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整合组学数据的代谢网络模型研究进展

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基因组规模代谢网络模型(genome-scale metabolic model,GEM)是根据化学计量平衡原理,基于基因-蛋白-反应三者关联,建立包含细胞生长必需的生化反应数学模型.细胞代谢网络存在复杂的调控,通过基因和蛋白表达量及代谢物浓度变化调节代谢反应通量,而这些数据无法直接反映代谢反应的通量.GEM研究面临的一个挑战是如何整合不直接反映代谢通量的数据类型,并将这些调控过程在代谢模型中进行准确的描述.本文综述了将高通量组学数据整合到代谢化学计量模型中的方法,包括根据基因和蛋白的表达判定代谢反应状态、筛选核心代谢反应集、代谢反应通量边界约束、转录调控网络整合和多时间尺度基因动态表达约束等;比较分析了不同算法的优缺点和应用场景;介绍了GEM与多组学数据整合在解析生物代谢特征、分析遗传和环境扰动、筛选癌症治疗潜在药物靶标和抗代谢药物等方面的应用;展望了组学数据和代谢网络模型集成的发展趋势.
Progress on genome-scale metabolic models integrated with multi-omics data

王雪亮、张芸、温廷益

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中国科学院微生物研究所,中国科学院病原微生物与免疫学重点实验室,北京100101

中国科学院大学,北京100049

中国科学院绿色过程制造创新研究院,北京100190

中国科学院大学存济医学院,北京100049

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代谢网络模型 转录组学 蛋白质组学 代谢组学 组学数据整合

XDA17010503IAGM-2019-A02318700703187007432071460

2021

10.1360/TB-2020-1468

科学通报
中国科学院国家自然科学基金委员会

科学通报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.269
ISSN：0023-074X
年,卷(期)：2021.66(19)
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