基因组规模代谢网络模型构建及其应用
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国家杰出青年基金 (No. 20625619),全国优秀博士学位论文作者专项资金 (No. 200962) 资助。


Reconstruction and application of genome-scale metabolic network model
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Fund Project:

National Outstanding Youth Foundation of China (No. 20625619), Foundation for the Author of National Excellent Doctoral Dissertation of China (No. 200962).

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    摘要:

    微生物制造产业的发展迫切需要进一步提高认识、设计和改造微生物细胞代谢的能力,以推动工业生物技术快速发展。随着微生物全基因组序列等高通量数据的不断积聚和生物信息学策略的持续涌现,使全局性、系统化地解析、设计、调控微生物生理代谢功能成为可能。而基于基因组序列注释和详细生化信息整合的基因组规模代谢网络模型 (GSMM) 构建为全局理解和理性调控微生物生理代谢功能提供了最佳平台。以下在详述GSMM的应用基础上,描述了如何构建一个高精确度的GSMM,并展望了未来的发展方向。

    Abstract:

    The exploitation of microbial manufacture process (MMP) in industrial biotechnology requires a comprehensive understanding and an efficient modification of microorganism physiology. The availability of genome sequences and accumulation of -omics data allow us to understand of microbial physiology at the systems level, and genome-scale metabolic model (GSMM) represents a valuable framework for integrative analysis of metabolism of microorganisms. Genome scale metabolic models are reconstructed based on a combination of genome sequence and the more detailed biochemical knowledge, and these reconstructed models can be used for analyzing and simulating the operation of metabolism in response to different perturbations. Here we describe the reconstruction protocols for GSMM in further detail and provide the perspective of GSMM.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

刘立明,陈坚. 基因组规模代谢网络模型构建及其应用[J]. 生物工程学报, 2010, 26(9): 1176-1186

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  • 收稿日期:2010-05-09
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