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Enregistrement W2037935034 · doi:10.1186/s12918-015-0153-3

Predicting internal cell fluxes at sub-optimal growth

2015· article· en· W2037935034 sur OpenAlexfundno aff
André Schultz, Amina A. Qutub

Notice bibliographique

RevueBMC Systems Biology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignMcMaster UniversityNational Science Foundation
Mots-clésFlux balance analysisMulticellular organismBiomass (ecology)DilutionSystems biologyBiochemical engineeringFlux (metallurgy)Biological systemFunction (biology)Metabolic engineeringMetabolic flux analysisBiologyComputational biologyChemistryMetabolismEcologyEvolutionary biologyGenePhysicsGeneticsBiochemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Flux Balance Analysis (FBA) is a widely used tool to model metabolic behavior and cellular function. Applications of FBA span a breadth of research from synthetic engineering of biofuels to understanding evolutionary adaptations. FBA predicts metabolic reaction fluxes that optimize a given objective. This objective is generally defined for unicellular organisms by a theoretical reaction which simulates biomass production. FBA has been extremely successful at predicting in E. coli growth rates under different media and gene essentiality, amongst other things. In order to improve predictions, additional constraints are coupled with optimization of the biomass function. Studies have suggested, however, that unicellular organisms - like multicellular organisms - do not grow at optimal rates. To further improve FBA predictions, particularly of internal cell fluxes, new techniques to explore the sub-optimal solution space need to be developed. RESULTS: We present an innovative FBA method called corsoFBA based on the optimization of protein cost at sub-optimal objective levels. Our method shows good agreement with experimental data of E. coli grown at different dilution rates. Maintaining the objective function close to its maximum value predicts metabolic states that closely resemble low dilution rates; while higher dilution rates can be mirrored by lowering the biomass production value. By using a modified version of Extreme Pathways, we are also able to quantify the energy production and overall protein cost for all possible pathways in the central carbon metabolism. CONCLUSION: Metabolic flux distributions at the optimal objective can be substantially different from the near-optimal distributions. Importantly, the behavior of E. coli central carbon metabolism can be better predicted by exploring the sub-optimal FBA solution space. The corsoFBA method presented here is able to predict the behavior of PEP Carboxylase, the glyoxylate shunt and the Entner-Doudoroff pathway at different glucose levels, a behavior not predicted by the minimization of metabolic steps and FBA alone. This technique can be used to better predict internal cell fluxes under different conditions, and corsoFBA will be of great help for the study of cells from multicellular organisms using Flux Balance Analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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