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【2h】

A depth-first search algorithm to compute elementary flux modes by linear programming

机译：一种深度优先搜索算法通过线性规划计算基本通量模式

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摘要

BackgroundThe decomposition of complex metabolic networks into elementary flux modes (EFMs) provides a useful framework for exploring reaction interactions systematically. Generating a complete set of EFMs for large-scale models, however, is near impossible. Even for moderately-sized models (<400 reactions), existing approaches based on the Double Description method must iterate through a large number of combinatorial candidates, thus imposing an immense processor and memory demand.
机译：背景技术将复杂的代谢网络分解为基本通量模式（EFM），为系统地探索反应相互作用提供了有用的框架。但是，为大型模型生成一套完整的EFM几乎是不可能的。即使对于中等大小的模型（<400个反应），基于“双描述”方法的现有方法也必须遍历大量组合候选对象，从而产生了巨大的处理器和内存需求。

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