Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mở rộng Mạng Lưới Chuyển Hóa: Phạm Vi Các Hợp Chất, Tính Chắc Chắn, và Tiến Hóa
Tóm tắt
Một phương pháp mới cho phân tích toán học của các mạng lưới chuyển hóa lớn được trình bày. Dựa trên thực tế rằng sự xuất hiện của một phản ứng chuyển hóa thường yêu cầu sự tồn tại của các phản ứng khác cung cấp các chất nền của nó, các chuỗi mạng lưới chuyển hóa được xây dựng. Ở mỗi bước của quá trình mở rộng tương ứng, các phản ứng được kết hợp mà các chất nền của chúng được cung cấp bởi các mạng lưới của các thế hệ trước. Phương pháp này được áp dụng cho tập hợp tất cả các phản ứng chuyển hóa được bao gồm trong cơ sở dữ liệu KEGG. Bắt đầu với một hoặc nhiều hợp chất ban đầu, quá trình mở rộng dẫn đến một mạng lưới cuối cùng mà các hợp chất của nó xác định phạm vi của hợp chất ban đầu. Phạm vi của tất cả các hợp chất chuyển hóa được tính toán và cho thấy rằng các phần lớn của chuyển hóa tế bào có thể được xem như là phạm vi kết hợp của các khối xây dựng đơn giản. Các phân tích về các quá trình mở rộng khác nhau tiết lộ các chuyển hóa quan trọng mà việc tích hợp của chúng cho phép gia tăng độ phức tạp của mạng lưới. Trong số các chuyển hóa này có các đồng yếu tố phổ biến như NAD+, ATP và coenzyme A. Chúng tôi chứng minh rằng kết quả của quá trình mở rộng mạng lưới nhìn chung rất vững chắc trước việc loại bỏ một hoặc vài phản ứng. Tuy nhiên, tồn tại những phản ứng quan trọng mà việc loại bỏ của chúng dẫn đến sự giảm đáng kể kích thước phạm vi.
Từ khóa
#mạng lưới chuyển hóa #phân tích toán học #phản ứng chuyển hóa #KEGG #hợp chất #tính chắc chắn #yếu tố đồng vậnTài liệu tham khảo
Dandekar T, Moldenhauer F, Bulik S, Bertram H, Schuster S (2003) A method for classifying metabolites in topological pathway analyses based on minimization of pathway number. BioSystems 70:255–270
Ebenhöh O, Heinrich R (2003) Stoichiometric design of metabolic networks: multi-functionality, clusters, optimization, weak and strong robustness. Bull Math Biol 65:323–357
Ebenhöh O, Handorf T, Heinrich R (2004) Structural analysis of expanding metabolic networks. Genome Informatics 15:35–45
Heinrich R, Schuster S (1996) The regulation of cellular systems. Chapman and Hall, New York
Heinrich R, Schuster S, Holzhütter HG (1991) Mathematical analysis of enzymic reaction systems using optimization principles. Eur J Biochem 201:1−21
Horowitz NH (1945) On the evolution of biochemical syntheses. Proc Natl Acad Sci 31:153–157
Jeong H, Tombor B, Albert R, Oltvai ZN, Barab’asi AL (2000) The large−scale organization of metabolic networks. Nature 407:651–654
Kanehisa M (1997) A database for post−genome analysis. Trends Genet. 13:375–376
Kanehisa M, Goto S (2000) KEGG: Kyoto encyclopedia of genes and genomes. Nucleic Acid Res 28:27–30
Kauffman KJ, Prakash P, Edwards JS (2003) Advances in flux balance analysis. Curr Opin Biotechnol 14:491–496
Martin W, Russell MJ (2003) On the origins of cells: a hypothesis for the evolutionary transitions from abiotic geochemistry to chemoautotrophic prokaryotes, and from prokaryotes to nucleated cells. Phil Trans R Soc Lond B 358:59−85
Milo R, Shen−Orr S, Itzkovitz S, Kashtan N, Chklovskii D, Alon U (2002) Network motifs: simple building blocks of complex metabolic networks. Science 298:824–827
Papin JA, Price ND, Wiback SJ, Fell DA, Palsson BO (2003) Metabolic pathways in the post−genome era. TIBS 28:250–258
Schomburg I, Chang A, Schomburg D (2002) BRENDA, enzyme data and metabolic information. Nucleic Acids Res 30:47–49
Schuster S, Hilgetag C (1994) On elementary flux modes in biochemical reaction systems at steady state. J Biol Syst 2:165–182
Schuster S, Fell DA, Dandekar T (2000) A general definition of metabolic pathways useful for systematic organization and analysis of complex metabolic networks. Nature Biotechnol 18:326–332
Wagner A, Fell DA (2001) The small world inside large metabolic networks. Proc R Soc Lond B 268:1803–1810