Computationally efficient flux variability analysis.
Computationally efficient flux variability analysis.
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DOI：
10.1186/1471-2105-11-489
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发表时间：
2010-09-29
影响因子：
3
通讯作者：
Thiele I
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gudmundsson S;Thiele I
通量变异性分析通常用于确定代谢模型在各种模拟条件下的鲁棒性。然而，与其他基于约束的建模方法相比，它的使用在某种程度上受到了计算时间长的限制。我们提出了一个开源的实现称为fastFVA通量变化分析。这种高效的实现使得大规模通量变化分析可行且易于处理，从而允许解决关于网络灵活性和鲁棒性的更复杂的生物学问题。涉及数千个生化反应的网络可以在几秒钟内进行分析，大大扩展了系统生物学中通量变异性分析的实用性。
Flux variability analysis is often used to determine robustness of metabolic models in various simulation conditions. However, its use has been somehow limited by the long computation time compared to other constraint-based modeling methods. We present an open source implementation of flux variability analysis called fastFVA. This efficient implementation makes large-scale flux variability analysis feasible and tractable allowing more complex biological questions regarding network flexibility and robustness to be addressed. Networks involving thousands of biochemical reactions can be analyzed within seconds, greatly expanding the utility of flux variability analysis in systems biology.
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影响因子：
3.4
作者：
Bushell, Michael E.;Sequeira, Susana I. P.;Avignone-Rossa, Claudio A.
通讯作者：
Avignone-Rossa, Claudio A.
影响因子：
14.8
作者：
Becker, Scott A.;Feist, Adam M.;Herrgard, Markus J.
通讯作者：
Herrgard, Markus J.
DOI：
10.1126/science.1174671
发表时间：
2009-09-18
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Zhang Y;Thiele I;Weekes D;Li Z;Jaroszewski L;Ginalski K;Deacon AM;Wooley J;Lesley SA;Wilson IA;Palsson B;Osterman A;Godzik A
通讯作者：
Godzik A
影响因子：
4.3
作者：
Thiele I;Jamshidi N;Fleming RM;Palsson BØ
通讯作者：
Palsson BØ
影响因子：
9.9
作者：
通讯作者：
--