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Genome-level transcription data of Yersinia pestis analyzed with a New metabolic constraint-based approach

机译：一种新的基于代谢限制的方法分析了鼠疫耶尔森氏菌的基因组水平转录数据

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摘要

BackgroundConstraint-based computational approaches, such as flux balance analysis (FBA), have proven successful in modeling genome-level metabolic behavior for conditions where a set of simple cellular objectives can be clearly articulated. Recently, the necessity to expand the current range of constraint-based methods to incorporate high-throughput experimental data has been acknowledged by the proposal of several methods. However, these methods have rarely been used to address cellular metabolic responses to some relevant perturbations such as antimicrobial or temperature-induced stress. Here, we present a new method for combining gene-expression data with FBA (GX-FBA) that allows modeling of genome-level metabolic response to a broad range of environmental perturbations within a constraint-based framework. The method uses mRNA expression data to guide hierarchical regulation of cellular metabolism subject to the interconnectivity of the metabolic network.
机译：背景技术基于约束的计算方法，例如通量平衡分析（FBA），已被证明可以成功建立模型的基因组水平代谢行为，从而可以清楚地表达一组简单的细胞目标。最近，几种方法的提议已经认识到有必要扩大基于约束的方法的当前范围以合并高通量实验数据。但是，这些方法很少用于解决细胞对某些相关扰动（例如抗微生物剂或温度诱导的应激）的代谢反应。在这里，我们提出了一种将基因表达数据与FBA（GX-FBA）相结合的新方法，该方法可以在基于约束的框架内对对广泛的环境扰动进行基因组水平的代谢反应建模。该方法使用mRNA表达数据来指导细胞代谢的层次性调节，以适应代谢网络的互连性。

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