Projekteja vuodessa
Abstrakti
Motivation: Metabolic flux balance analysis (FBA) is a standard tool in analyzing metabolic reaction rates compatible with measurements, steady-state and the metabolic reaction network stoichiometry. Flux analysis methods commonly place model assumptions on fluxes due to the convenience of formulating the problem as a linear programing model, while many methods do not consider the inherent uncertainty in flux estimates. Results: We introduce a novel paradigm of Bayesian metabolic flux analysis that models the reactions of the whole genome-scale cellular system in probabilistic terms, and can infer the full flux vector distribution of genome-scale metabolic systems based on exchange and intracellular (e.g. 13C) flux measurements, steady-state assumptions, and objective function assumptions. The Bayesian model couples all fluxes jointly together in a simple truncated multivariate posterior distribution, which reveals informative flux couplings. Our model is a plug-in replacement to conventional metabolic balance methods, such as FBA. Our experiments indicate that we can characterize the genome-scale flux covariances, reveal flux couplings, and determine more intracellular unobserved fluxes in Clostridium acetobutylicum from 13C data than flux variability analysis.
Alkuperäiskieli | Englanti |
---|---|
Artikkeli | btz315 |
Sivut | i548-i557 |
Julkaisu | Bioinformatics |
Vuosikerta | 35 |
Numero | 14 |
DOI - pysyväislinkit | |
Tila | Julkaistu - 15 heinäk. 2019 |
OKM-julkaisutyyppi | A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä |
Sormenjälki
Sukella tutkimusaiheisiin 'Bayesian metabolic flux analysis reveals intracellular flux couplings'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.Projektit
- 2 Päättynyt
-
Tensoripohjainen koneoppiminen biolääketieteessä
Lähdesmäki, H. (Vastuullinen tutkija), Gadd, C. (Projektin jäsen), Iakovlev, V. (Projektin jäsen) & Tikhonov, G. (Projektin jäsen)
01/01/2018 → 31/12/2019
Projekti: Academy of Finland: Other research funding
-
Seuraavan sukupolven tilastollinen oppiminen synteettisten entsyymien muokkaukseen
Heinonen, M. (Vastuullinen tutkija)
01/09/2016 → 31/08/2019
Projekti: Academy of Finland: Other research funding