効率的なコミュニティ動的フラックスバランス分析のための最適化数の最小化【JST・京大機械翻訳】

Brunner James D.; Chia Nicholas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210015053207 整理番号：21P0026168

効率的なコミュニティ動的フラックスバランス分析のための最適化数の最小化【JST・京大機械翻訳】

Minimizing the number of optimizations for efficient community dynamic flux balance analysis

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発行年： 2020年03月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

動的フラックスバランス解析は,フラックスバランス解析の良く知られた技術を用いて,動的シミュレーションの各時間ステップでの生物の代謝活性を計算するために準定常状態仮定を用いる。微生物群集では,この計算は特に費用がかかり,各時間ステップでコミュニティの各メンバーに対して線形制約付最適化問題を解くことを含む。しかし,これは,事前の解決策が将来の時間ステップを知らせるので,不要で非効率である。ここでは,内部フラックスの空間に対する基礎をコミュニティ内の各微生物に対して選択でき,この基礎を,ほとんどの時間ステップで線形方程式の比較的安価なシステムを解くことにより,前方にシミュレートできることを示した。この解を,得られた代謝活性が最適化問題の制約(即ち,方程式の線形系に対する解は線形プログラムに対して実行可能のままである)内に留まる限り,長く使用できる。解が実行不可能になるので,まず,最適化問題に対する実行可能だが縮退解になり,異なるが関連する最適化問題を解決でき,フォワードシミュレーションの継続のための適切な基礎を選択する。4種のコミュニティで現在使用されている方法と比較して,この方法の効率とロバスト性を実証し,この方法が少なくとも91%少ない最適化を必要とすることを示した。再現性のために,Pythonを用いてこの方法をプロトタイプ化した。ソースコードはverb|https://github.com/jdbrunner/surfin_fba|で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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細胞生理一般

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