Ett viktigt mål med beräkningsmodellering av hela celler är att integrera detaljerad biokemisk information med biologisk intuition för att ta fram testerbara förutsägelser. Baserat på premissen att prokaryoter som Escherichia coli har maximerat sin tillväxt prestanda längs evolutionen, flux balance analys (FBA) förutsäger metaboliska fluxfördelningar vid steady state genom att använda linjär programmering. Corroborating tidigare resultat, visar vi att de senaste intracellulära flödesdata för vildtyp E. coli JM101 visar utmärkt enighet med FBA förutsägelser. Även om antagandet om optimalitet för en vildtypsbakterie är berättigat, kan samma argument inte vara giltigt för genetiskt konstruerade knockouter eller andra bakteriestammar som inte exponerats för långsiktigt evolutionärt tryck. Vi tar upp denna punkt genom att introducera metoden för minimering av metabolisk justering (MOMA), varigenom vi testar hypotesen att knockout metaboliska flöden genomgår en minimal omfördelning med avseende på flödet konfiguration av den vilda typen. MOMA använder quadratic programmering för att identifiera en punkt i flöde utrymme, som är närmast wild-type punkt, kompatibelt med genen radering begränsning. Jämföra MOMA- och FBA-prognoser med experimentella flödesdata för E. coli pyruvatkinasmuterad PB25, finner vi att MOMA uppvisar en signifikant högre korrelation än FBA. Vår metod stöds ytterligare av experimentella data för E. coli knockout tillväxthastigheter. Det kan därför användas för att förutsäga beteendet hos störda metaboliska nätverk, vars tillväxt prestanda är i allmänhet suboptimal. MOMA och dess eventuella framtida förlängningar kan vara användbara för att förstå den evolutionära optimeringen av ämnesomsättningen.
Å andra sidan, i REF, Det föreslås att använda antagandet om minimering av metabol anpassning.
Analysis of optimality in natural and perturbed metabolic networks
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}