✖


Jump to content

Моделирование метаболической сети

Метаболическая сеть, показывающая взаимодействие между ферментами и метаболитами в Arabidopsis thaliana цикле лимонной кислоты . Ферменты и метаболиты показаны красными точками, а взаимодействия между ними — линиями.
Модель метаболической сети Escherichia coli

Моделирование метаболической сети , также известное как реконструкция метаболической сети или анализ метаболических путей , позволяет глубже понять молекулярные механизмы конкретного организма. В частности, эти модели соотносят геном с молекулярной физиологией . [1] Реконструкция разбивает метаболические пути (такие как гликолиз и цикл лимонной кислоты ) на соответствующие реакции и ферменты и анализирует их с точки зрения всей сети. Проще говоря, реконструкция собирает всю соответствующую метаболическую информацию организма и компилирует ее в математическую модель. Проверка и анализ реконструкций могут позволить идентифицировать ключевые особенности метаболизма, такие как продуктивность роста, распределение ресурсов, надежность сети и существенность генов. Эти знания затем могут быть применены для создания новой биотехнологии .

В целом процесс реконструкции выглядит следующим образом:

  1. Проект реконструкции
  2. Уточнить модель
  3. Преобразование модели в математическое/вычислительное представление
  4. Оценка и отладка модели посредством экспериментов

Соответствующий метод анализа баланса потоков направлен на математическое моделирование метаболизма при реконструкции метаболических сетей в масштабе генома.

Метаболическая реконструкция в масштабе генома

[ редактировать ]

Метаболическая реконструкция обеспечивает высокоматематическую, структурированную платформу для понимания системной биологии метаболических путей внутри организма. [2] Интеграция биохимических метаболических путей с быстродоступными аннотированными последовательностями генома позволила разработать так называемые метаболические модели масштаба генома. Проще говоря, эти модели соотносят метаболические гены с метаболическими путями. В целом, чем больше информации о физиологии, биохимии и генетике доступно для целевого организма, тем лучше прогностическая способность реконструированных моделей. С механической точки зрения процесс реконструкции метаболических сетей прокариот и эукариот по существу один и тот же. При этом реконструкция эукариот обычно является более сложной задачей из-за размера геномов, объема знаний и множества клеточных компартментов. [2] Первая метаболическая модель в масштабе генома была создана в 1995 году для Haemophilus influenzae . [3] Первый многоклеточный организм, C. elegans , был реконструирован в 1998 году. [4] С тех пор было сформировано множество реконструкций. Список реконструкций, которые были преобразованы в модель и проверены экспериментально, см. по адресу http://sbrg.ucsd.edu/InSilicoOrganisms/OtherOrganisms .

Организм Гены в геноме Гены в модели Реакции Метаболиты Дата реконструкции Ссылка
Гемофильная инфекция 1,775 296 488 343 июнь 1999 г. [3]
кишечная палочка 4,405 660 627 438 май 2000 г. [5]
Сахаромицеты cerevisiae 6,183 708 1,175 584 февраль 2003 г. [6]
Мускулистые мышцы 28,287 473 1220 872 январь 2005 г. [7]
Мудрый человек 21,090 [8] 3,623 3,673 -- январь 2007 г. [9]
Микобактерия туберкулеза 4,402 661 939 828 июнь 2007 г. [10]
Бацилла субтилис 4,114 844 1,020 988 сентябрь 2007 г. [11]
Синехоцистис сп. PCC6803 3,221 633 831 704 октябрь 2008 г. [12]
Сальмонелла тифимуриум 4,489 1,083 1,087 774 апрель 2009 г. [13]
Арабидопсис Талиана 27,379 1,419 1,567 1,748 февраль 2010 г. [14]

Составление проекта реконструкции

[ редактировать ]

Ресурсы

[ редактировать ]

Поскольку сроки разработки реконструкций очень недавние, большинство реконструкций были построены вручную. Однако сейчас существует довольно много ресурсов, позволяющих полуавтоматическую сборку этих реконструкций, которые используются из-за времени и усилий, необходимых для реконструкции. Первоначальную быструю реконструкцию можно разработать автоматически с использованием таких ресурсов, как PathoLogic или ERGO, в сочетании с энциклопедиями, такими как MetaCyc, а затем обновить вручную с использованием таких ресурсов, как PathwayTools. Эти полуавтоматические методы позволяют быстро создать черновой вариант, одновременно позволяя выполнять точную настройку, необходимую после обнаружения новых экспериментальных данных. Только таким образом область метаболических реконструкций сможет идти в ногу с постоянно растущим числом аннотированных геномов.

Базы данных

[ редактировать ]
  • Киотская энциклопедия генов и геномов ( KEGG ) : база данных биоинформатики, содержащая информацию о генах, белках, реакциях и путях. Раздел «Организмы KEGG», разделенный на эукариоты и прокариоты которых , охватывает множество организмов, информацию о генах и ДНК можно найти, введя выбранный фермент.
  • BioCyc, EcoCyc и MetaCyc : BioCyc представляет собой набор из 3000 баз данных путей/геномов (по состоянию на октябрь 2013 г.), каждая из которых посвящена одному организму. Например, EcoCyc представляет собой очень подробную биоинформационную базу данных по геному и метаболической реконструкции Escherichia coli , включая подробные описания сигнальных путей E. coli и регуляторной сети. База данных EcoCyc может служить парадигмой и моделью для любой реконструкции. Кроме того, MetaCyc , энциклопедия экспериментально определенных метаболических путей и ферментов, содержит 2100 метаболических путей и 11 400 метаболических реакций (октябрь 2013 г.).
  • ЭНЗИМ ферментов : база данных номенклатуры (часть ExPASy сервера протеономики Швейцарского института биоинформатики ). После поиска определенного фермента в базе данных этот ресурс дает вам катализируемую реакцию. ENZYME имеет прямые ссылки на другие базы данных генов/ферментов/литературы, такие как KEGG, BRENDA и PUBMED.
  • БРЕНДА : обширная база данных ферментов, позволяющая осуществлять поиск ферментов по названию, номеру ЕС или организму.
  • BiGG : База знаний о биохимических, генетических и геномно структурированных реконструкциях метаболических сетей в масштабе генома. [15]
  • MetaTIGER : представляет собой сборник метаболических профилей и филогеномической информации о таксономически разнообразном диапазоне эукариот, который предоставляет новые возможности для просмотра и сравнения метаболических профилей между организмами.
В этой таблице быстро сравнивается объем каждой базы данных.
База данных Объем
Ферменты Гены Реакции Пути Метаболиты
КЕГГ Х Х Х Х Х
БиоЦик Х Х Х Х Х
МетаЦик Х Х Х Х
ФЕРМЕНТ Х Х Х
БРЕНДА Х Х Х
БиГГ Х Х Х

Инструменты метаболического моделирования

[ редактировать ]
  • Pathway Tools : пакет программного обеспечения для биоинформатики, который помогает в создании баз данных путей/генома, таких как EcoCyc. [16] Pathway Tools, разработанный Питером Карпом и его коллегами из Международной исследовательской группы по биоинформатике SRI, состоит из нескольких компонентов. Его модуль PathoLogic берет аннотированный геном организма и делает выводы о возможных метаболических реакциях и путях для создания новой базы данных путей/генома. Его компонент MetaFlux может генерировать количественную метаболическую модель на основе базы данных этого пути/генома с использованием анализа баланса потоков . Его компонент «Навигатор» предоставляет обширные инструменты запроса и визуализации, такие как визуализация метаболитов, путей и всей метаболической сети.
  • ERGO : услуга на основе подписки, разработанная Integrated Genomics. Он объединяет данные со всех уровней, включая геномные, биохимические данные, литературные данные и высокопроизводительный анализ, в комплексную удобную для пользователя сеть метаболических и неметаболических путей.
  • KEGGпереводчик : [17] [18] простое в использовании автономное приложение, которое может визуализировать и преобразовывать KEGG файлы KGML -файлы в формате ( XML ) в несколько выходных форматов. В отличие от других переводчиков, KEGGtranslator поддерживает множество выходных форматов, способен дополнять информацию в переведенных документах (например, аннотации MIRIAM ) за пределами документа KGML и заменяет недостающие компоненты фрагментарными реакциями в рамках пути, чтобы обеспечить моделирование этих . KEGGtranslator конвертирует эти файлы в SBML , BioPAX , SIF , SBGN , SBML с расширением качественного моделирования, [19] GML , GraphML , JPG , GIF , LaTeX и т. д.
  • ModelSEED : онлайн-ресурс для анализа, сравнения, реконструкции и разработки моделей метаболизма в масштабе генома. [20] Пользователи могут отправлять последовательности генома в систему аннотаций RAST, а полученные аннотации можно автоматически передавать в ModelSEED для создания проекта метаболической модели. ModelSEED автоматически создает сеть метаболических реакций, ассоциаций ген-белок-реакция для каждой реакции и реакцию состава биомассы для каждого генома, чтобы создать модель микробного метаболизма, которую можно смоделировать с помощью анализа баланса потоков.
  • MetaMerge : алгоритм полуавтоматического согласования пары существующих реконструкций метаболической сети в единую модель метаболической сети. [21]
  • КоРеКо : [22] [23] алгоритм автоматической реконструкции метаболических моделей родственных видов. Первая версия программного обеспечения использовала KEGG в качестве базы данных реакций для связи с прогнозами числа ЕС от CoReCo. Его автоматическое заполнение пробелов с использованием атомной карты всех реакций создает функциональные модели, готовые к моделированию.

Инструменты для литературы

[ редактировать ]
  • PUBMED : Это онлайн-библиотека, разработанная Национальным центром биотехнологической информации , которая содержит огромную коллекцию медицинских журналов. Используя ссылку, предоставленную ENZYME, поиск можно направить на интересующий организм, тем самым найдя литературу об ферменте и его использовании внутри организма.

Методика составления проекта реконструкции

[ редактировать ]
Это визуальное представление процесса реконструкции метаболической сети.

Реконструкция строится путем компиляции данных из приведенных выше ресурсов. Инструменты баз данных, такие как KEGG и BioCyc, можно использовать вместе друг с другом для поиска всех метаболических генов в интересующем организме. Эти гены будут сравнивать с близкородственными организмами, которые уже разработали реконструкции для поиска гомологичных генов и реакций. Эти гомологичные гены и реакции перенесены из известных реконструкций, чтобы сформировать проект реконструкции интересующего организма. Такие инструменты, как ERGO, Pathway Tools и Model SEED, могут объединять данные в пути и формировать сеть метаболических и неметаболических путей. Эти сети затем проверяются и уточняются, прежде чем превращаться в математическое моделирование. [2]

Прогнозирующий аспект метаболической реконструкции зависит от способности предсказать биохимическую реакцию, катализируемую белком, используя аминокислотную последовательность этого белка в качестве входных данных, и сделать вывод о структуре метаболической сети на основе предсказанного набора реакций. Сеть ферментов и метаболитов создается для связи последовательностей и функций. Когда в геноме обнаруживается неохарактеризованный белок, его аминокислотную последовательность сначала сравнивают с последовательностями ранее охарактеризованных белков для поиска гомологии. Когда обнаруживается гомологичный белок, считается, что белки имеют общего предка, и их функции предполагаются сходными. Однако качество модели реконструкции зависит от ее способности точно определять фенотип непосредственно по последовательности, поэтому этой грубой оценки функции белка будет недостаточно. Ряд алгоритмов и биоинформатических ресурсов был разработан для уточнения назначения функций белка на основе гомологии последовательностей:

  • InParanoid : идентифицирует ортологов эукариот, просматривая только in-паралоги .
  • CDD : Ресурс для аннотаций функциональных единиц белков. Его коллекция моделей предметной области использует трехмерную структуру, чтобы дать представление о взаимосвязях последовательность/структура/функция.
  • InterPro : Обеспечивает функциональный анализ белков, классифицируя их по семействам и прогнозируя домены и важные сайты.
  • STRING : База данных известных и прогнозируемых белковых взаимодействий.

После того как белки установлены, дополнительную информацию о структуре фермента, катализируемых реакциях, субстратах и ​​продуктах, механизмах и многом другом можно получить из таких баз данных, как KEGG , MetaCyc и NC-IUBMB . Точные метаболические реконструкции требуют дополнительной информации об обратимости и предпочтительном физиологическом направлении ферментативно-катализируемой реакции, которую можно получить из таких баз данных, как BRENDA или MetaCyc . [24]

Доработка модели

[ редактировать ]

Первоначальная метаболическая реконструкция генома обычно далека от совершенства из-за высокой изменчивости и разнообразия микроорганизмов. Часто базы данных метаболических путей, такие как KEGG и MetaCyc, имеют «дыры», означающие, что происходит преобразование субстрата в продукт (т. е. ферментативная активность), для которого в геноме нет известного белка, кодирующего фермент, который облегчает катализ. Что также может произойти в полуавтоматических реконструкциях, так это то, что некоторые пути предсказаны ошибочно и на самом деле не происходят предсказанным образом. [24] По этой причине проводится систематическая проверка, чтобы убедиться в отсутствии несоответствий и в том, что все перечисленные записи верны и точны. [1] Кроме того, можно изучить предыдущую литературу, чтобы подтвердить любую информацию, полученную из одной из многих баз данных метаболических реакций и генома. Это обеспечивает дополнительный уровень уверенности в реконструкции того, что фермент и реакция, которую он катализирует, действительно происходят в организме.

Неразборчивость ферментов и спонтанные химические реакции могут повредить метаболиты. Это повреждение метаболитов, а также его восстановление или предотвращение создают энергетические затраты, которые необходимо учитывать в моделях. Вполне вероятно, что многие гены с неизвестной функцией кодируют белки, которые восстанавливают или предотвращают повреждение метаболитов, но большинство метаболических реконструкций в масштабе генома включают только часть всех генов. [25] [26]

Любую новую реакцию, отсутствующую в базах данных, необходимо добавить в реконструкцию. Это итеративный процесс, который циклически проходит между экспериментальной фазой и фазой кодирования. По мере обнаружения новой информации о целевом организме модель будет корректироваться для прогнозирования метаболических и фенотипических результатов клетки. Наличие или отсутствие определенных реакций метаболизма будет влиять на количество реагентов /продуктов, которые присутствуют для других реакций в рамках конкретного пути. Это связано с тем, что продукты одной реакции становятся реагентами для другой реакции, т.е. продукты одной реакции могут объединяться с другими белками или соединениями с образованием новых белков/соединений в присутствии различных ферментов или катализаторов . [1]

Франке и др. [1] предоставить отличный пример того, почему этап проверки проекта должен быть выполнен со значительной детализацией. Во время реконструкции метаболической сети Lactobacillus plantarum модель показала, что сукцинил-КоА был одним из реагентов реакции, которая была частью биосинтеза метионина . Однако понимание физиологии организма показало бы, что из-за неполного пути образования трикарбоновой кислоты Lactobacillus plantarum на самом деле не производит сукцинил-КоА, и правильным реагентом для этой части реакции был ацетил-КоА .

Поэтому систематическая проверка первоначальной реконструкции выявит несколько несоответствий, которые могут отрицательно повлиять на окончательную интерпретацию реконструкции, которая заключается в точном понимании молекулярных механизмов организма. Более того, этап моделирования также гарантирует, что все реакции, присутствующие в реконструкции, правильно сбалансированы. Подводя итог, можно сказать, что полностью точная реконструкция может привести к более глубокому пониманию функционирования интересующего организма. [1]

Метаболический стехиометрический анализ

[ редактировать ]

Метаболическую сеть можно разбить на стехиометрическую матрицу, где строки представляют собой соединения реакций, а столбцы матрицы соответствуют самим реакциям. Стехиометрия – это количественная связь между субстратами химической реакции. Чтобы сделать вывод о том, что предлагает метаболическая сеть, недавние исследования были сосредоточены на нескольких подходах, таких как экстремальные пути, анализ элементарных режимов, [27] анализ баланса потоков и ряд других методов моделирования на основе ограничений. [28] [29]

Экстремальные тропы

[ редактировать ]

Прайс, Рид и Папен, [30] из лаборатории Палссона, используют метод разложения по сингулярным значениям (SVD) экстремальных путей, чтобы понять регуляцию метаболизма эритроцитов человека . Экстремальные пути представляют собой выпуклые базисные векторы , состоящие из стационарных функций метаболической сети. [31] Для любой конкретной метаболической сети всегда существует уникальный набор экстремальных путей. [27] Кроме того, Прайс, Рид и Папен [30] определить подход, основанный на ограничениях , где с помощью ограничений, таких как баланс массы и максимальные скорости реакций , можно разработать «пространство решений», в которое попадают все возможные варианты. Затем, используя подход кинетической модели, можно определить единственное решение, попадающее в пространство решений экстремального пути. [30] Поэтому в своем исследовании Прайс, Рид и Папен [30] используйте как ограничительный, так и кинетический подходы, чтобы понять метаболизм эритроцитов человека. В заключение, используя экстремальные пути, можно более детально изучить механизмы регуляции метаболической сети.

Элементарный режимный анализ

[ редактировать ]
Основная статья: Элементарные режимы

Анализ элементарных режимов близко соответствует подходу, используемому для анализа экстремальных путей. Подобно экстремальным путям, всегда существует уникальный набор элементарных режимов, доступных для конкретной метаболической сети. [27] Это наименьшие подсети, которые позволяют сети метаболической реконструкции функционировать в устойчивом состоянии. [32] [33] [34] По словам Стеллинга (2002), [33] элементарные режимы можно использовать для понимания клеточных целей всей метаболической сети. Кроме того, анализ элементарных режимов учитывает стехиометрию и термодинамику при оценке того, является ли конкретный метаболический путь или сеть осуществимым и вероятным для набора белков/ферментов. [32]

Минимальное метаболическое поведение (ММВ)

[ редактировать ]

В 2009 году Ларлими и Бокмайр представили новый подход к анализу метаболических сетей под названием «минимальное метаболическое поведение». [35] Подобно элементарным модам или экстремальным путям, они однозначно определяются сетью и дают полное описание конуса потока. Однако новое описание гораздо компактнее. В отличие от элементарных мод и экстремальных путей, которые используют внутреннее описание, основанное на генерации векторов конуса потока, ММБ используют внешнее описание конуса потока. Этот подход основан на наборах ограничений неотрицательности. Их можно идентифицировать с необратимыми реакциями и, таким образом, иметь прямую биохимическую интерпретацию. Метаболическую сеть можно охарактеризовать с помощью ММВ и обратимого метаболического пространства.

Анализ баланса потоков

[ редактировать ]
Основная статья: Анализ баланса потоков

Другой метод моделирования метаболической сети заключается в выполнении анализа баланса потоков . Этот метод использует линейное программирование , но в отличие от анализа элементарных режимов и экстремальных путей в конечном итоге получается только одно решение. Линейное программирование обычно используется для получения максимального потенциала целевой функции, на которую вы смотрите, и поэтому при использовании анализа баланса потоков находится единственное решение задачи оптимизации. [33] При подходе анализа баланса потоков обменные потоки присваиваются только тем метаболитам, которые входят или покидают определенную сеть. Тем метаболитам, которые потребляются внутри сети, не присваивается никакого значения обменного потока. Кроме того, обменные потоки вместе с ферментами могут иметь ограничения в диапазоне от отрицательного до положительного значения (например: от -10 до 10).

Кроме того, этот конкретный подход может точно определить, соответствует ли стехиометрия реакции предсказаниям, предоставляя потоки для сбалансированных реакций. Кроме того, анализ баланса потоков может выявить наиболее эффективный и действенный путь через сеть для достижения определенной целевой функции. Кроме того, исследования по нокауту генов можно проводить с использованием анализа баланса потоков. Ферменту, который соответствует гену, который необходимо удалить, присваивается значение ограничения, равное 0. Затем реакция, которую катализирует конкретный фермент, полностью удаляется из анализа.

Динамическое моделирование и оценка параметров

[ редактировать ]

Чтобы выполнить динамическое моделирование с такой сетью, необходимо построить обыкновенное дифференциальное уравнениесистема, которая описывает скорость изменения концентрации или количества каждого метаболита. Для этого для каждой реакции необходим закон скорости, т. е. кинетическое уравнение, определяющее скорость реакции на основе концентраций всех реагентов. Пакеты программного обеспечения, включающие числовые интеграторы, такие как COPASI или SBMLsimulator , затем могут моделировать динамику системы при заданных начальных условиях. Часто эти законы скорости содержат кинетические параметры с неопределенными значениями. Во многих случаях желательно оценить значения этих параметров по отношению к данным временных рядов концентраций метаболитов. Затем система должна воспроизвести заданные данные. Для этого вычисляется расстояние между заданным набором данных и результатом моделирования, т. е. численно или, в некоторых случаях, аналитически полученным решением системы дифференциальных уравнений. Затем оцениваются значения параметров, чтобы минимизировать это расстояние. [36] Еще одним шагом может оказаться желательным оценить математическую структуру системы дифференциальных уравнений, поскольку законы реальной скорости реакций внутри изучаемой системы неизвестны. С этой целью программа SBMLsqueezer позволяет автоматически создавать соответствующие законы скоростей для всех реакций с сетью. [37]

Синтетическая доступность

[ редактировать ]

Синтетическая доступность — это простой подход к сетевому моделированию, цель которого — предсказать, какие метаболические нокауты генов являются смертельными. Подход синтетической доступности использует топологию метаболической сети для расчета суммы минимального числа шагов, необходимых для прохождения графа метаболической сети от входных данных (те метаболиты, доступные организму из окружающей среды) до выходных метаболитов, необходимых организму. организму выжить. Для имитации нокаута гена реакции, вызванные этим геном, удаляются из сети и пересчитывается синтетическая метрика доступности. Прогнозируется, что увеличение общего количества шагов приведет к летальному исходу. Вундерлих и Мирни продемонстрировали, что этот простой, безпараметрический подход предсказывает нокаутную летальность в E. coli и S. cerevisiae , а также анализ элементарных мод и анализ баланса потоков в различных средах. [38]

Применение реконструкции

[ редактировать ]
  • Существует несколько несоответствий между базами данных генов, ферментов, реакций и опубликованными литературными источниками, касающимися метаболической информации организма. Реконструкция — это систематическая проверка и обобщение данных из различных источников, учитывающая все несоответствия.
  • Сочетание актуальной метаболической и геномной информации организма.
  • Метаболические сравнения можно проводить между различными организмами одного и того же вида, а также между разными организмами.
  • Анализ синтетической летальности [39]
  • Прогнозирование результатов адаптивной эволюции [40]
  • Использование в метаболической инженерии для получения высоких результатов.

Реконструкции и соответствующие им модели позволяют формулировать гипотезы о наличии определенных ферментативных активностей и продукции метаболитов, которые могут быть экспериментально проверены, дополняя преимущественно основанный на открытиях подход традиционной микробной биохимии исследованиями, основанными на гипотезах. [41] Результаты этих экспериментов могут раскрыть новые пути и метаболическую активность, а также выявить расхождения в предыдущих экспериментальных данных. Информация о химических реакциях метаболизма и генетической основе различных метаболических свойств (последовательность, структура и функция) может использоваться генными инженерами для модификации организмов для получения высокоценной продукции, независимо от того, имеют ли эти продукты медицинское значение, например фармацевтические препараты; ценные химические промежуточные соединения, такие как терпеноиды и изопреноиды; или биотехнологические продукты, такие как биотопливо, [42] или полигидроксибутираты, также известные как биопластики. [43]

Реконструкции и модели метаболических сетей используются, чтобы понять, как организм или паразит функционирует внутри клетки-хозяина. Например, если паразит ставит под угрозу иммунную систему путем лизиса макрофагов , то целью метаболической реконструкции/моделирования будет определение метаболитов, которые необходимы для пролиферации организма внутри макрофагов. Если цикл пролиферации ингибируется, то паразит не сможет продолжать уклоняться от иммунной системы хозяина. Модель реконструкции служит первым шагом к расшифровке сложных механизмов, окружающих заболевание. Эти модели также могут учитывать минимальные гены, необходимые клетке для поддержания вирулентности. Следующим шагом будет использование предсказаний и постулатов, полученных на основе модели реконструкции, и применение их для открытия новых биологических функций, таких как разработка лекарств и методы доставки лекарств .

См. также

[ редактировать ]

Ссылки

[ редактировать ]
  1. ^ Перейти обратно: а б с д и Франке С., Зизен Р.Дж., Теусинк Б. (ноябрь 2005 г.). «Реконструкция метаболической сети бактерии по ее геному». Тенденции в микробиологии . 13 (11): 550–558. дои : 10.1016/j.tim.2005.09.001 . ПМИД   16169729 .
  2. ^ Перейти обратно: а б с Тиле И, Палссон Б. (январь 2010 г.). «Протокол для создания высококачественной метаболической реконструкции в масштабе генома» . Протоколы природы . 5 (1): 93–121. дои : 10.1038/нпрот.2009.203 . ПМК   3125167 . ПМИД   20057383 .
  3. ^ Перейти обратно: а б Флейшманн Р.Д., Адамс М.Д., Уайт О., Клейтон Р.А., Киркнесс Э.Ф., Керлаваж А.Р. и др. (июль 1995 г.). «Полногеномное случайное секвенирование и сборка Haemophilus influenzae Rd». Наука . 269 ​​(5223): 496–512. Бибкод : 1995Sci...269..496F . дои : 10.1126/science.7542800 . ПМИД   7542800 . S2CID   10423613 .
  4. ^ Консорциум секвенирования C. elegans (декабрь 1998 г.). «Последовательность генома нематоды C. elegans: платформа для изучения биологии». Наука . 282 (5396): 2012–2018. Бибкод : 1998Наука...282.2012. . дои : 10.1126/science.282.5396.2012 . ПМИД   9851916 . S2CID   16873716 .
  5. ^ Эдвардс Дж.С., Палссон Б.О. (май 2000 г.). «Метаболический генотип Escherichia coli MG1655 in silico: его определение, характеристики и возможности» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 97 (10): 5528–5533. Бибкод : 2000PNAS...97.5528E . дои : 10.1073/pnas.97.10.5528 . ПМК   25862 . ПМИД   10805808 .
  6. ^ Фёрстер Дж., Фамили I, Фу П., Палссон Б.О., Нильсен Дж. (февраль 2003 г.). «Геномная реконструкция метаболической сети Saccharomyces cerevisiae» . Геномные исследования . 13 (2): 244–253. дои : 10.1101/гр.234503 . ПМК   420374 . ПМИД   12566402 .
  7. ^ Шейх К., Фёрстер Дж., Нильсен Л.К. (январь 2005 г.). «Моделирование метаболизма клеток гибридомы с использованием общей метаболической модели Mus musculus в масштабе генома». Биотехнологический прогресс . 21 (1): 112–121. дои : 10.1021/bp0498138 . ПМИД   15903248 . S2CID   38627979 .
  8. ^ Ромеро П., Вагг Дж., Грин М.Л., Кайзер Д., Крумменакер М., Карп П.Д. (июнь 2004 г.). «Вычислительное предсказание метаболических путей человека на основе полного генома человека» . Геномная биология . 6 (1): Р2. дои : 10.1186/gb-2004-6-1-r2 . ПМК   549063 . ПМИД   15642094 .
  9. ^ Дуарте Н.К., Беккер С.А., Джамшиди Н., Тиле И., Мо М.Л., Во Т.Д. и др. (февраль 2007 г.). «Глобальная реконструкция метаболической сети человека на основе геномных и библиомных данных» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 104 (6): 1777–1782. Бибкод : 2007PNAS..104.1777D . дои : 10.1073/pnas.0610772104 . ПМК   1794290 . ПМИД   17267599 .
  10. ^ Джамшиди Н., Палссон Б.О. (июнь 2007 г.). «Исследование метаболических возможностей микобактерии туберкулеза H37Rv с использованием штамма in silico iNJ661 и предложение альтернативных мишеней для лекарств» . Системная биология BMC . 1:26 . дои : 10.1186/1752-0509-1-26 . ЧВК   1925256 . ПМИД   17555602 .
  11. ^ О Ю.К., Палссон Б.О., Парк С.М., Шиллинг CH, Махадеван Р. (сентябрь 2007 г.). «Реконструкция метаболической сети в масштабе генома у Bacillus subtilis на основе высокопроизводительного фенотипирования и данных об эссенциальности генов» . Журнал биологической химии . 282 (39): 28791–28799. дои : 10.1074/jbc.M703759200 . ПМИД   17573341 .
  12. ^ Фу П (октябрь 2008 г.). «Моделирование генома Synechocystis sp. PCC 6803 и прогнозирование вставки пути» . Журнал химической технологии и биотехнологии . 84 (4): 473–483. дои : 10.1002/jctb.2065 .
  13. ^ Рагунатан А., Рид Дж., Шин С., Палссон Б., Дафлер С. (апрель 2009 г.). «Анализ метаболической способности Salmonella typhimurium на основе ограничений во время взаимодействия хозяина и патогена» . Системная биология BMC . 3:38 . дои : 10.1186/1752-0509-3-38 . ПМК   2678070 . ПМИД   19356237 .
  14. ^ де Оливейра Даль'Молин К.Г., Квек Л.Е., Палфриман Р.В., Брамбли С.М., Нильсен Л.К. (февраль 2010 г.). «AraGEM, реконструкция первичной метаболической сети арабидопсиса в масштабе генома» . Физиология растений . 152 (2): 579–589. дои : 10.1104/стр.109.148817 . ПМЦ   2815881 . ПМИД   20044452 .
  15. ^ Norsigian CJ, Pusarla N, McConn JL, Yurkovich JT, Dräger A, Palsson BO, King Z (январь 2020 г.). «Модели BiGG 2020: модели масштаба генома нескольких штаммов и расширение филогенетического дерева» . Исследования нуклеиновых кислот . 48 (Д1): Д402–Д406. дои : 10.1093/nar/gkz1054 . ПМЦ   7145653 . ПМИД   31696234 .
  16. ^ Карп П.Д., Пейли С.М., Крумменакер М., Латендресс М., Дейл Дж.М., Ли Т.Дж. и др. (январь 2010 г.). «Pathway Tools версии 13.0: интегрированное программное обеспечение для информатики путей/генома и системной биологии» . Брифинги по биоинформатике . 11 (1): 40–79. arXiv : 1510.03964 . дои : 10.1093/bib/bbp043 . ПМК   2810111 . ПМИД   19955237 .
  17. ^ Врзодек С., Бюхель Ф., Рафф М., Дрегер А., Зелл А. (февраль 2013 г.). «Точное создание моделей системной биологии на основе путей KEGG» . Системная биология BMC . 7 (1): 15. дои : 10.1186/1752-0509-7-15 . ПМЦ   3623889 . ПМИД   23433509 .
  18. ^ Врзодек С., Дрегер А., Зелл А. (август 2011 г.). «KEGGtranslator: визуализация и конвертация базы данных KEGG PATHWAY в различные форматы» . Биоинформатика . 27 (16): 2314–2315. doi : 10.1093/биоинформатика/btr377 . ПМК   3150042 . ПМИД   21700675 .
  19. ^ Чауйя С., Беренгие Д., Китинг С.М., Налди А., ван Иерсель М.П., ​​Родригес Н. и др. (декабрь 2013 г.). «Качественные модели SBML: формат представления модели и инфраструктура для содействия взаимодействию между формализмами и инструментами качественного моделирования» . Системная биология BMC . 7 (1): 135. arXiv : 1309.1910 . Бибкод : 2013arXiv1309.1910C . дои : 10.1186/1752-0509-7-135 . ПМЦ   3892043 . ПМИД   24321545 .
  20. ^ Генри К.С., ДеДжонг М., Бест А.А., Фрайбаргер П.М., Линсей Б., Стивенс Р.Л. (сентябрь 2010 г.). «Высокопроизводительное создание, оптимизация и анализ моделей метаболизма в масштабе генома». Природная биотехнология . 28 (9): 977–982. дои : 10.1038/nbt.1672 . ПМИД   20802497 . S2CID   6641097 .
  21. ^ Чинделевич Л., Стэнли С., Хунг Д., Регев А., Бергер Б. (январь 2012 г.). «MetaMerge: масштабирование метаболических реконструкций в масштабе генома с применением к микобактериям туберкулеза» . Геномная биология . 13 (1): р6. дои : 10.1186/gb-2012-13-1-r6 . ПМЦ   3488975 . ПМИД   22292986 .
  22. ^ Питканен Э., Йоутен П., Хоу Дж., Сайед М.Ф., Бломберг П., Клудас Дж. и др. (февраль 2014 г.). «Сравнительная реконструкция непрерывных метаболических сетей в масштабе генома современных и предковых видов» . PLOS Вычислительная биология . 10 (2): e1003465. Бибкод : 2014PLSCB..10E3465P . дои : 10.1371/journal.pcbi.1003465 . ПМЦ   3916221 . ПМИД   24516375 .
  23. ^ Кастильо С., Барт Д., Арвас М., Пакула Т.М., Питканен Э., Бломберг П. и др. (ноябрь 2016 г.). «Полногеномная метаболическая модель Trichoderma reesei, построенная путем сравнительной реконструкции» . Биотехнология для биотоплива . 9 : 252. дои : 10.1186/s13068-016-0665-0 . ПМК   5117618 . ПМИД   27895706 .
  24. ^ Перейти обратно: а б Иванова Н, Ликидис А (2009). «Метаболическая реконструкция». (3-е изд.). стр. 607–621. дои : 10.1016/B978-012373944-5.00010-9 . ISBN  9780123739445 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помощь ) ; Отсутствует или пусто |title= ( помощь )
  25. ^ Линстер К.Л., Ван Шафтинген Э., Хансон А.Д. (февраль 2013 г.). «Метаболитный ущерб и его восстановление или предотвращение». Химическая биология природы . 9 (2): 72–80. дои : 10.1038/nchembio.1141 . ПМИД   23334546 .
  26. ^ Хэнсон А.Д., Генри К.С., Фин О., де Креси-Лагард V (апрель 2016 г.). «Повреждение метаболитов и контроль повреждения метаболитов у растений» . Ежегодный обзор биологии растений . 67 : 131–152. doi : 10.1146/annurev-arplant-043015-111648 . ПМИД   26667673 .
  27. ^ Перейти обратно: а б с Папин Дж.А., Стеллинг Дж., Прайс Н.Д., Кламт ​​С., Шустер С., Палссон Б.О. (август 2004 г.). «Сравнение методов сетевого анализа путей». Тенденции в биотехнологии . 22 (8): 400–405. дои : 10.1016/j.tibtech.2004.06.010 . ПМИД   15283984 .
  28. ^ Льюис Н.Э., Нагараджан Х., Палссон Б.О. (февраль 2012 г.). «Ограничение метаболических отношений генотип-фенотип с использованием филогении методов in silico» . Обзоры природы. Микробиология . 10 (4): 291–305. дои : 10.1038/nrmicro2737 . ПМЦ   3536058 . ПМИД   22367118 .
  29. ^ Методы CoBRA - анализ на основе ограничений
  30. ^ Перейти обратно: а б с д Прайс Н.Д., Рид Дж.Л., Папин Дж.А., Вибак С.Дж., Палссон Б.О. (ноябрь 2003 г.). «Сетевой анализ метаболической регуляции в эритроцитах человека». Журнал теоретической биологии . 225 (2): 185–194. Бибкод : 2003JThBi.225..185P . дои : 10.1016/s0022-5193(03)00237-6 . ПМИД   14575652 .
  31. ^ Папин Дж.А., Прайс Н.Д., Палссон Б.О. (декабрь 2002 г.). «Чрезвычайная длина путей и участие реакций в метаболических сетях масштаба генома» . Геномные исследования . 12 (12): 1889–1900. дои : 10.1101/гр.327702 . ЧВК   187577 . ПМИД   12466293 .
  32. ^ Перейти обратно: а б Шустер С., Фелл Д.А., Дандекар Т. (март 2000 г.). «Общее определение метаболических путей, полезное для систематической организации и анализа сложных метаболических сетей». Природная биотехнология . 18 (3): 326–332. дои : 10.1038/73786 . ПМИД   10700151 . S2CID   7742485 .
  33. ^ Перейти обратно: а б с Стеллинг Дж., Кламт ​​С., Беттенброк К., Шустер С., Жиль Э.Д. (ноябрь 2002 г.). «Структура метаболической сети определяет ключевые аспекты функциональности и регуляции». Природа . 420 (6912): 190–193. Бибкод : 2002Natur.420..190S . дои : 10.1038/nature01166 . ПМИД   12432396 . S2CID   4301741 .
  34. ^ Улла Э., Аэрон С., Хассун С. (2015). «gEFM: алгоритм расчета элементарных режимов потока с использованием обхода графа» . Транзакции IEEE/ACM по вычислительной биологии и биоинформатике . 13 (1): 122–134. дои : 10.1109/TCBB.2015.2430344 . ПМИД   26886737 .
  35. ^ Лархлими А, Бокмайр А (2009). «Новое описание стационарного конуса потока метаболических сетей, основанное на ограничениях» . Дискретная прикладная математика . 157 (10): 2257–2266. дои : 10.1016/j.dam.2008.06.039 .
  36. ^ Дрегер А., Кронфельд М., Циллер М.Дж., Суппер Дж., Планашер Х., Магнус Дж.Б. и др. (январь 2009 г.). «Моделирование метаболических сетей у C.lutamicum: сравнение законов скорости в сочетании с различными стратегиями оптимизации параметров» . Системная биология BMC . 3 (5): 5. дои : 10.1186/1752-0509-3-5 . ПМК   2661887 . ПМИД   19144170 .
  37. ^ Дрегер А., Хассис Н., Суппер Дж., Шредер А., Зелл А. (апрель 2008 г.). «SBMLsqueezer: плагин CellDesigner для создания уравнений кинетической скорости для биохимических сетей» . Системная биология BMC . 2 (1): 39. дои : 10.1186/1752-0509-2-39 . ПМЦ   2412839 . ПМИД   18447902 .
  38. ^ Вундерлих З., Мирный Л.А. (сентябрь 2006 г.). «Использование топологии метаболических сетей для прогнозирования жизнеспособности мутантных штаммов» . Биофизический журнал . 91 (6): 2304–2311. Бибкод : 2006BpJ....91.2304W . дои : 10.1529/biophysj.105.080572 . ПМЦ   1557581 . ПМИД   16782788 .
  39. ^ Костанцо М., Барышникова А., Беллэй Дж., Ким Ю., Спир Э.Д., Севьер К.С. и др. (январь 2010 г.). «Генетический ландшафт клетки» . Наука . 327 (5964): 425–431. Бибкод : 2010Sci...327..425C . дои : 10.1126/science.1180823 . ПМК   5600254 . ПМИД   20093466 .
  40. ^ Фонг С.С., Марчиняк Дж.Ю., Палссон Б.О. (ноябрь 2003 г.). «Описание и интерпретация адаптивной эволюции Escherichia coli K-12 MG1655 с использованием масштабной геномной метаболической модели кремния» . Журнал бактериологии . 185 (21): 6400–6408. дои : 10.1128/JB.185.21.6400-6408.2003 . ПМК   219384 . ПМИД   14563875 .
  41. ^ Иванова А, Ликидис А (2009). «Метаболическая реконструкция». Энциклопедия микробиологии . стр. 607–621. дои : 10.1016/B978-012373944-5.00010-9 . ISBN  9780123739445 . {{cite book}}: |journal= игнорируется ( помогите )
  42. ^ Уитмор Л.С., Нгуен Б., Пинар А., Джордж А., Хадсон К.М. (сентябрь 2019 г.). «RetSynth: определение всех оптимальных и неоптимальных синтетических путей, которые облегчают синтез целевых соединений в организмах-основах» . БМК Биоинформатика . 20 (1): 461. doi : 10.1186/s12859-019-3025-9 . ПМК   6734243 . ПМИД   31500573 .
  43. ^ Энух Б.М., Нурал Яман Б., Тарзи С., Айтар Челик П., Мутлу М.Б., Ангионе С. (октябрь 2022 г.). «Полногеномное секвенирование и метаболическое моделирование Chromohalobacter canadensis 85B в масштабе генома для изучения его солеустойчивости и биотехнологического использования» . МикробиологияОткрыть . 11 (5): e1328. дои : 10.1002/mbo3.1328 . ПМЦ   9597258 . ПМИД   36314754 .

Дальнейшее чтение

[ редактировать ]
  1. Овербек Р., Ларсен Н., Валунас Т., Д'Соуза М., Пуш Г., Селков-младший, Лиолиос К., Жуков В., Казнадзей Д., Андерсон И., Бхаттачария А., Берд Х., Гарднер В., Ханке П., Капатрал В., Михайлова Н., Васиева О, Остерман А, Вонштейн В, Фонстейн М, Иванова Н, Кирпидес Н. (2003) Система анализа и открытия генома ERGO. Нуклеиновые кислоты Рез. 31(1):164-71
  2. Уитакер Дж.В., Летуник И., МакКонки Г.А. и Вестхед Д.Р. MetaTIGER: ресурс метаболической эволюции. Нуклеиновые кислоты Рез. 2009 37: Д531-8.
[ редактировать ]
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Metabolic_network_modelling&oldid=1194529403"
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 588c59489b67abb626f9108d47d69ba8__1704793080
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/58/a8/588c59489b67abb626f9108d47d69ba8.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Metabolic network modelling - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)