ABSTRACT Arbetet med att bygga en helcellsmodell kräver utveckling av nya modelleringsmetoder, och i synnerhet integrering av modeller för olika typer av processer, som var och en bäst kan beskrivas med hjälp av olika representationer. Fluxbalansanalys (FBA) har varit användbar för storskalig analys av metaboliska nätverk, och metoder har utvecklats för att införliva transkriptionell reglering (regulatorisk FBA, eller rFBA). Av nuvarande intresse är integreringen av dessa tillvägagångssätt med detaljerade modeller baserade på vanliga differentialekvationer (ODE). Resultat: Vi utvecklade en strategi för att modellera det dynamiska beteendet hos metaboliska, regulatoriska och signalerande nätverk genom att kombinera FBA med regulatorisk Boolesk logik, och vanliga differentialekvationer. Vi använder denna metod (kallas integrerad FBA, eller iFBA) för att skapa en integrerad modell av Escherichia coli som kombinerar en flödesbalansbaserad, central kolmetabolisk och transkriptionell regleringsmodell med en ODE-baserad, detaljerad modell av kolhydratupptagskontroll. Vi jämför den förutsagda Escherichia coli vildtyp och singelgen perturbation fenotyper för diauxisk tillväxt på glukos/laktos och glukos/glukos-6-fosfat med den hos de enskilda modellerna. Vi finner att iFBA inkapslar dynamiken hos tre interna metaboliter och tre transportörer otillräckligt förutspådd av rFBA. Dessutom finner vi att iFBA förutsäger olika och mer exakta fenotyper än ODE-modellen för 85 av 334 enkelgensperturberingssimuleringar, samt för simuleringar av vildtyp. Vi drar slutsatsen att iFBA är en betydande förbättring jämfört med de individuella rFBA- och ODE-modelleringsparadigmerna. Tillgänglighet: Alla MATLAB-filer som används i denna studie finns tillgängliga på
Integrerad FBA-modell (iFBA) bygger en dynamisk simulering mellan metabola, regulatoriska och signalerande nätverk REF i samma riktning som DFBA och idFBA.
Integrating metabolic, transcriptional regulatory and signal transduction models in Escherichia coli
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}