一个优化解决方案的基准,用于对生物体和社区的基因组规模代谢建模
1Department of Biotechnology and Food Science, Norwegian University of Science and Technology (NTNU), Trondheim, Norway.
mSystems
|January 22, 2024
概括
基因组规模的代谢建模使用优化解决方案. 这项研究对商业和开源选项进行了比较,发现开源解决方案在复杂问题上提供了可比性能,从而使开放科学成为可能.
科学领域:
- 系统生物学 系统生物学
- 计算生物学 计算生物学
- 代谢工程是代谢工程.
背景情况:
- 基因组规模的代谢建模可以预测生物体的表型,对于微生物细胞工厂设计至关重要.
- 应用已经扩展到肠道微生物组研究,健康影响和生态系统研究.
- 模型构建和模拟在很大程度上依赖于线性优化解决方案,通常是商业的效率解决方案.
研究的目的:
- 为了对六个优化解决方案 (两个商业,四个开源) 的基因组规模代谢建模的性能进行基准测试.
- 评估它们在解决不同复杂度的线性和混合整数线性问题的效率.
- 评估开源解决方案在推进代谢建模作为开放科学框架中的潜力.
主要方法:
- 六个不同的优化解决方案的性能基准测试.
- 测试线性和混合整数线性问题的解决者,与代谢建模相关.
- 在不同类型的解决器和问题复杂性的计算效率的比较分析.
主要成果:
- 总体而言,商业解决方案仍然是最快的.
- 至少有两个开源解决方案的表现与复杂问题的商业解决方案相当.
- 这些发现支持在代谢建模中使用开源解决方案的可行性.
结论:
- 基因组规模的代谢建模可以过渡到一个完全开放的科学框架.
- 开源解决方案为商业选择提供了可行的替代方案,减少了许可障碍.
- 这有助于更广泛的可访问性和应用代谢建模的社会挑战.
