ABSTRACT De metaboliska modellerna av både nysekvenserade och välstuderade organismer innehåller reaktioner för vilka enzymerna ännu inte har identifierats. Vi presenterar en beräkningsmetod för att identifiera gener som kodar sådana saknade metaboliska enzymer i ett delvis rekonstruerat metaboliskt nätverk. Resultat: Den metabola uttryck placering (MEP) metod bygger på coexpression egenskaper metaboliska nätverket och kompletterar den sekvens homologi och genom kontextuella metoder som för närvarande används för att identifiera saknade metaboliska gener. MEP-algoritmen förutspår över 20% av alla kända Saccharomyces cerevisiae metaboliska enzymkodningsgener inom de 50 bästa av 5594 kandidater för deras enzymatiska funktion, och 70% av metaboliska gener vars uttrycksnivå har varit avsevärt störd över villkoren för det uttrycksdata som används.
Kharchenko m.fl. REF utvecklade en beräkningsmetod för att välja kandidatgener som kan tilldelas saknade metaboliska enzymer, baserat på genuttrycksdata och strukturen av delvis rekonstruerade metaboliska nätverk.
Filling gaps in a metabolic network using expression information.
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}