027215
申请日：2005-03-31
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F17/20
Abstract: 본 발명은 XML(eXtensible Markup Language)을 이용한 대사흐름분석(MFA: Metabolic Flux Analysis) 정보 시스템 및 그 운용방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 XML을 이용하여 MFA 모델 피쳐(feature) 및 MFA 객체를 생성, 편집, 저장 및 가시화하고, 그 객체를 바탕으로 MFA를 수행하여 수득되는 결과를 편집, 저장 및 가시화할 수 있는 MFA 정보 시스템(Information System) 및 그 운용방법에 관한 것이다.
본 발명은 XML을 이용하여 MFA 정보 시스템(MFA Information System)의 MFA 모델 피쳐 및 MFA 객체를 생성, 편집, 저장 및 가시화할 수 방법을 제공함으로써, XML이 지니는 이식성, 재사용성, 해독성, 확장성, 유동성, 효율적인 데이터 교환 등의 이점을 활용하여 MFA 수행시 용이성과 편리함을 제공하므로 대사공학을 이용한 균주 개량에 응용될 수 있다.
XML, MFA, 모델 피쳐, 객체, 저작, 툴, DTD, 스케마Abstract translation: 使用本发明的代谢流分析（可扩展标记语言）XML：生成（MFA代谢通量分析）信息系统，并且更具体地，通过使用所述XML MFA模型特征（特征）和MFA目的涉及操作方法 （MFA）信息系统（信息系统）以及操作MFA信息系统的方法，该系统能够编辑，存储和可视化通过执行基于对象的MFA获得的结果。
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8.发明公开게놈 수준에서의 클루이베로마이세스 마르시아누스의 대사 네트워크 모델 및 이를 이용한 3ＨＰ 생산에 대한 대사특성분석 방법 无效基因重组代谢网络模型重建KLUYVEROMYCES MARXIANUS和策略，用于在KLUYVEROMYCES MARXIANUS中制备3-羟基丙酸生产的非生物途径
公开(公告)号：KR1020140015998A
公开(公告)日：2014-02-07
申请号：KR1020120082816
申请日：2012-07-27
Abstract: An embodiment relates to a metabolic network model for analyzing metabolic characteristics of Kluyveromyces marxianus microbes for producing 3-hydroxypropionate (3HP) and to metabolic characteristic analyzation of the Kluyveromyces marxianus using the same. More specifically, the embodiment relates to construction of a metabolic network model of Kluyveromyces marxianus using gene-protein-biochemical response relationship, to analyzation of metabolic characteristic using the model such as metabolic engineering, and to a method for predicting a novel metabolic pathway which enhances productivity of 3HP using simulation based on the metabolic engineering. The method of the embodiment efficiently predicts productivity and cell growth speed of microbes, saves time and costs in order to optimize the novel path, and provides variant microorganisms which can provide specific metabolites.
Abstract translation: 一个实施方案涉及用于分析用于产生3-羟基丙酸酯（3HP）的马克斯克鲁维酵母微生物代谢特征的代谢网络模型和使用其的马克斯克鲁维酵母的代谢特征分析。 更具体地，本实施例涉及使用基因 - 蛋白质 - 生物化学反应关系构建马克斯克鲁维酵母的代谢网络模型，使用代谢工程等模型分析代谢特征，以及用于预测增强的新型代谢途径的方法 使用基于代谢工程的模拟，3HP的生产率。 本实施例的方法有效地预测微生物的生产力和细胞生长速度，节省时间和成本，以便优化新的途径，并提供可提供特异性代谢物的变体微生物。
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公开(公告)号：KR101132395B1
公开(公告)日：2012-04-03
申请号：KR1020080026926
申请日：2008-03-24
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: Y02A50/451
Abstract: 본 발명은 컴퓨터를 이용해
Vibrio
속 미생물의 약물 표적을 예측하는 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는
Vibrio
속 미생물의 대사 네트워/크 모델을 구축한 다음, 쵸크포인트 분석(chokepoint analysis), 필수 효소 반응식 분석 (single enzyme deletion), 필수 대사산물 분석 (metabolite essentiality)의 세 가지 시뮬레이션 방법을 각각 대사 모델에 적용하여 약물 표적들을 예측하고, 나아가 상기 쵸크포인트 및 필수 효소 반응식 중 서로 중복되는 효소 반응식 그룹; 및 상기 필수 대사산물(essential metabolite)을 소비하는 효소 반응식(outgoing reaction) 그룹으로 차기 가능성 있는 후보군으로 수를 줄인 다음, 이들을 다양하게 조합하여 네트워크 구조 분석을 수행한 결과를 평가하여 상기
Vibrio
속 미생물을 효율적으로 제어할 수 있는 이상적인 조합을 예측하는 방법에 관한 것이다.
비브리오, 병원균, 대사흐름분석, 필수 효소 반응식, 필수 대사산물, 쵸크포인트, 약물 표적, 약물 표적 조합-
公开(公告)号：KR101132394B1
公开(公告)日：2012-04-03
申请号：KR1020080026925
申请日：2008-03-24
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: PURPOSE: A method for predicting system drug targeting of pathogen is provided to shorten the number of candidate of drug and used for treating and preventing disease by the pathogen. CONSTITUTION: A method for screening drug target enzyme or its gene comprises: a step of selecting subject microorganism and constructing metabolic network model; a step of selecting choke point as a drug target enzyme candidates (I) and (II); a step of comparing the candidates (I) and (II) and selecting; a step of selecting a second drug target enzyme group; a step of selecting the first drug target gene group; a step of determining essential metabolites (I); and a step of making various combination of gene selected among the group of the first and second drug target gene group.
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