Several genome-scale metabolic reconstruction tools have been developed in the last decades. They have helped to reconstruct various metabolic models, which have contributed to a variety of fields, e.g., genetic engineering, drug discovery, prediction of phenotypes, and other model-driven discoveries. However, the use of these programs requires a high level of bioinformatic skills, and most of them are not scalable for multiple genomes. Moreover, the functionalities required to build models are generally scattered through multiple tools, requiring knowledge of their utilization.Here, we present ChiMera, which combines the most efficient tools in model reconstruction, prediction, and visualization. ChiMera uses CarveMe top-down approach, based on genomic evidence, to prune a global model with a high level of curation, generating a draft genome able to produce growth predictions using flux balance analysis for gram-positive and gram-negative bacteria. ChiMera also contains two modules for metabolic network visualization. The first module generates maps for the most important pathways, e.g., core-metabolism, fatty acid oxidation and biosynthesis, nucleotides and amino acids biosynthesis, and glycolysis. The second module produces a genome-wide metabolic map, which can be used to retrieve KEGG pathway information for each compound in the model. A module to investigate gene essentiality and knockout is also present.Overall, ChiMera combines model creation, gap-filling, flux balance analysis (FBA), and metabolic network visualization to create a simulation-ready genome-scale model, helping genetic engineering projects, prediction of phenotypes, and other model-driven discoveries without requiring high-level of bioinformatic skills.

Uma série de ferramentas de reconstrução metabólica em escala genômica foram desenvolvidas nas últimas décadas. Essas ferramentas auxiliaram na reconstrução de modelos metabólicos, que contribuíram para uma variedade de campos, por exemplo, engenharia genética, descoberta de drogas e previsão de fenótipos. No entanto, o uso desses programas requer um alto nível de habilidades em bioinformática, e a maioria deles não é escalável para múltiplos genomas. Além disso, as funcionalidades necessárias para a construção de modelos geralmente estão espalhadas por várias ferramentas, exigindo conhecimento de sua utilização. Aqui, apresentamos a ChiMera, que combina as ferramentas mais eficientes em reconstrução, predição e visualização de modelos. A ChiMera usa a abordagem top-down da ferramenta CarveMe, baseada em evidências genômicas, para editar um modelo global com alto nível de curadoria, gerando uma reconstrução preliminar capaz de produzir previsões de crescimento usando análise de fluxo de balanço de metabólitos, tanto para para bactérias gram-positivas como gram-negativas. A ChiMera também contém dois módulos para visualização da rede metabólica. O primeiro módulo gera mapas para as vias mais importantes, por exemplo, metabolismo central, oxidação e biossíntese de ácidos graxos, biossíntese de nucleotídeos e aminoácidos e glicólise. O segundo módulo produz um mapa metabólico de todo o genoma, que pode ser usado para recuperar informações das vias metabólicas usando informações do banco de dados KEGG para cada composto no modelo. Um módulo para investigar a essencialidade e nocaute gênico também está presente.No geral, a ChiMera combina criação de modelo, preenchimento de etapas nas vias metabólicas (gap-fill), análise de balanço de fluxo (FBA) e visualização de rede metabólica para criar um modelo em escala de genoma pronto para simulação, ajudando projetos de engenharia genética, predição de fenótipos e outras descobertas orientadas por modelos. Tudo isso sem exigir alto nível de habilidades de bioinformática.