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.2013年11月至12月；5(6):733-50.
doi:10.1002/wsbm.1238。 Epub 2013年7月29日。

理解能量代谢的计算方法

亚历山大·谢斯托夫 1, 布兰登-巴克尔, 顾正龙, Jason W Locasale先生
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理解能量代谢的计算方法

亚历山大·谢斯托夫等。 Wiley Interdiscip Rev系统生物医学. 2013年11月至12月.

摘要

近年来，人们对理解与疾病有关的代谢网络的调节产生了浓厚的兴趣。定量模型越来越多地被用于研究这种复杂疾病生物学中包含的代谢途径。这项工作的核心是涉及糖酵解和柠檬酸循环（称为能量代谢）的中心碳代谢的数学模型。在这里，我们讨论了用于定量建模与能量代谢相关的代谢途径的几种方法，并讨论了它们的形式、成功之处和局限性。

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数字

图1
图1。（A） FBA问题的简单几何图解
Vi上的常量约束将可行解限制为n维立方体（以灰色显示）。S矩阵的进一步线性约束创建了可行解的锥（蓝色）。线性规划算法在顶点上找到最优解（用橙色圆圈表示）。（B和C）简单代谢网络的分区描述及其相关的化学计量矩阵。用下标B、e和C表示的三个分区代表边界、细胞外环境和细胞溶质。边界是将模型与其环境分开的地方，边界处不假设质量平衡；这允许实现源反应和汇反应。
图2
图2。Fluxomics工具的示意图
非标记和标记技术的数学和计算工具，以及用于获得数据和参数的分析方法，对通量组学来说都很重要。代谢物浓度和动力学参数主要通过气相色谱法和液相色谱-质谱法（GC-MS和LC-MS）、核磁共振（NMR）、紫外-可见光谱法、电化学、傅氏（荧光）共振能量转移（FRET）、正电子发射层析（PET）、，液体闪烁计数（LSC）和经典酶学。序列数据用于构建生物体模型，而蛋白质组学和表达数据用于创建组织或细胞类型特定模型。RNA-Seq和核糖体足迹等高质量表达数据开始在通量预测中得到应用。几个著名的基因组尺度技术包括通量平衡分析（FBA）、代谢调节最小化（MoMA）、能量平衡分析（EBA）、ExPas（极端途径）和基本模式分析（EMA）。基于同位素的方法包括稳定同位素技术（主要是方便的13C-MFA和其他核，即用于研究中枢代谢的17O、31P、2H和15N）、超极化13C（动态核极化（DNP））和用PET和LSC研究的放射性同位素。成熟的MFA工具包括同位素和位置建模，可以在动态或稳态（SS）下进行研究。使用超极化技术，可以提取与能量相关的通量，如丙酮酸脱氢酶通量Fpdh、乳酸生成速率Flac和三羧酸通量Ftca（例如，使用[1-或2-13C]Pyr作为示踪剂）。与其他细胞核一起，可以直接获得耗氧MRO2和ATP生成MRATP和氨基酸通量（AA）的代谢率。先进的同位素测量技术包括带有基本代谢单元（EMU）的异丙基体方法和键合异丙基物框架，旨在减少自变量的数量，同时保留所有可测量的同位素信息。非标记技术和基因组规模分析包括生化动力学建模工具，用于研究代谢和信号网络及其调控体系，以及代谢控制分析（MCA）和全球敏感性分析（GSA）等已建立的工具。应使用蒙特卡罗技术（如马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC，贝叶斯）分析）进行额外的敏感性分析，以检查提取的代谢参数（包括通量）的可靠性。
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