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J-GLOBAL ID：201702264461939029   整理番号：17A1508695

癌のゲノムスケール代謝モデリング【Powered by NICT】

Genome scale metabolic modeling of cancer

著者 (3件)： Nilsson Avlant (Department of Biology and Biological Engineering, Chalmers University of Technology, SE41296 Gothenburg, Sweden) ,  Nielsen Jens (Department of Biology and Biological Engineering, Chalmers University of Technology, SE41296 Gothenburg, Sweden) ,  Nielsen Jens (Novo Nordisk Foundation Center for Biosustainability, Technical University of Denmark, DK2970 Horsholm, Denmark)
資料名： Metabolic Engineering  (Metabolic Engineering)
巻： 43  号： PB  ページ： 103-112  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1646A  ISSN： 1096-7176  CODEN： MEENFM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 癌細胞は代謝急速な増殖と生存を支援することを再プログラムする。エネルギー代謝は成長には特に重要であり,エネルギー代謝に関与する酵素をコードする遺伝子は癌細胞で頻繁に変化した。ゲノム規模代謝モデル(GEM)は,代謝戦略のシミュレーションと仮説検定を可能にする代謝の数学的形式化である。を成功裡に多くの微生物に適用し,現在癌代謝を研究するために使用される。ヒト代謝の包括的モデルはヒトゲノムにおける代謝遺伝子の存在に基づいて再構築した。代謝の癌特異的モデルもハイスループット発現データ,例えばトランスクリプトミクス及びプロテオミクスに基づく一般的なモデルにおける反応の数を減少させることにより発生させた。診断薬とバイオマーカーの標的は,これらのモデルを用いて同定した。も発現の変化の機構的解釈を可能にする高スループットデータの解析のための足場として使用されてきた。最後に,GEMはフラックスバランス解析(FBA)を用いた定量的フラックス予測を可能にした。ここでは,癌細胞の成功裏のFBAシミュレーションの必要性を批評的にレビューし微生物および癌代謝のモデル化に使用される方法の間の対称性を検討した。GEMは癌のトランスレーショナルリサーチのための大きな可能性を持ち,今後益々重要になるであろう。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 腫瘍細胞 ,  バイオマーカー ,  ヒト ,  *ゲノム ,  *代謝 ,  予測 ,  エネルギー代謝 ,  プロテオミクス ,  仮説検定 ,  *モデリング ,  シミュレーション ,  再構成 ,  微生物
準シソーラス用語： トランスクリプトーム解析 ,  ハイスループット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Flux ,  バイオマス ,  ATP合成

分類 (1件)： 代謝と栄養  (EG03054K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 癌 ,  ゲノム ,  スケール ,  代謝 ,  モデリング