论文部分内容阅读
细胞的生长与分化涉及众多代谢物的共同作用,而非少数几条代谢途径。在细胞内,相当数量的代谢途径相互交连,构成了复杂的网络,因此,必须从系统生物学的观点出发,借助数学和计算机技术,对细胞的整个代谢网络进行分析研究,从而实现对细胞生长与分化的深刻理解。伴随基因组学、转录组学、蛋白组学研究的兴起,代谢组学也开始受到关注。对代谢系统进行研究,可以指导代谢工程应用,例如代谢途径的优化,关键酶的筛选,等等,这比以前仅仅依靠随机突变、重复筛选株种的效果要更好。代谢系统是细胞调控的终端,也是最复杂的一个生化系统。细胞代谢网络的复杂性,使得有必要采用更加有效的模型来指导深入的研究。
本文在细胞代谢网络的基础上,对代谢平衡分析模型(FBA)采用了有约束优化,以此研究和分析代谢网络。首先,建立了酵母细胞的中心碳代谢网络,对其进行代谢通量分析(MFA),然后利用代谢平衡分析,建立代谢网络数学模型,并用生长能力与最小代谢调节(MOMA)方法对模型进行优化,最后计算结果,并进行分析。在代谢矩阵计算和生化计量方程求解方面,使用了Matlab,FluxExplorer等工具,提高了计算速度,降低了模型求解的复杂度,也保证了结果的可靠性。
结果显示,通过有约束优化方法,可以提高代谢平衡分析模型的效率和准确度,并能提高我们对细胞代谢调控的理解。通过这些方法,可得到未知途径的代谢通量,识别节点的刚柔性质,找出代谢网络中的一些替代途径,并由此计算出代谢物的理论最大得率。细胞代谢网络研究方法的应用,可以从分子水平上重现细胞的宏观生理特征,有助于理解分子与细胞乃至生物体的相互关系,从根本上提升生物学理论,必将对生命科学的进步产生重要影响。