【摘 要】
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系统生物学将细胞中主要的生物过程以生化网络的形式表示,比如细胞中基因的转录调控网络、生化反应构成的代谢网络、进行信号传递的信号传导网络等。代谢网络的重构在高通量
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系统生物学将细胞中主要的生物过程以生化网络的形式表示,比如细胞中基因的转录调控网络、生化反应构成的代谢网络、进行信号传递的信号传导网络等。代谢网络的重构在高通量实验技术的支持下,已经取得了很大的成果。同时基于约束的COBRA建模框架的应用,为代谢网络的重构提供了标准化的方式。细胞生长受到了很多约束的限制,这些约束在重构代谢网络时需要结合到代谢网络中,这样重构得到的模型才能更加准确反应细胞的内部状态。调控约束作为细胞自身的约束,不同于物理化学等约束,是不时地在发生变化的。如何将调控约束集成到代谢网络上,是时下的一个研究热点。至今,这方面的研究主要是将布尔型的转录调控网络和代谢网络COBRA模型进行网络整合,由于布尔网络的特性,调控约束对代谢网络的影响是定性的影响。定性的调控约束并不能足够准确。这使得代谢网络的重构得到的模型并不能足够贴近现实中的生物系统。如何才能使得调控约束尽可能准确的反映到代谢网络上呢?本文结合高通量的Microarray数据,提出了调控约束的定量化。基于布尔型调控网络和COBRA代谢网络模型,对代谢基因受到调控约束后的表达进行定量计算,根据代谢基因编码的酶与所催化的反应的关系,将定量化的调控约束集合到代谢网络上,从而使得重构的代谢网络体现了定量化调控约束的影响。本文中,重构的模型以大肠杆菌作为实验菌体,进行致死性实验和生长表型预测实验,论证了集成了定量化调控约束的代谢网络模型更加准确的反映生物系统。
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