SteatoNet- Modelling steatosis identifies candidate systemic flux distribution deregulations
与非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）相关的因素的功能多样性需要利用整体方法来研究NAFLD发病机制的网络特性。我们描述了第一个小鼠特异性多组织代谢模型SteatoNet的生成，以研究NAFLD相关的脂肪变性，通过利用面向对象的建模方法，并纳入许多肝脏代谢途径，它们与外周组织的相互作用以及转录和翻译后水平的分级反馈调节。独特的验证模型是基于稳态分析的常微分方程，允许调查的系统行为的情况下估计的动力学参数。模型分析表明代谢通量分布参数在控制代谢物浓度中的重要性，并确定了网络中可能在启动NAFLD中发挥关键作用的关键焦点。虽然需要实验验证，但SteatoNet确定的候选触发因素提供了对NAFLD网络特性的深入了解，并强调了SteatoNet作为假设生成和探索相关代谢疾病的主要研究工具的前景和潜力。
2013-09-05 q-bio.MN
Personalized Metabolic Analysis of Diseases
在包括癌症在内的许多疾病中，患者细胞的代谢线路发生了急剧变化。了解这些变化的性质可能为新的治疗机会以及为患者制定个性化治疗策略铺平道路。在本文中，我们提出了一种算法，代谢，它允许系统级分析疾病状态下细胞生化网络的变化。它能够在反应和途径水平粒度上研究疾病，以获得详细和概括的疾病病因学视图。Metabolitics采用具有目标函数的通量变异性分析，该目标函数基于生物流体代谢组学测量以个性化方式动态构建。此外，Metabolitics为每种疾病建立分类模型，以根据计算出的代谢网络变化诊断患者并预测其亚组。我们展示了代谢物在三种不同疾病上的应用，即乳腺癌、克罗恩病和结直肠癌。我们的研究结果表明，所构建的监督学习模型成功地诊断患者的f1分数平均超过90%。此外，除了证实先前报道的乳腺癌相关途径外，我们发现丁酸代谢活性显著降低，而精氨酸和脯氨酸代谢活性显著增加，这在以前没有报道过。Metabolitics在pypi中作为Python包提供。
2020-02-10 q-bio.MN q-bio.QM
Stochastic Biological System-of-Systems Modelling for iPSC Culture
针对iPSC大规模培养中聚集体导致的营养与废物问题，提出随机Bio-SoS框架，建模多尺度异质性并量化因素影响，改善培养预测。
2023-10-11 q-bio.MN
Dynamic metabolic resource allocation based on the maximum entropy principle
生物体已经进化出各种机制来应对环境条件的不可预测性，但代谢调节的主流模型通常基于严格的最优性原则，不考虑不确定性。本文介绍了一个动态代谢建模框架，这是一个合成的资源分配和强大的最优控制制定Ramkrishna和同事最近的想法。特别是，他们的工作扩展的基础上的假设，即细胞资源之间的基本流量模式分配根据最大熵的原则。这些概念通过在动态通量平衡分析和没有调节的动态代谢模型之间建立平滑插值，来概括和统一动态代谢建模的先前方法。由此产生的理论是成功的描述“赌注对冲”的策略，采用细胞群体处理不确定性在波动的环境中，包括异质资源投资，积累储备在生长限制条件下，和观察到的行为酵母生长在批量和连续培养。最大熵原理也示出产生一个最优的控制律与基本通量模式家庭之间的划分资源，这对模型简化，选择和模拟具有重要的实际意义。
2020-07-07 math.DS physics.bio-ph q-bio.MN
Flux networks in metabolic graphs
代谢模型可以表示为包括链接的反应和代谢物节点的二分图。在这里，它示出了如何保守的通量网络可以分配到这样的图的边缘相结合的反应通量与保守的代谢物的性质，如分子量。一个类似的通量网络可以通过结合原始和对偶解决方案的线性规划问题，通常出现在基于约束的建模。这样的构造可能有助于复杂代谢网络中的通量分布的可视化。该分析还解释了代谢物影子价格（双线性规划变量）和保守的代谢物特性之间的强相关性。该方法被应用到大肠杆菌，酿酒酵母，和甲烷八叠球菌最近的代谢模型。详细的结果报告为E。大肠杆菌;其他微生物也有类似的结果。
2009-09-28 q-bio.MN
Hierarchical modularity of nested bow-ties in metabolic networks
探索基于基因组的大规模代谢网络的结构拓扑和组织原理对于研究代谢网络的结构和功能之间的可能关系至关重要。图模型的拓扑分析常被用来研究复杂代谢网络的结构特征，本文从拓扑学的角度研究了75种生物的代谢网络。对大肠杆菌（Escherichia coli）、嗜热厌氧酵母（Aeropyrum pernix）和酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）的网络分解表明，几乎所有的子网络都呈现出与全局代谢网络相似的高度模块化的蝴蝶结拓扑结构.此外，这些小蝴蝶结分层嵌套到较大的蝴蝶结中，并共同整合到一个大的代谢网络中，并且在随机洗牌网络中没有观察到这种模块化的重要特征。此外，这种蝴蝶结模式似乎存在于某些化学上分离的功能模块和空间上分离的模块中，分别包括碳水化合物代谢、胞质溶胶和胞内子。高度模块化的蝴蝶结模式存在于代谢网络的不同层次和尺度，以及不同的化学和空间模块中，这可能是进化过程的结果，而不是随机事件。对这种模式的识别和分析有助于理解代谢网络的设计原理，并促进其建模。
2006-08-31 q-bio.MN
Identification of conserved moieties in metabolic networks by graph theoretical analysis of atom transition networks
保守部分是在代谢网络的所有反应中保持完整的原子团。保守部分的鉴定使我们深入了解代谢网络的结构和功能，并促进代谢建模。所有的基团保守关系都可以表示为化学计量矩阵左零空间中的非负整数向量。存在仅基于反应化学计量来计算这样的向量的算法，但是它们的计算复杂性限制了它们对相对小的代谢网络的应用。此外，现有算法返回的向量一般不代表具有定义的原子结构的特定部分的保守性。在这里，我们表明，保守的部分的识别需要数据的反应原子映射除了化学计量。我们提出了一种新的方法来确定保守的部分在代谢网络的图论分析其基础原子过渡网络。我们的方法返回属于每个保守部分的确切原子群以及化学计量矩阵的左零空间中的相应向量。它可以实现为多项式时间算法的流水线。我们的实施在一个具有4,000多个质量平衡反应的代谢网络上在五分钟内完成。该方法的可扩展性使现有的应用程序的部分保守关系的基因组规模的代谢网络。我们还给出了新的应用程序的例子，通过阐明保守部分的原子结构成为可能。
2016-05-17 q-bio.MN
Flux-dependent graphs for metabolic networks
细胞适应它们的代谢流以响应环境的变化。我们提出了一个框架的系统建设的通量为基础的图形来自生物体范围的代谢网络。我们的图通过代表从源到目标反应的代谢物流的边缘编码代谢通量的方向性。该方法可以应用在一个特定的生物背景下，通过模拟通量的概率，或可以定制不同的环境条件下，通过纳入通量分布计算通过基于约束的方法，如通量平衡分析。我们说明了我们的方法对大肠杆菌的中心碳代谢和人类肝细胞的代谢模型。在各种环境条件和遗传扰动下的通量依赖图表现出其拓扑结构和群落结构的系统性变化，这些变化捕获了代谢通量的重新路由以及特定反应和途径的不同重要性。通过整合网络科学中基于约束的模型和工具，我们的框架允许在标准途径描述之外的系统水平上研究特定于环境的代谢反应。
2018-03-28 cs.SI physics.soc-ph q-bio.MN
DCcov: Repositioning of Drugs and Drug Combinations for SARS-CoV-2 Infected Lung through Constraint-Based Modelling
2019冠状病毒病（COVID-19）成为全球性大流行病，目前除对症治疗外，尚无有效的抗病毒药物。通量平衡分析是分析代谢网络的有效方法。它允许优化代谢功能，预测特定细胞的生长速率或感兴趣的代谢物的产生速率。在这里，通量平衡分析被应用于严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）感染的人肺细胞，以重新定位代谢药物和药物组合，以对抗宿主组织内SARS-CoV-2病毒的复制。利用感染肺组织的表达数据集，重建了基因组规模的COVID-19特异性代谢模型。然后通过计算机模拟敲除确定宿主特异性必需基因和基因对，所述敲除允许减少病毒生物量产生而不影响宿主生物量。与肺组织中COVID-19严重程度相关的关键途径与氧化应激以及铁凋亡、鞘脂代谢、半胱氨酸代谢和脂肪消化有关。通过对FDA批准的药物在假定的疾病特异性必需基因和基因对上的计算机筛选，预测45种药物和99种药物组合是有希望的COVID-19重点药物重新定位的候选药物（https：//github.com/sysbiolux/DCcov）。在45种候选药物中，发现了6种抗病毒药物，7种药物正在进行针对COVID-19的临床试验。其他药物如吉西他滨、瑞舒伐他汀和乙酰半胱氨酸，以及硫唑嘌呤-培美曲塞等药物组合可能为治疗COVID-19提供新的机会。
2021-03-25 q-bio.GN q-bio.MN
A simple method to extend COBRApy dynamic FBA protocol to the metabolic simulation of communities
本文提出一种简单方法，通过为每个物种分配独立隔室并跟踪共享代谢物库，在不修改COBRApy包的情况下实现动态并行FBA，从而将dFBA扩展到物种群落的代谢模拟。
2025-09-10 q-bio.MN
Genetic-metabolic networks can be modeled as toric varieties
遗传-代谢网络的数学建模是系统生物学领域中最重要的研究内容。不同的形式主义和各种各样的经典数学工具已被用来描述和分析这样的网络。Michael A. Savageau定义了一种形式主义来建模称为S-系统的遗传代谢网络，[12]，[13]，[15]。当使用经典的数值方法（例如非线性动态分析和线性优化算法）求解这些系统时，可以分析的节点数量是有限的。我们建议使用复曲面代数几何来解决S-系统。在这项工作中，我们证明了S-系统是环面品种，并作为一个结果希尔伯特基可以用来解决他们。这是通过应用两个定理来实现的，这里证明了，关于S-系统在复曲面簇中的嵌入的定理和关于S-系统的复曲面分解的定理。此外，我们定义了极小表型多面体、表型环面理想和表型环面簇的实现，作为M. Savageau，[8]，[9]，[10].我们还研究了不同环境控制模式下两个基因的合成振荡网络，重现了S。Savageau的结果，并获得了一个不变的持续振荡区域。这里提出的结果的含义是，在原则上，他们将有助于解决大规模的遗传-代谢网络的复曲面代数几何工具，以及促进阐明其动力学。
2017-11-10 q-bio.MN
Flux cost functions and optimal metabolic states
细胞中的代谢通量遵循物理、生物化学和经济学原理。一些通量平衡分析（FBA）方法权衡通量效益与通量成本。然而，如果通量成本函数是线性的，并且旨在描述潜在的酶成本，则这意味着酶效率是恒定的，并且忽略通量、代谢物浓度和细胞中酶水平之间的相互作用。在这里，我介绍了现实的通量成本函数，描述了“开销成本”，即最低酶和代谢产物的成本与通量的动力学模型。这些通量成本函数具有一般的数学性质。酶的流量成本函数，代表酶的成本，规模与流量的配置文件成比例，并在流量多面体凹。动力学通量成本函数表示酶和代谢物成本的总和。如果两个通量曲线叠加，它们对代谢物浓度的不同需求会导致额外的折衷成本，这使得通量成本函数在几乎所有情况下都是严格凹的。当通量改变方向时，酶的成本会突然增加。在这里，我提出了两种方法通量建模：通量成本最小化，FBA与通量最小化的非线性变体，和通量效益优化，FBA与分子拥挤的非线性变体。在给定的通量效益下，最优通量剖面是通量多面体的顶点。酶通量成本的线性近似可用于FBA。与特别选择的通量成本相反，这些函数反映了现实动力学模型中的酶动力学和细胞外浓度。基于酶的通量成本，我们可以描述的细胞生长速率作为一个凸函数的通量多面体，并推导出生长最佳的代谢状态和统计分布的通量在细胞群体。
2022-10-04 q-bio.MN
Metabolic fluxes and value production
细胞中的代谢通量受物理、生理和经济原则的支配。在这里，我假设酶资源的最佳分配，并假定代谢的一般原则：每种酶必须将较低价值转化为更有价值的代谢产物，以证明其自身的成本。被称为经济潜力的“价值”描述了代谢物对细胞适应性的个体贡献。本地价值生产意味着酶的成本必须通过效益来平衡，由催化反应乘以通量的经济潜力差给出。满足这一原则的通量分布--即可以找到一致的电势--被称为经济的。经济通量必须从低到高的经济潜力，因此某些通量周期与任何经济潜力的选择都不相容，可以排除在外。为了获得经济的通量分布，可以从给定的通量分布中系统地去除被称为无用图案的无益局部图案。本地价值生产的原理类似于热力学原理，并在模型中补充它们。在这里，我描述了一个建模框架，称为价值平衡分析（Value Balance Analysis），它使用这两个原则，并产生与酶成本最小化（在动力学模型中）和通量成本最小化（在FBA中）相同的解决方案。给定一个经济的通量分布，在酶的最佳状态和这些通量的动力学模型可以系统地构建。证明了最小通量和无效循环的排除原则，预测酶，可能是合理的目标监管，酶和途径的使用提供了标准，并解释了高产和低产通量模式之间的选择。
2022-10-04 q-bio.MN
Fast reconstruction of compact context-specific metabolic networks via integration of microarray data
最近，我们提出了一种用于快速重建紧凑上下文特定代谢网络（FASTCORE）的算法，该算法允许将重建时间降低到秒的时间量级（Vlavis et al.，2014年）。这种极低的计算需求为提高模型的质量开辟了新的可能性。重建高质量的模型需要几轮模型重建、根据真实实验数据测试模型的预测、输入模型和核心反应集的管理步骤以及交叉验证分析。这些半自动化的模型策展步骤在这种程度上是不可能的竞争算法，由于他们的高计算需求。为了适应FASTCORE的集成微阵列数据，因此，我们提出了一个新的工作流程：FASTCORMICS。FASTCORMICS需要输入微阵列数据和基因组规模的重建。FASTCORMICS没有启发式参数设置，并且具有低计算需求，总体构建时间大约为几分钟。FASTCORMICS用离散化工具Barcode预处理微阵列数据（Zillox等，2007）。条形码使用关于给定微阵列平台的每个探针组的强度分布的先验知识，以在表达的基因和非表达的基因之间分离。该预处理步骤允许规避设置启发式表达阈值的需要，这对于输出模型是关键的，因为响应于该阈值，可能包括或排除替代路径或子系统，从而严重改变模型的功能。一般来说，FASTCORMICS优于竞争算法，并允许以高吞吐量的方式获得高质量，鲁棒的模型。这将允许使用代谢建模作为用于分析微阵列数据的常规过程，例如在个性化医学领域。
2014-07-24 q-bio.MN
Multi-omic Network Regression: Methodology, Tool and Case Study
生物网络分析的特征在于精确线性约束的定义，用于累积地减少多组学（例如代谢、转录组学和蛋白质组学）模型的计算状态的解空间。在本文中，我们尝试，第一次，结合代谢建模和网络Cox回归，使用细菌幽门螺杆菌的代谢模型。这使得一个平台既可以用于网络回归的定量分析，也可以测试来自体内转录组数据的网络回归的发现（重要向量及其网络关系的列表）。从该模型生成的数据，使用通量平衡分析来构建帕累托前沿，具体地，氧气交换和生长速率的权衡以及二氧化碳交换和生长速率的权衡，被分析，然后该模型被用于量化分析的成功。结果发现，使用的分析，重建的初始数据是相当成功的比一个纯噪声的替代。我们的方法是相当普遍的，它可能是复杂网络研究人员的更广泛的社区感兴趣;它是在一个软件工具，MoNeRe，这是通过Github平台免费提供实现。
2018-10-12 q-bio.MN
Removing both Internal and Unrealistic Energy-Generating Cycles in Flux Balance Analysis
基于约束的化学计量模型在代谢研究中是普遍存在的，其中通量平衡分析（FBA）是描述稳态生长的细胞的代谢表型的最广泛使用的方法。在多年来发表的基于约束的建模方法的许多变体中，只有少数集中在热力学问题上，特别是消除非物理和非生理循环通量。在这项工作中，我们重新审视其中两种方法，即热力学FBA和无环FBA，并分析每一种方法的优点和缺点。最后，我们提出了一个妥协表示半热力学FBA（ST-FBA）的流量多面体施加更强的热力学约束相比，无环FBA，而不需要一个大的热力学参数的情况下，热力学FBA。我们表明，圣FBA是一个有用的和简单的方法来消除不可行的周期，产生ATP。
2018-03-13 q-bio.MN
Opportunities for multiscale computational modelling of serotonergic drug effects in Alzheimer's disease
阿尔茨海默病（AD）是一种年龄特异性神经退行性疾病，其损害认知功能并影响个体的生活质量。在病理学上，AD的特征在于β-淀粉样蛋白（A $β$）和过度磷酸化的tau蛋白的异常积累。尽管过去几十年来研究取得了进展，但目前仍然没有治愈AD的方法。虽然有药物可以控制一些行为症状和减缓疾病的进展，但大多数处方药都是基于胆碱酯酶抑制剂。在过去的十年中，人们越来越关注靶向替代神经递质通路的新型药物，特别是靶向多巴胺能（5-HT）系统的药物。本文综述了5-HT受体（5-HTR）介导的信号传导和靶向这些受体的药物。这些途径调节与AD中A $β$和tau的异常水平相关的关键蛋白质和激酶，例如GSK-3。然后，我们回顾了与5-HT信号通路相关的计算研究，这些研究有可能为AD病理学提供更深入的了解。特别是，我们认为，多尺度和多层次的建模方法可能会提供新的见解AD机制，并朝着发现新的5-HTR为基础的治疗靶点。
2020-05-27 q-bio.MN q-bio.NC q-bio.SC
The modelling of COVID19 pathways sheds light on mechanisms, opportunities and on controversial interpretations of medical treatments. v2
新型冠状病毒（2019-nCoV或SARS-CoV2）引发当前的大流行性疾病（COVID-19）并导致人类肺炎，自2019年12月在中国武汉首次出现以来，其流行规模急剧增加。2003年的第一次流行性冠状病毒感染促进了大量相关科学工作的传播。提出的多方面问题及其冗余提供了宝贵的信息，这些信息没有得到充分利用，需要重新进行严格评估，适当利用，并提供给整个社会，从科学家到医生，利益攸关方和普通民众。这些努力将有利于对理解、预防和发展战略（药理学、临床等）以及对新型冠状病毒传播的共同干预采取整体观点。在这里，我们描述了一个模型，从我们的分析，是集中在肾素血管紧张素系统（RAS）和可能的路线连接到病毒感染。因为感染是由人细胞膜上的病毒受体血管紧张素转换酶（ACE 2）介导的，ACE 2是RAS信号传导的关键成分。该模型描述了决定疾病的主要途径及其建立的分子框架，并有助于阐明感染中涉及的机制。它迅速回答了一些有争议的，仍然开放的问题，关于预防或有利于疾病严重程度的易感条件和药物治疗（如使用ACE抑制剂或ARB/沙坦），或受影响人群中与性别有关的偏见。该模型强调了进一步调查，诊断和适当干预以了解和对抗COVID 19的新机会。
2020-03-25 q-bio.MN q-bio.PE
Chemical Transformation Motifs - Modelling Pathways as Integer Hyperflows
我们提出了一个详细的框架，正式建模的化学反应网络的机制水平上的途径。网络在数学上被建模为有向多重超图，顶点对应于分子，超边对应于反应。路径被建模为整数超流，我们扩展了详细的路由约束的网络模型。与更传统的方法如通量平衡分析或基本模式分析相反，我们坚持整数值流。虽然这种选择使得有必要解决可能很难的整数线性规划，但它的优点是可以制定更详细的机械问题。因此，可以查询网络的一般转换基序，并自动枚举最佳和接近最佳的途径。详细讨论了我们的工作与传统的代谢网络分析方法之间的相似性和差异。为了证明数学框架对现实生活中问题的适用性，我们首先探索了可能的非氧化糖酵解途径的设计空间，并表明最近手动设计的途径可以进一步优化。然后，我们使用一个模型的糖化学研究途径中的自催化formose过程。基于图变换的方法被用来自动生成感兴趣的反应网络。
2017-12-07 cs.DM q-bio.MN
