Mechanistic models of microbial community metabolism.
Mechanistic models of microbial community metabolism.
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DOI：
10.1039/d0mo00154f
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发表时间：
2021-06-14
期刊：
影响因子：
2.9
通讯作者：
Papin JA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dillard LR;Payne DD;Papin JA
微生物群落影响人类健康和福祉的许多方面。天然存在的细菌，无论是在自然界还是人体中，很少孤立存在。随着新兴计算模型的出现，现在可以更深入地了解这些社区的代谢功能。在这篇综述中，我们总结了构建微生物群落代谢机制模型的框架，并讨论了模型分析的可用算法。我们强调了对算法选择以及模型分析有很大影响的基本决策点。多微生物代谢模型可用于深入了解宿主-病原体相互作用、细菌工程和更多的翻译应用。微生物群落影响人类健康和福祉的许多方面。天然存在的细菌，无论是在自然界还是人体中，很少孤立存在。
Microbial communities affect many facets of human health and well-being. Naturally occurring bacteria, whether in nature or the human body, rarely exist in isolation. A deeper understanding of the metabolic functions of these communities is now possible with emerging computational models. In this review, we summarize frameworks for constructing mechanistic models of microbial community metabolism and discuss available algorithms for model analysis. We highlight essential decision points that greatly influence algorithm selection, as well as model analysis. Polymicrobial metabolic models can be utilized to gain insights into host-pathogen interactions, bacterial engineering, and many more translational applications. Microbial communities affect many facets of human health and well-being. Naturally occurring bacteria, whether in nature or the human body, rarely exist in isolation.
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影响因子：
4.3
作者：
Fritzemeier CJ;Hartleb D;Szappanos B;Papp B;Lercher MJ
通讯作者：
Lercher MJ
影响因子：
4
作者：
Hadadi, Noushin;Pandey, Vikash;van der Meer, Jan R.
通讯作者：
van der Meer, Jan R.
DOI：
10.1038/nrmicro1949
发表时间：
2009-02
期刊：
Nature reviews. Microbiology
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
影响因子：
4.3
作者：
Brunner JD;Chia N
通讯作者：
Chia N
影响因子：
9.9
作者：
通讯作者：
--