Systems and Synthetic Biology
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The Systems and Synthetic Biology Lab pursues the development of efficient microbial cell factories for the production of relevant target products with industrial applications by implementing computationally-driven metabolic engineering strategies. |
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Isabel Rocha Phone (+351) 214469608 Extension 1608 Email irocha@itqb.unl.pt |
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Research Interests
The Systems and Synthetic Biology (SSBio) Lab focuses on the design of efficient microbial cell factories for the production of relevant compounds like fuels, flavours, fragrances, sweeteners, cosmetic ingredients and drugs, using Metabolic Engineering and Bioinformatics techniques.
Since the metabolic network in a microorganism has evolved to fulfill its own requirements, usually genetic interventions are required to change the fluxes and satisfy industrial goals. In the SSBio Lab, a Systems Biology approach is applied to gain fundamental insight into the cell physiology and predict Metabolic Engineering strategies. The in silico identification of possible targets requires the existence of reliable metabolic models for strain simulation and robust optimization algorithms.
In the SSBio Lab, bioinformatics techniques are developed and applied for model reconstruction, optimization and simulation. The ultimate goal is to discover the combination of genetic interventions required to achieve a certain engineering objective, like enhancing the production of a high-added value product while reducing by-product formation.
The SSBio Lab also works with a wide range of Synthetic Biology tools to translate the in silico strategies into in vivo applications. These methods include, but are not limited to: modern molecular biology techniques (PCR, restriction enzyme cloning, microbial transformation, lambda red recombineering system, DNA sequencing/analysis, CRISPR) and multi-piece DNA assembly (CPEC, Gibson assembly).
The SSBIo Lab has also collaborations with the Protein Modelling Lab and, together, they pursue the development of more efficient enzymes to tackle identified metabolic bottlenecks.
Group Members
- Sofia Ferreira, Post Doc
- Maria José Leandro, Post Doc
- Ana Alão Freitas, PhD Student
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Maria José Leandro
- Joana Oliveira, PhD Student (with Minho University)
- Leslie Avendaño Montoya, PhD Student (with SilicoLife)
- André Paço Fonseca, Research Fellow
- Carolina Gonçalves, Research Fellow
Selected Publications
- Ferreira, S., Pereira, R., Liu, F., Vilaça, P., & Rocha, I. (2019). Discovery and implementation of a novel pathway for n ‑ butanol production via 2 ‑ oxoglutarate. Biotechnology for Biofuels, (12), 1–14. https://doi.org/10.1186/s13068-019-1565-x
- Pereira, R., Nielsen, J., & Rocha, I. (2016). Improving the flux distributions simulated with genome-scale metabolic models of Saccharomyces cerevisiae. Metabolic Engineering Communications, 3, 153–163. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.meteno.2016.05.002
- Correia, D M; Sargo, C R; Silva, A J; Santos, S T; Giordano, R C; Ferreira, E C; Zangirolami, T C; Ribeiro, M P A; Rocha, I. Mapping Salmonella typhimurium pathways using 13C Metabolic Flux Analysis. Metabolic Engineering, 52, 303-314, 2019
https://doi.org/10.1016/j.ymben.2018.11.011 - Rocha, I., Maia, P., Evangelista, P., Vilaça, P., Soares, S., Pinto, J. P., … Rocha, M. (2010). OptFlux: an open-source software platform for in silico metabolic engineering. BMC Systems Biology, 4(1), 45. https://doi.org/10.1186/1752-0509-4-45
Laboratório de Biologia Sintética e de Sistemas (PT)
O Laboratório de Biologia Sintética e de Sistemas foca-se principalmente na área de Engenharia Metabólica, visando o desenvolvimento de fábricas celulares microbianas para a produção de compostos com interesse industrial, tais como combustíveis, aromas, adoçantes, fragrâncias, cosméticos e medicamentos.
O metabolismo dos microrganismos está otimizado de forma a satisfazer as suas próprias necessidades evolutivas. Assim, é usualmente necessário manipulá-los geneticamente de forma a redistribuir os fluxos metabólicos para que sejam relevantes industrialmente. No SSBio Lab, são aplicadas estratégias baseadas em Biologia de Sistemas para compreender a fisiologia celular e, assim, prever estratégias de engenharia metabólica. Esta análise in silico pressupõe a existência de modelos metabólicos fiáveis e de algoritmos de otimização robustos.
No SSBio lab, desenvolvem-se e aplicam-se ferramentas de bioinformática para reconstrução de modelos, otimização e simulação. O principal objetivo é descobrir qual a combinação de intervenções genéticas necessária para atingir uma determinada aplicação biotecnológica, tais como o aumento da produção de um composto alvo e a diminuição da formação de produtos secundários.
De forma a implementar as estratégias desenhadas computacionalmente e, assim, traduzir as estratégias in silico em aplicações in vivo, são aplicadas várias ferramentas de Biologia Sintética. Estes métodos incluem técnicas de biologia molecular moderna (PCR, clonagem com enzimas de restrição, transformação microbiana, recombinação homologa mediada pelo sistema lambda red, CRISPR, sequenciação e análise de DNA) e montagem de múltiplos fragmentos de DNA (Gibson, CPEC).
O SSBio Lab tem ainda colaborações com o laboratório de Modelação de Proteínas do ITQB NOVA com o objetivo de desenvolver enzimas mais eficientes para passos identificados como limitantes.
