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Utilizing elementary mode analysis pathway thermodynamics and a genetic algorithm for metabolic flux determination and optimal metabolic network design

机译：利用基本模式分析路径热力学和遗传算法确定代谢通量并优化代谢网络设计

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摘要

BackgroundMicrobial hosts offer a number of unique advantages when used as production systems for both native and heterologous small-molecules. These advantages include high selectivity and benign environmental impact; however, a principal drawback is low yield and/or productivity, which limits economic viability. Therefore a major challenge in developing a microbial production system is to maximize formation of a specific product while sustaining cell growth. Tools to rationally reconfigure microbial metabolism for these potentially conflicting objectives remain limited. Exhaustively exploring combinations of genetic modifications is both experimentally and computationally inefficient, and can become intractable when multiple gene deletions or insertions need to be considered. Alternatively, the search for desirable gene modifications may be solved heuristically as an evolutionary optimization problem. In this study, we combine a genetic algorithm and elementary mode analysis to develop an optimization framework for evolving metabolic networks with energetically favorable pathways for production of both biomass and a compound of interest.
机译：背景技术当用作天然和异源小分子的生产系统时，微生物宿主具有许多独特的优势。这些优势包括高选择性和对环境的良好影响；然而，主要缺点是产量和/或生产率低，这限制了经济可行性。因此，开发微生物生产系统的主要挑战是在维持细胞生长的同时最大化特定产物的形成。为实现这些可能相互矛盾的目标而合理地重新配置微生物代谢的工具仍然有限。穷举地探索遗传修饰的组合在实验和计算上均效率低下，并且在需要考虑多个基因缺失或插入时变得难以处理。备选地，寻找期望的基因修饰的搜索可以作为进化优化问题试探地解决。在这项研究中，我们结合了遗传算法和基本模式分析，以开发用于进化代谢网络的优化框架，并为生产生物质和目标化合物提供了有利的能源途径。

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