Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Metabolism of Chemolithotrophs01:15

Metabolism of Chemolithotrophs

1.3K
Chemolithotrophs are microorganisms that obtain energy by oxidizing inorganic molecules such as hydrogen gas (H₂), ammonia (NH₃), reduced sulfur compounds (H₂S, S²⁻), and ferrous iron (Fe²⁺). Unlike heterotrophic organisms that rely on organic carbon, chemolithotrophs transfer electrons from these inorganic donors to the electron transport chain (ETC), generating a proton motive force (PMF) that drives ATP synthesis through oxidative phosphorylation.
1.3K
Biosynthesis in Bacteria01:24

Biosynthesis in Bacteria

1.0K
Biosynthesis in bacteria is a fundamental anabolic process that generates essential macromolecules, including proteins, nucleic acids, lipids, and polysaccharides. These macromolecules are critical for cellular growth, replication, and function. The process is tightly regulated and energetically linked to catabolic pathways to ensure optimal resource utilization.Biosynthetic pathways begin with precursor metabolites such as pyruvate, acetyl-CoA, and glucose-6-phosphate derived from glycolysis,...
1.0K
Operon Model01:23

Operon Model

2.6K
The operon model represents a fundamental mechanism of gene regulation in prokaryotes, enabling coordinated expression of genes involved in related metabolic or functional pathways. Operons consist of structural genes, a promoter, and an operator, with transcription regulated by repressors, activators, and small effector molecules.Structure and Function of OperonsAn operon is a cluster of structural genes transcribed together under the control of a single promoter. The promoter region...
2.6K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

The regulation of PSI cyclic electron transport by both plastoquinone and ferredoxin redox states: correlation with the rate of proton motive force utilization.

Frontiers in plant science·2025
Same author

Non-linear frequency doubling up-conversion of geothermal radiation cannot provide sufficient light to support oxygenic photosynthesis at deep-sea hydrothermal vents.

National science review·2025
Same author

Predicting the diversity of photosynthetic light-harvesting using thermodynamics and machine learning.

PLoS computational biology·2025
Same author

Reassessing the role and lifetime of Q <sub></sub> in the energy transfer dynamics of chlorophyll <i>a</i>.

Chemical science·2024
Same author

Optimizing photosynthetic light-harvesting under stars: simple and general antenna models.

Photosynthesis research·2024
Same author

Unravelling the fluorescence kinetics of light-harvesting proteins with simulated measurements.

Biochimica et biophysica acta. Bioenergetics·2023
Same journal

Editorial: Clinical prediction models in cancer through bioinformatics.

Frontiers in bioinformatics·2026
Same journal

RNApedia: a database of structural protein-RNA interactions.

Frontiers in bioinformatics·2026
Same journal

Hydrogen sulfide modulates gene networks in hypoxia/reoxygenation-stressed trophoblasts: insights from transcriptome profiling.

Frontiers in bioinformatics·2026
Same journal

Molecular Dynamics-Based validation of a quinazoline-based KRAS inhibitor (C9) identified through QSAR-guided discovery.

Frontiers in bioinformatics·2026
Same journal

Real-world chronic recordings from implantable adaptive deep brain stimulation systems for Parkinson's disease motor state classification.

Frontiers in bioinformatics·2026
Same journal

A foundational quantum framework for multi-pattern string matching in k-mer detection.

Frontiers in bioinformatics·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: May 5, 2026

Annotation of Plant Gene Function via Combined Genomics, Metabolomics and Informatics
08:09

Annotation of Plant Gene Function via Combined Genomics, Metabolomics and Informatics

Published on: June 17, 2012

23.1K

シアノバクテリアの制約に基づく代謝モデリングのためのトランスクリプトミック統合の評価

Thomas Pugsley1,2, Guy Hanke1, Christopher D P Duffy1,2

  • 1School of Biological and Behavioural Sciences, Queen Mary University of London, London, United Kingdom.

Frontiers in bioinformatics
|February 20, 2026
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

METRADE*は,シアノバクテリアの代謝モデルとトランスクリプトミクスを統合するための最良の方法です. このアプローチは,バイオテクノロジーの応用において極めて重要な細胞内フロースの予測を改善します.

キーワード:
フローズバランス分析オートロフィックフルス分布の分布細胞フェノタイプ 細胞フェノタイプ中央炭素代謝である炭素代謝.制約に基づく代謝モデルサイアノバクテリア.検証 検証 検証

さらに関連する動画

High-Throughput Metabolic Profiling for Model Refinements of Microalgae
11:07

High-Throughput Metabolic Profiling for Model Refinements of Microalgae

Published on: December 4, 2021

3.6K
Assembly and Quantification of Co-Cultures Combining Heterotrophic Yeast with Phototrophic Sugar-Secreting Cyanobacteria
05:44

Assembly and Quantification of Co-Cultures Combining Heterotrophic Yeast with Phototrophic Sugar-Secreting Cyanobacteria

Published on: December 27, 2024

1.7K

関連する実験動画

Last Updated: May 5, 2026

Annotation of Plant Gene Function via Combined Genomics, Metabolomics and Informatics
08:09

Annotation of Plant Gene Function via Combined Genomics, Metabolomics and Informatics

Published on: June 17, 2012

23.1K
High-Throughput Metabolic Profiling for Model Refinements of Microalgae
11:07

High-Throughput Metabolic Profiling for Model Refinements of Microalgae

Published on: December 4, 2021

3.6K
Assembly and Quantification of Co-Cultures Combining Heterotrophic Yeast with Phototrophic Sugar-Secreting Cyanobacteria
05:44

Assembly and Quantification of Co-Cultures Combining Heterotrophic Yeast with Phototrophic Sugar-Secreting Cyanobacteria

Published on: December 27, 2024

1.7K

科学分野:

  • システム生物学 システム生物学
  • メタボリックエンジニアリング
  • 合成生物学 合成生物学とは

背景:

  • メタボリックモデリングは,化合物生産と疾患分析を含む多様なアプリケーションに不可欠です.
  • トランスクリプトミックのデータをゲノムスケールの代謝モデルと統合することで,特定の条件下における生物学的システムの理解が向上します.
  • トランスクリプトミクスと代謝モデルを統合した方法,特にサイアノバクテリアの検証は限られている.

研究 の 目的:

  • トランスクリプトミックのデータをゲノムスケールの代謝モデルと統合するためのさまざまな方法を評価し,比較する.
  • シアノバクテリアのオートロフィックフルス分布の予測におけるこれらの統合方法の性能を評価する.
  • トランスクリプトミックのデータを用いてサイアノバクテリアの代謝モデルを強化するための最適な方法を特定する.

主な方法:

  • *Synechocystis* sp. の既存のトランスクリプトミックのデータを利用した. PCC 6803.3. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC 6803. PCC is also known as PCC 6803. PCC is also known as PCC 6803. PCC is also known as PCC
  • ゲノムスケールメタボリックモデル iSynCJ816.16でトランスクリプトミックのデータを統合した.
  • データ統合とフルス予測のための複数の方法論的選択肢を評価した.

主要な成果:

  • METRADE* (単一のオブジェクトの最適化を使用) は,サイアノバクテリアの細胞内フロースを予測する上で優れたパフォーマンスを示しました.
  • この研究では,METRADE*の有効性が複数のパフォーマンスメトリクスにわたって強調されました.
  • コンフィギュレーションとスケーリングは,METRADE*で最適な結果を達成するための重要な要因として特定されました.

結論:

  • METRADE*は,サイアノバクテリアの代謝モデルとトランスクリプトミクスを統合するための最も効果的な方法として推奨されています.
  • 統合の成功により,バイオテクノロジーの応用における代謝モデルの予測精度が向上します.
  • 将来の研究は,シアノバクテリアの統合方法の構成とスケーリングの最適化に焦点を当てなければならない.