Motivering: Den metaboliska vägen är ett viktigt biokemiskt reaktionsnätverk med enzymatiska reaktioner bland kemiska föreningar. Det antas dock att ett stort antal metaboliska vägar fortfarande är okända, och många reaktioner saknas fortfarande även i kända vägar. Därför är den viktigaste utmaningen inom metabolomics den automatiserade de novo rekonstruktionen av metabolic banor, vilket inkluderar klarläggandet av tidigare okända reaktioner för att överbrygga metabola luckor. Resultat: I den här artikeln utvecklar vi en ny metod för att rekonstruera metabola vägar från en stor förening som anges i reaktionsfyllningsramen. Vi definierar vektorer som representerar de kemiska omvandlingsmönstren hos sammansatta par i enzymatiska reaktioner med hjälp av kemiska fingeravtryck. Vi tillämpar en sparsitetsinducerad klassificering för att lära oss vad vi kallar "enzymatisk reaktionslikhet", d.v.s. om sammansatta par eventuellt omvandlas till varandra genom enzymatiska reaktioner. Originaliteten i vår metod ligger i sökandet efter potentiella reaktioner bland många föreningar i taget, i utvinningen av reaktionsrelaterade kemiska omvandlingsmönster och i den storskaliga tillämpligheten på grund av beräkningseffektiviteten. I resultaten visar vi nyttan av vår föreslagna metod på de novo rekonstruktion av 134 metaboliska vägar i Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). Våra omfattande förutsagda reaktionsnätverk på 15 698 föreningar gör det möjligt för oss att föreslå många potentiella vägar och att öka forskningsproduktiviteten inom metabolomics. Tillgänglighet: Programvaran är tillgänglig på begäran. Kompletterande material finns på
Kotera och medarbetare REF utvecklade en metod för att lära sig enzymatisk reaktionslikhet från metaboliska reaktionsdatabaser med hjälp av kemiska ngerprints.
Supervised de novo reconstruction of metabolic pathways from metabolome-scale compound sets
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}