Generalized framework for context-specific metabolic model extraction methods.
Generalized framework for context-specific metabolic model extraction methods.
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DOI：
10.3389/fpls.2014.00491
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发表时间：
2014
影响因子：
5.6
通讯作者：
Nikoloski Z
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Robaina Estévez S;Nikoloski Z
基因组尺度的代谢模型（GEM）越来越多地应用于研究不仅是简单的原核生物，而且真核生物，如植物，其特征在于具有多种类型的区室化细胞的生理学。虽然基因组规模的模型旨在包括所有已知的代谢反应，但越来越多的证据表明，只有这些反应的一个子集在特定的环境中是活跃的，包括：发育阶段，细胞类型或环境。因此，已经提出了几种方法，通过整合各种类型的高通量数据，从现有的基因组规模的模型重建上下文特定的模型。在这里，我们提出了一个数学框架，把所有现有的方法在一个保护伞下，并提供了更好地了解他们的功能，突出的相似性和差异，并帮助用户选择一个最合适的方法的应用程序。
Genome-scale metabolic models (GEMs) are increasingly applied to investigate the physiology not only of simple prokaryotes, but also eukaryotes, such as plants, characterized with compartmentalized cells of multiple types. While genome-scale models aim at including the entirety of known metabolic reactions, mounting evidence has indicated that only a subset of these reactions is active in a given context, including: developmental stage, cell type, or environment. As a result, several methods have been proposed to reconstruct context-specific models from existing genome-scale models by integrating various types of high-throughput data. Here we present a mathematical framework that puts all existing methods under one umbrella and provides the means to better understand their functioning, highlight similarities and differences, and to help users in selecting a most suitable method for an application.
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影响因子：
--
作者：
Hyduke DR;Lewis NE;Palsson BØ
通讯作者：
Palsson BØ
影响因子：
5.8
作者：
Jensen, Paul A.;Papin, Jason A.
通讯作者：
Papin, Jason A.
影响因子：
7.4
作者：
Dal'Molin, Cristiana Gomes de Oliveira;Quek, Lake-Ee;Nielsen, Lars Keld
通讯作者：
Nielsen, Lars Keld
影响因子：
7.4
作者：
Arnold, Anne;Nikoloski, Zoran
通讯作者：
Nikoloski, Zoran
DOI：
10.1073/pnas.0707476104
发表时间：
2007-10-02
影响因子：
11.1
作者：
Daran-Lapujade, Pascale;Rossell, Sergio;Bakker, Barbara M.
通讯作者：
Bakker, Barbara M.