【摘 要】
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目的当前存在许多基于约束的优化建模方法利用全基因组的代谢网络来预测生物代谢流量分布,而几乎所有的这些建模方法都需要代谢物的摄取和分泌速率以及生物先验知识的信息,比
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划（2011CB910200）, 安徽省自然科学基金（1508085MF128）资助
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目的当前存在许多基于约束的优化建模方法利用全基因组的代谢网络来预测生物代谢流量分布,而几乎所有的这些建模方法都需要代谢物的摄取和分泌速率以及生物先验知识的信息,比如假设生物量或者ATP产量最大。但是由于多细胞生物代谢物的摄取和分泌速率的测量很困难,并且多细胞高等生物的不同组织通常有不同的代谢目标,所以很难确定一个合理的代谢目标来建模研究高等生物的代谢。本文利用基因表达的差异信息和代谢网络,能够预测单细胞或多细胞生物代谢流量的变化,不需要生物的先验知识和代谢物分泌或摄取速率的信息。方法模型假设在两点状态下,
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