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J-GLOBAL ID：201702273398795545   整理番号：17A0659052

微生物群集代謝モデリング:コミュニティデータ駆動ネットワーク再構成【Powered by NICT】

Microbial Community Metabolic Modeling: A Community Data-Driven Network Reconstruction

著者 (11件)： Henry Christopher S. (Division of Mathematics and Computer Science, Argonne National Laboratory, Argonne, Illinois) ,  Henry Christopher S. (Computation Institute, University of Chicago, Chicago, Illinois) ,  Bernstein Hans C. (Biodetection Sciences, National Security Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington) ,  Bernstein Hans C. (Biological Sciences Division, Earth and Biological Sciences Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington) ,  Bernstein Hans C. (The Gene and Linda Voiland School of Chemical Engineering and Bioengineering, Washington State University, Pullman, Washington) ,  Weisenhorn Pamela (Division of Mathematics and Computer Science, Argonne National Laboratory, Argonne, Illinois) ,  Weisenhorn Pamela (Division of Biosciences, Argonne National Laboratory, Argonne, Illinois) ,  Taylor Ronald C. (Biological Sciences Division, Earth and Biological Sciences Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington) ,  Lee Joon-Yong (Biological Sciences Division, Earth and Biological Sciences Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington) ,  Zucker Jeremy (Biological Sciences Division, Earth and Biological Sciences Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington) ,  Song Hyun-Seob (Biological Sciences Division, Earth and Biological Sciences Directorate, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington)
資料名： Journal of Cellular Physiology  (Journal of Cellular Physiology)
巻： 231  号： 11  ページ： 2339-2345  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0042B  ISSN： 0021-9541  CODEN： JCLLA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微生物群集の代謝ネットワークモデリングにはコミュニティ全体の代謝及び調節過程の深い理解を提供する。単一生物分析と比較して,種間相互作用を説明するために必要なため,コミュニティ代謝ネットワークモデリングはより複雑である。今日まで,大部分の方法は高品質の個々のネットワークの再構築に焦点を当てた,組み合わさった時に,それらは種間相互作用の結果としてのコミュニティ挙動を予測することができる。しかし,この従来の方法は,そのメンバーは良く特性化されていないと分離における調べ実験的にできないコミュニティのための無効になった。,ネットワーク再構成過程のための重要な入力としてのコミュニティレベルのデータを用いた新しい方法を試験した。方法はコミュニティー,無菌情報が不十分な場合における種間代謝相互作用を予測する直接に焦点を当てた。を用いて,群集レベル代謝ネットワーク再構成のための必要なデータを提供することであった細菌光合成独立栄養生物従属栄養コンソーシアムの事例研究を通してこの方法を検証した。得られたシミュレーションは,光独立栄養藍藻類は,有機炭素と窒素源を提供することにより,絶対従属栄養種の成長をいかに支持するかの実験的に検証された予測を提供した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 事例研究 ,  独立栄養 ,  *ネットワーク ,  藍藻類 ,  相互作用 ,  バイオアッセイ ,  *代謝 ,  従属栄養 ,  *再構成 ,  *モデリング ,  光合成 ,  *コミュニティ
準シソーラス用語： 種間相互作用 ,  *ネットワーク再構成 ,  *微生物コンソーシアム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 細胞生理一般  (EF02010S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 微生物群集 ,  代謝 ,  モデリング ,  コミュニティ ,  データ駆動 ,  ネットワーク再構成