无环流量采样器:一种高效的工具箱,用于对代谢模型的无环流量溶液空间进行采样.
Pedro A Saa1,2, Sebastian Zapararte1, Christopher C Drovandi3
1Department of Chemical and Bioprocess Engineering, School of Engineering, Pontifical Catholic University of Chile, Av. Vicuña Mackenna 4860, 7820436, Santiago, Chile.
BMC bioinformatics
|January 3, 2024
概括
无流量采样器有效地探索代谢网络流量解决方案,克服热力学不可行性问题. 这种算法可确保对大型模型进行可靠的统计推断,为代谢能力提供无偏见的见解.
科学领域:
- 系统生物学 系统生物学
- 代谢工程是代谢工程.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 统一的代谢流量溶液随机抽样对于公正的网络评估至关重要.
- 凸型采样器通常会在大型代谢模型中产生热力学上不可行的循环.
- 目前用于采样无循环流量空间的现有方法效率低下,缺乏理论保证.
研究的目的:
- 开发一种高效的算法来探索代谢模型的无循环,质量平衡的流量溶液空间.
- 解决当前处理热力学不可行的循环方法的局限性.
- 为在代谢网络分析中的统计推断提供理论上健全的框架.
主要方法:
- 介绍了LooplessFluxSampler,这是一个基于适应方向采样在盒子 (ADSB) 的算法.
- ADSB是平行自适应方向采样 (ADS) 框架的改编,确保了理论的融合.
- 该算法采样了适应目标分布的方向,以实现高效的空间穿越和更快的混合.
主要成果:
- 无循环FluxSampler有效地探索无循环质量平衡的流量溶液空间.
- ADSB保证针对凸区域均分布,并在非凸区域趋同.
- 与现有方法相比,证明了高效的穿越和更快的混合.
结论:
- 无循环流量采样器 (LooplessFluxSampler) 能够为大型代谢模型进行可扩展的统计推断.
- 该算法提供了非凸环无流空间的高效和可靠的探索.
- 包括一个马尔科夫链诊断套件来评估样本质量和算法性能.
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