基于流量平衡分析的方法预测微生物相互作用:一个评估
Clémence Joseph1, Haris Zafeiropoulos1, Kristel Bernaerts2
1Department of Microbiology, Immunology and Transplantation, Rega Institute for Medical Research, Laboratory of Molecular Bacteriology, KU Leuven, 3000, Leuven, Belgium.
使用半精选的代谢模型进行流量平衡分析 (FBA) 难以准确预测微生物相互作用. 目前的方法需要精心策划的模型来可靠地预测细菌社区动态.
科学领域:
- 微生物生态学 微生物生态学
- 系统生物学 系统生物学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 基因组规模代谢模型 (GEMs) 和流量平衡分析 (FBA) 预测微生物生长和相互作用.
- FBA越来越多地应用于微生物联盟,通过in silico共同培养增长率来预测相互作用.
- 缺乏对FBA用于预测微生物相互作用的准确性的系统评估.
研究的目的:
- 系统地评估基于FBA的方法的准确性,以预测人类和小鼠肠道细菌相互作用.
- 评估目前用于微生物社区建模的FBA工具和数据库的可靠性.
- 调查GEM质量和工具设置对预测准确性的影响.
主要方法:
- 从AGORA数据库收集了26个半策划的GEM和4个策划的GEM.
- 评估了三种FBA工具 (COMETS,微生物组建模工具箱,MICOM) 使用文献衍生的体外生长数据.
- 在不同条件下与实验数据进行了in silico预测的增长率和相互作用强度 (比率) 的比较.
主要成果:
- 使用半策划的GEM进行的FBA预测与实验生长率和相互作用强度的相关性不佳.
- 当使用精选的GEM相比使用半精选的GEM时,准确性显著更高.
- 工具设置和媒体组成影响了预测准确性,但对半策划模型来说不足.
结论:
- 使用半精选GEM的FBA增长率预测不够准确,无法可靠地预测微生物相互作用强度.
- 精心策划的GEM对于精确的微生物社区动态的in silico预测至关重要.
- 需要进一步开发以提高FBA对微生物相互作用预测的可靠性.
更多相关视频
12:47Workflow Based on the Combination of Isotopic Tracer Experiments to Investigate Microbial Metabolism of Multiple Nutrient Sources
Published on: January 22, 2018
13:16A Whole Cell Bioreporter Approach to Assess Transport and Bioavailability of Organic Contaminants in Water Unsaturated Systems
Published on: December 24, 2014
相关概念视频
Methods to Assess Microbial Communities
Methods to Assess Microbial Populations
Microbial Growth Measurement: Indirect Methods
