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https://hdl.handle.net/1822/81324
Title: | Dynamic genome-scale modelling of the Saccharomyces non-cerevisiae yeasts metabolism in wine fermentation |
Author(s): | Santos, David Miguel Ferreira dos |
Advisor(s): | Rocha, Miguel Balsa-Canto, Eva |
Keywords: | Fermentation Metabolism Modelling S. kudriavzevii Fermentação Metabolismo Modelação |
Issue date: | 2021 |
Abstract(s): | The wine industry is facing challenging times due, mostly, to climate change and changing
consumer demands. The urge to innovate stimulates R&D of new fermentation processes
using non-conventional yeast species (e.g. non-cerevisiae Saccharomyces species).
While recent research approached the physiology of diverse non-conventional yeast
species, little is known about their metabolism in different environmental conditions.
In this work, a previously developed dynamic genome-scale model was adapted to
study the metabolism of Saccharomyces kudriavzevii in wine fermentation at two temperatures,
25ºC and 12ºC. Adjustments included the addition of metabolic pathways and
dynamic constraints. Goodness-of-fit of the model to measurements of the extracellular
compounds was satisfactory, i.e. the median values of R2 are 0.95 and 0.87 for 25ºC and
12ºC, respectively.
The model was then used to explore the differences in the dynamics of metabolism
between temperatures. The most significant differences appeared in the stationary
phase: 1) the strain produces more mevalonate and succinate at 25ºC, probably due
to a late response to stress and the maintenance of redox balance via the GABA shunt,
respectively, 2) erythritol flux is higher at 12ºC, probably due to the conditions of formation
lasting longer and 3) the production of higher alcohols, mostly de novo, is higher at 12ºC,
due to the longer viability of the cells.
The proposed model provided a comprehensive picture of the main steps occurring
inside the cell during wine fermentation. Model predictions are consistent with experimental
data and previous findings, but it also brought novel results, such as the role of
the GABA shunt or the production of mevalonate in the metabolism of S. kudriavzevii,
worth being explored further. A indústria vinícola atravessa tempos desafiantes, sobretudo devido às alterações climáticas e às mudanças das exigências dos consumidores. A necessidade de inovar estimula a I&D de novos processos fermentativos usando espécies de leveduras não convencionais, (e.g. espécies Saccharomyces não-cerevisiae). Apesar de investigações recentes abordarem a fisiologia de diversas espécies de leveduras não convencionais, sabe-se pouco sobre o seu metabolismo em diferentes condições ambientais. Neste trabalho, adaptou-se um modelo dinâmico à escala genômica para estudar o metabolismo da Saccharomyces kudriavzevii CR85 durante a fermentação de vinho a 25ºC e 12ºC. Os ajustes incluem a adição de vias metabólicas e restrições dinâmicas. A adequação do modelo às medições dos compostos extracelulares foi satisfatória, i.e., os valores medianos de R2 são de 0.95 e 0.87 para 25ºC e 12ºC, respectivamente. O modelo foi então utilizado para explorar as diferenças nas dinâmicas do metabolismo entre temperaturas. A maioria das diferenças significativas surgem na fase estacionária: 1) a estirpe produz mais mevalonato e succinato a 25ºC, provavelmente devido a uma resposta tardia ao stress e à manutenção do balanço redox através da via alternativa do GABA, respectivamente, 2) fluxo de eritritol é maior a 12ºC, provavelmente devido às condições da sua formação durarem mais e 3) a produção de álcoois superiores, sobretudo via de novo, é superior a 12ºC, devido à longa viabilidade das células. O modelo proposto permitiu um retrato completo dos principais passos ocorridos no interior da célula durante a fermentação de vinho. As previsões do modelo estão de acordo com os dados experimentais e descobertas anteriores, no entanto, também trouxe resultados inovadores, como o papel da via GABA ou a produção de mevalonato no metabolismo da S. kudriavzevii, que vale a pena ser mais explorado. |
Type: | Master thesis |
Description: | Dissertação de mestrado em Bioinformatics |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/81324 |
Access: | Open access |
Appears in Collections: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
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