Use of metabolic control analysis in lactation biology
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Sensitivity analysis is routinely carried out in the evaluation of simulation models to identify the degree to which parameters influence model outputs. This type of sensitivity analysis is much less frequently applied to real systems, but a technique called metabolic control analysis (MCA) was developed in the 1970s for the purpose of experimentally identifying the degree to which individual enzymes in a metabolic pathway influence flux through the pathway. MCA is applied to the results of inhibition, activation or genetic manipulation of enzymatic steps in a biochemical pathway. Flux control coefficients for each enzyme are defined as the fractional change in steady-state flux through the entire pathway for an infinitesimal change in the activity of that one enzyme. The sum of control coefficients in a linear, non-branching pathway is equal to one. It is a common finding in MCA that the control, or sensitivity, is distributed over multiple enzymes and not in a single rate-limiting enzyme. The fundamental principles of MCA are reviewed and an overview of experimental methods to measure control coefficients is provided, with the objective of introducing this approach to the fields of agricultural biochemistry and modelling, where it is little known. The application of MCA to the study of glucose metabolism and fatty acid synthesis in bovine mammary tissue are reviewed. The analyses indicated that mammary hexokinase activity exerts more control than transmembrane transport of glucose over lactose synthesis, and that control of cytosolic fatty acid synthesis is shared between acetyl-CoA carboxylase and fatty acid synthase, contrary to the widely held view that acetyl CoA carboxylase is the rate-limiting enzyme. It is suggested that MCA could be a valuable aid in the integration of proteomic and metabolomic data with metabolic flux measurements to engineer desired changes in the composition of milk from dairy animals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».