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作 者:张梓学 申铁[1] ZHANG Zixue;SHEN Tie(Key Laboratory of Information and Computing Science of Guizhou Province,Guizhou Normal University,Guiyang,Guizhou 550001,China)
机构地区:[1]贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室,贵州贵阳550001
出 处:《贵州师范大学学报(自然科学版)》2024年第2期106-111,共6页Journal of Guizhou Normal University:Natural Sciences
基 金:国家自然科学基金项目(32260225);贵州省自然科学基金重点项目(QIANKEHEJICHU-ZK[2021]Key 038)。
摘 要:代谢通量是描述生物体内代谢的重要指标,在医学与生物工程等领域有着广泛应用。代谢通量极限更是对揭示生物体内化学反应机制、预测生物体生长代谢特性和生态系统研究有着重要意义。代谢通量极限的计算也被广泛地应用于生物制造工程、寻找疾病治疗靶点和研发药物方面。但目前的传统计算代谢通量的方法仅依靠理化性质约束,所得到的代谢通量极限不一定会真实发生。论文在生物体进化的群体中引入帕累托前沿的概念,并基于已知的代谢通量数据进行代谢通量极限预测。Metabolic flux,an important indicator describing the metabolism within living organisms,is widely applied in fields such as medicine and bioengineering.Metabolic flux limits are crucial for revealing the mechanisms of chemical reactions in living organisms,predicting the metabolic characteristics of organisms′growth,and studying ecosystems.Calculating metabolic flux limits is extensively used in bio-manufacturing engineering,identifying disease treatment targets,and drug development.However,the current traditional methods for calculating metabolic flux limits solely rely on physicochemical constraints,and the obtained limits may not necessarily reflect real occurrences.In this paper,we introduce the concept of Pareto frontier in the population of organism evolution and predict metabolic flux limits by using known metabolic flux data.
分 类 号:TP3-0[自动化与计算机技术—计算机科学与技术] Q819[生物学—生物工程]
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