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J-GLOBAL ID：201802234718115604   整理番号：18A1996303

ゲノム規模モデルにおける代謝産物生産を最適化するためのCuckoo探索と代謝調節の最小化のハイブリッド【JST・京大機械翻訳】

A hybrid of Cuckoo Search and Minimization of Metabolic Adjustment to optimize metabolites production in genome-scale models

著者 (11件)： Arif Muhammad Azharuddin (Artificial Intelligence and Bioinformatics Research Group, School of Computing, Universiti Teknologi Malaysia, 81310, Skudai, Johor, Malaysia) ,  Mohamad Mohd Saberi (Institute for Artificial Intelligence and Big Data, Universiti Malaysia Kelantan, City Campus, Pengkalan Chepa, 16100, Kota Bharu, Kelantan, Malaysia) ,  Mohamad Mohd Saberi (Faculty of Bioengineering and Technology, Universiti Malaysia Kelantan, Jeli Campus, Lock Bag 100, 17600, Jeli, Kelantan, Malaysia) ,  Abd Latif Muhammad Shafie (Pervasive Computing Research Group, School of Computing, Universiti Teknologi Malaysia, 81310, Skudai, Johor, Malaysia) ,  Deris Safaai (Institute for Artificial Intelligence and Big Data, Universiti Malaysia Kelantan, City Campus, Pengkalan Chepa, 16100, Kota Bharu, Kelantan, Malaysia) ,  Deris Safaai (Faculty of Bioengineering and Technology, Universiti Malaysia Kelantan, Jeli Campus, Lock Bag 100, 17600, Jeli, Kelantan, Malaysia) ,  Remli Muhammad Akmal (Faculty of Computer Systems & Software Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Kuantan, Pahang, 26300, Malaysia) ,  Mohd Daud Kauthar (Artificial Intelligence and Bioinformatics Research Group, School of Computing, Universiti Teknologi Malaysia, 81310, Skudai, Johor, Malaysia) ,  Ibrahim Zuwairie (Faculty of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Pekan, Pahang, Malaysia) ,  Omatu Sigeru (Department of Electronics, Information and Communication Engineering, Osaka Institute of Technology, Osaka, 535-8585, Japan) ,  Corchado Juan Manuel (University of Salamanca, Biomedical Research Institute of Salamanca/BISITE Research Group, Salamanca, Spain)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 102  ページ： 112-119  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  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： 代謝工学は,望ましい物質の生産を改善するための代謝経路の修飾と変化を含む。修飾は,代謝産物生産を促進する可能性のある破壊遺伝子を予測し,分析することができるin silico遺伝子ノックアウトシミュレーションを用いて行うことができる。グローバル最適化アルゴリズムは,遺伝子ノックアウト戦略を同定するために広く使われてきた。しかし,それらの生産は理論的最大値より少なく,アルゴリズムは容易に局所最適に捕捉される。これらのアルゴリズムは,許容できる結果を得るために非常に大きな計算時間を必要とする。これは,高次元で数千の反応を含む代謝モデルの複雑さに起因する。本論文において,上記の問題を克服するために,Markov探索のハイブリッドアルゴリズムと異化調整の最小化を提案した。ハイブリッドアルゴリズムは,代謝産物の過剰生産をもたらす遺伝子ノックアウトの近最適セットを探索する。2セットのゲノムスケール代謝モデルに関する計算実験は,提案したアルゴリズムが,成長速度,Biomass Product Couple YYi,および計算時間に関して以前の研究より良いことを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *代謝調節 ,  代謝経路 ,  成長速度 ,  計算機シミュレーション ,  アルゴリズム ,  遺伝子 ,  *代謝 ,  *代謝産物 ,  異化 ,  *ゲノム ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  遺伝子ノックアウト法 ,  in silico ,  代謝工学 ,  *改変 ,  計算機利用 ,  利用

著者キーワード (6件)： 人工知能 ,  バイオインフォマティクス ,  代謝工学 ,  Cuckoo探索 ,  代謝調節の最小化 ,  遺伝子ノックアウト

分類 (4件)： 微生物代謝産物の生産  (FK03020A) ,  遺伝子操作  (EC02050B) ,  代謝と栄養  (EG03054K) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (8件)： ゲノム ,  規模 ,  モデル ,  代謝産物 ,  最適化 ,  探索 ,  代謝調節 ,  最小化