Large-scale identification of genetic design strategies using local search.
Large-scale identification of genetic design strategies using local search.
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DOI：
10.1038/msb.2009.57
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发表时间：
2009
影响因子：
9.9
通讯作者：
Church, George M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lun, Desmond S.;Rockwell, Graham;Guido, Nicholas J.;Baym, Michael;Kelner, Jonathan A.;Berger, Bonnie;Galagan, James E.;Church, George M.
关键词：
在过去的十年里，计算方法已经被证明非常适合于解开生物系统中复杂的代谢反应网络。基于通量平衡分析(FBA)和双层优化的方法在辅助代谢工程中取得了很好的效果。这些方法预测基因操作的结果，并允许通过计算找到最佳的操作集。然而，双层FBA的适用性受到限制，因为随着代谢系统的规模和遗传操作数量的增加，所需的计算时间和资源的伸缩性很差。为了克服这些限制，我们开发了通过局部搜索进行遗传设计(GDLS)，这是一种可扩展的启发式算法，它采用了一种基于局部搜索和多条搜索路径的方法，从而实现了对遗传操作空间的有效、低复杂性搜索。因此，与基于进化算法和模拟退火法的启发式搜索相比，GDLS能够找到具有比使用全局最优搜索可行地找到的所需代谢物更大的电子产量的基因设计，并且执行得更好。
In the past decade, computational methods have been shown to be well suited to unraveling the complex web of metabolic reactions in biological systems. Methods based on flux–balance analysis (FBA) and bi-level optimization have been used to great effect in aiding metabolic engineering. These methods predict the result of genetic manipulations and allow for the best set of manipulations to be found computationally. Bi-level FBA is, however, limited in applicability because the required computational time and resources scale poorly as the size of the metabolic system and the number of genetic manipulations increase. To overcome these limitations, we have developed Genetic Design through Local Search (GDLS), a scalable, heuristic, algorithmic method that employs an approach based on local search with multiple search paths, which results in effective, low-complexity search of the space of genetic manipulations. Thus, GDLS is able to find genetic designs with greater in silico production of desired metabolites than can feasibly be found using a globally optimal search and performs favorably in comparison with heuristic searches based on evolutionary algorithms and simulated annealing.
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