Флюксомика
 |
Флюксомика описывает различные подходы, направленные на определение скорости метаболических реакций внутри биологического объекта. [1] Хотя метаболомика может предоставить мгновенную информацию о метаболитах в биологическом образце, метаболизм представляет собой динамический процесс. [2] Значение флюксомики заключается в том, что метаболические потоки определяют клеточный фенотип. [3] Его дополнительное преимущество состоит в том, что он основан на метаболоме , который имеет меньше компонентов, чем геном или протеом. [4]
Флюксомика относится к области системной биологии , которая развилась с появлением высокопроизводительных технологий. [5] Системная биология признает сложность биологических систем и ставит перед собой более широкую цель — объяснить и предсказать это сложное поведение. [2]
Метаболический поток
[ редактировать ]Метаболический поток относится к скорости превращения метаболитов в метаболической сети. [1] [6] Для реакции эта скорость является функцией как количества фермента, так и активности фермента. [1] Концентрация фермента сама по себе является функцией регуляции транскрипции и трансляции в дополнение к стабильности белка. [1] На активность фермента влияют кинетические параметры фермента, концентрации субстрата, концентрации продукта и концентрации эффекторных молекул. [1] Влияние генома и окружающей среды на метаболический поток определяет здоровый или больной фенотип. [6]
Флюксома
[ редактировать ]Подобно геному, транскриптому, протеому и метаболому, фллюксом определяется как полный набор метаболических потоков в клетке. [5] Однако, в отличие от других, фллюксом является динамическим представлением фенотипа. [5] Это происходит из-за фллюксома, возникающего в результате взаимодействия метаболома, генома, транскриптома, протеома, посттрансляционных модификаций и окружающей среды. [5]
Технологии анализа потоков
[ редактировать ]Двумя важными технологиями являются анализ баланса потоков (FBA) и 13 С-флюксомика. В FBA метаболические потоки оцениваются путем представления метаболических реакций метаболической сети в числовой матрице, содержащей стехиометрические коэффициенты каждой реакции. [7] Стехиометрические коэффициенты ограничивают модель системы и поэтому FBA применим только к установившимся условиям. [7] Могут быть наложены дополнительные ограничения. [7] Путем введения ограничений возможное множество решений системы сокращается. После добавления ограничений модель системы оптимизируется. [7] Ресурсы для анализа баланса потоков включают базу данных BIGG, [8] набор инструментов КОБРА, [9] и ФАСИМУ. [10]
В 13 C-флюксомика, метаболические предшественники, обогащенные 13 C перед внедрением в систему. [11] Используя методы визуализации, такие как масс-спектрометрия или спектроскопия ядерного магнитного резонанса, уровень включения 13 Можно измерить превращение C в метаболиты и с помощью стехиометрии оценить метаболические потоки. [11]
Стехиометрические и кинетические парадигмы
[ редактировать ]Ряд различных методов, в общих чертах разделенных на стехиометрические и кинетические парадигмы.
В рамках стехиометрической парадигмы ряд относительно простых методов линейной алгебры используют ограниченные метаболические сети в масштабе генома или модели метаболических сетей для выполнения анализа баланса потоков и множества полученных на его основе методов. Эти линейные уравнения полезны для установившихся условий. Динамические методы пока непригодны для использования. [12] С более экспериментальной стороны, анализ метаболических потоков позволяет эмпирически оценить скорость реакций путем мечения стабильными изотопами .
В рамках кинетической парадигмы кинетическое моделирование метаболических сетей может быть чисто теоретическим, исследуя потенциальное пространство динамических метаболических потоков при отклонениях от устойчивого состояния с использованием таких формализмов, как теория биохимических систем . Такие исследования наиболее информативны, когда сопровождаются эмпирическими измерениями изучаемой системы после реальных возмущений, как в случае анализа метаболического контроля . [13]
Реконструкция и анализ на основе ограничений
[ редактировать ]Совокупность методов флюксомики была описана как методы «COBRA» анализа ограничений основе на реконструкции и для . Для этой цели был создан ряд программных инструментов и сред. [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20]
Хотя его можно измерить только косвенно, метаболический поток является важнейшим связующим звеном между генами, белками и наблюдаемым фенотипом. Это связано с тем, что флюксом объединяет сети массы-энергии, информации и сигнализации. [21] Флюксомика потенциально может дать количественное представление о влиянии окружающей среды на фенотип, поскольку флюксома описывает взаимодействие генома с окружающей средой. [21] В области метаболической инженерии [22] и системная биология, [23] Флюксомные методы считаются ключевой технологией из-за их уникального положения в онтологии биологических процессов, позволяющего стехиометрическим моделям в масштабе генома выступать в качестве основы для интеграции разнообразных наборов биологических данных. [24]
Примеры использования в исследованиях
[ редактировать ]Одним из потенциальных применений флюксомных методов является разработка лекарств. Рама и др. [25] использовали FBA для изучения пути действия миколевой кислоты в Mycobacterium Tuberculosis . Известно, что миколовые кислоты важны для выживания M. Tuberculosis , и поэтому путь их распространения широко изучен. [25] Это позволило построить модель пути и FBA проанализировать ее. Результаты этого исследования выявили множество возможных целей для будущих исследований.
FBA использовался для анализа метаболических сетей золотистого стафилококка с множественной лекарственной устойчивостью . [26] Путем выполнения in silico одиночных и двойных делеций генов были идентифицированы многие ферменты, необходимые для роста.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б с д и Зима, Гал; Кремер, Йенс О. (01 июля 2013 г.). «Флюксомика - соединение омического анализа и фенотипов» . Экологическая микробиология . 15 (7): 1901–1916. дои : 10.1111/1462-2920.12064 . ISSN 1462-2920 . ПМИД 23279205 .
- ^ Jump up to: а б Касканте, Марта; Марин, Сильвия (30 сентября 2008 г.). «Метаболомика и флюксомика подходы». Очерки по биохимии . 45 : 67–82. дои : 10.1042/bse0450067 . ISSN 0071-1365 . ПМИД 18793124 .
- ^ Харвестер, Марта; Бенедикт, Адриан; Мась, Игорь Марин; Сентеллес, Джозеф Дж.; Миранда, Ганнибал; Атаури, Питер (01 января 2014 г.). «Флюксомика». Ин Орешич, Матей; Видаль-Пуч, Антонио (ред.). Системный биологический подход к изучению метаболического синдрома . Международное издательство Спрингер. стр. 100-1 237–250. дои : 10.1007/978-3-319-01008-3_12 . ISBN 9783319010076 .
- ^ Раамсдонк, Леони М.; Тьюсинк, Бас; Бродхерст, Дэвид; Чжан, Няньшу; Хейс, Эндрю; Уолш, Майкл С.; Берден, Ян А.; Бриндл, Кевин М.; Келл, Дуглас Б. (1 января 2001 г.). «Стратегия функциональной геномики, которая использует данные метаболома для выявления фенотипа молчащих мутаций». Природная биотехнология . 19 (1): 45–50. дои : 10.1038/83496 . ISSN 1087-0156 . ПМИД 11135551 . S2CID 15491882 .
- ^ Jump up to: а б с д Аон, Мигель А.; Кортасса, Соня (22 июля 2015 г.). «Системная биология флюксома» . Процессы . 3 (3): 607–618. дои : 10.3390/pr3030607 .
- ^ Jump up to: а б Кортасса, С; Касерес, В.; Белл, Л.Н.; О'Рурк, Б; Паолокчи, Н; Аон, Массачусетс (2015). «От метаболомики к флюксомике: вычислительная процедура для перевода профилей метаболитов в метаболические потоки» . Биофизический журнал . 108 (1): 163–172. Бибкод : 2015BpJ...108..163C . дои : 10.1016/j.bpj.2014.11.1857 . ПМК 4286601 . ПМИД 25564863 .
- ^ Jump up to: а б с д Орт, Джеффри Д.; Тиле, Инес; Палссон, Бернхард О (1 марта 2010 г.). «Что такое анализ баланса потоков?» . Природная биотехнология . 28 (3): 245–248. дои : 10.1038/nbt.1614 . ISSN 1087-0156 . ПМК 3108565 . ПМИД 20212490 .
- ^ Кинг, Закари А.; Лу, Джастин; Дрегер, Андреас; Миллер, Филип; Федерович, Стивен; Лерман, Джошуа А.; Ибрагим, Али; Палссон, Бернхард О.; Льюис, Натан Э. (2016). «Модели BiGG: платформа для интеграции, стандартизации и обмена моделями масштаба генома» . Исследования нуклеиновых кислот . 44 (Д1): Д515–Д522. дои : 10.1093/нар/gkv1049 . ISSN 0305-1048 . ПМЦ 4702785 . ПМИД 26476456 .
- ^ Шелленбергер, Ян; Que, Ричард; Флеминг, Ронан М.Т.; Тиле, Инес; Орт, Джеффри Д.; Файст, Адам М; Зелински, Дэниел С; Бордбар, Аараш; Льюис, Натан Э; Рахманян, Сорена; Канг, Джозеф; Хайдьюк, Дэниел Р.; Палссон, Бернхард О (2011). «Количественный прогноз клеточного метаболизма с помощью моделей, основанных на ограничениях: COBRA Toolbox v2.0» . Протоколы природы . 6 (9): 1290–1307. дои : 10.1038/nprot.2011.308 . ISSN 1754-2189 . ПМК 3319681 . ПМИД 21886097 .
- ^ Хоппе, Андреас; Хоффманн, Сабрина; Гераш, Андреас; Гилле, Кристофер; Хольцхюттер, Герман-Георг (2011). «FASIMU: гибкое программное обеспечение для серии вычислений баланса потоков в крупных метаболических сетях» . БМК Биоинформатика . 12 (1): 28. дои : 10.1186/1471-2105-12-28 . ISSN 1471-2105 . ПМК 3038154 . ПМИД 21255455 .
- ^ Jump up to: а б Кремер, Дж.; Кек, LE; Нильсен, Л. (2009). «13C-Флюксомика: инструмент для измерения метаболических фенотипов». Ауст Биохим . 40 (3): 17–20.
- ^ Зима, Гал; Кремер, Йенс О. (01 июля 2013 г.). «Флюксомика - соединение омического анализа и фенотипов» . Экологическая микробиология . 15 (7): 1901–1916. дои : 10.1111/1462-2920.12064 . ISSN 1462-2920 . ПМИД 23279205 .
- ^ Демин О.; Горянин И. (2010). Кинетическое моделирование в системной биологии . Тейлор и Фрэнсис. ISBN 9781420011661 .
- ^ Кламт, С.; Саес-Родригес, Дж.; Жиль, ЭД (2007). «Структурный и функциональный анализ сотовых сетей с помощью CellNetAnalyzer» . Системная биология BMC . 1 :2. дои : 10.1186/1752-0509-1-2 . ПМЦ 1847467 . ПМИД 17408509 .
- ^ Боеле, Дж.; Оливье, Б.Г.; Тьюсинк, Б. (2012). «FAME, среда анализа потоков и моделирования» . Системная биология BMC . 6 :8. дои : 10.1186/1752-0509-6-8 . ПМЦ 3317868 . ПМИД 22289213 .
- ^ Роча, И.; Майя, П.; Евангелиста, П.; Виласа, П.; Соарес, СО; Пинто, Япония; Нильсен, Дж.; Патил, КР; Феррейра, ENC; Роча, М. (2010). «OptFlux: программная платформа с открытым исходным кодом для метаболической инженерии in silico» . Системная биология BMC . 4:45 . дои : 10.1186/1752-0509-4-45 . ПМЦ 2864236 . ПМИД 20403172 .
- ^ Графаренд-Белау, Э.; Клукас, К.; Юнкер, Б.Х.; Шрайбер, Ф. (2009). «FBA-SimVis: Интерактивная визуализация метаболических моделей на основе ограничений» . Биоинформатика . 25 (20): 2755–2757. doi : 10.1093/биоинформатика/btp408 . ПМЦ 2759546 . ПМИД 19578041 .
- ^ Шелленбергер, Дж.; Ке, Р.; Флеминг, РМТ; Тиле, И.; Орт, доктор медицинских наук; Файст, AM; Зелински, округ Колумбия; Бордбар, А.; Льюис, штат Невада; Рахманян, С.; Канг, Дж.; Хайдук, ДР; Палссон, Б. О. (2011). «Количественный прогноз клеточного метаболизма с помощью моделей, основанных на ограничениях: The COBRA Toolbox v2.0» . Протоколы природы . 6 (9): 1290–1307. дои : 10.1038/nprot.2011.308 . ПМК 3319681 . ПМИД 21886097 .
- ^ Агрен, Р.; Лю, Л.; Шоаи, С.; Вонгсаннак, В.; Нукаев, И.; Нильсен, Дж. (2013). Маранас, Костас Д. (ред.). «Набор инструментов RAVEN и его использование для создания метаболической модели Penicillium chrysogenum в масштабе генома» . PLOS Вычислительная биология . 9 (3): e1002980. Бибкод : 2013PLSCB...9E2980A . дои : 10.1371/journal.pcbi.1002980 . ПМК 3605104 . ПМИД 23555215 .
- ^ Мендес, П.; Хупс, С.; Сале, С.; Манометры, Р.; Дада, Дж.; Куммер, У. (2009). «Вычислительное моделирование биохимических сетей с использованием COPASI». Системная биология . Методы молекулярной биологии. Том. 500. стр. 17–59. дои : 10.1007/978-1-59745-525-1_2 . ISBN 978-1-934115-64-0 . ПМИД 19399433 .
- ^ Jump up to: а б Аон, Мигель А.; Кортасса, Соня (22 июля 2015 г.). «Системная биология флюксома» . Процессы . 3 (3): 607–618. дои : 10.3390/pr3030607 .
- ^ Килдегаард, штат Вирджиния; Байчин-Хизал, Д.; Льюис, штат Невада; Бетенбо, MJ. (март 2013 г.). «Новая эра системной биологии CHO: использование омической революции в биотехнологии». Curr Opin Biotechnol . 24 (6): 1102–7. дои : 10.1016/j.copbio.2013.02.007 . ПМИД 23523260 .
- ^ Карлсон, РП.; Ошота, Огайо; Таффс, РЛ. (2012). «Системный анализ адаптации микроорганизмов к одновременным стрессам». Перепрограммирование микробных метаболических путей . Субклеточная биохимия. Том. 64. стр. 139–57. дои : 10.1007/978-94-007-5055-5_7 . ISBN 978-94-007-5054-8 . ПМИД 23080249 .
{{cite book}}:|journal=игнорируется ( помогите ) - ^ Дуарте, Северная Каролина; Беккер, SA; Джамшиди, Н.; Тиле, И.; Мо, мл.; Во, ТД.; Шривас, Р.; Палссон, Б.О. (февраль 2007 г.). «Глобальная реконструкция метаболической сети человека на основе геномных и библиомных данных» . Proc Natl Acad Sci США . 104 (6): 1777–82. Бибкод : 2007PNAS..104.1777D . дои : 10.1073/pnas.0610772104 . ПМК 1794290 . ПМИД 17267599 .
- ^ Jump up to: а б Раман, Картик; Раджагопалан, Прити; Чандра, Нагасума (2005). «Анализ баланса потоков пути миколевой кислоты: мишени для противотуберкулезных препаратов» . PLOS Вычислительная биология . 1 (5): е46. Бибкод : 2005PLSCB...1...46R . дои : 10.1371/journal.pcbi.0010046 . ПМК 1246807 . ПМИД 16261191 .
- ^ Ли, Док-Сун; Берд, Генри; Лю, Цзянся; Алмаас, Эйвинд; Вист, Олаф; Барабаши, Альберт-Ласло; Олтвай, Золтан Н.; Капатрал, Винаяк (15 июня 2009 г.). «Сравнительная метаболическая реконструкция в масштабе генома и анализ баланса потоков множественных геномов Staphylococcus aureus для выявления новых мишеней противомикробных препаратов» . Журнал бактериологии . 191 (12): 4015–4024. дои : 10.1128/JB.01743-08 . ISSN 0021-9193 . ПМК 2698402 . ПМИД 19376871 .