Modeling metabolic networks based on in-vivo-, in-vitro and in-silico-data

基于体内、体外和计算机数据建模代谢网络

• 批准号: 5304406
• 负责人: Professor Dr. Wolfgang Wiechert
• 金额: --
• 依托单位: Arbeitsgruppe IBG-1: Biotechnologie
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Priority Programmes
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2000-12-31 至 2005-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5304406?language=en
• 关键词: Modeling; metabolic; networks; based; vivo

Ein zentrales Problem des Metabolic Engineering ist die Bereitstellung belastbarer mathematischer Modelle für das stationäre und dynamische Verhalten ganzer Zellen. Dazu steht eine wachsende Zahl von In-Vivo-, In-Vitro- und In-Silico-Daten zum Genom, Transkriptom, Proteom und Metabolom zur Verfügung. Ein ganzheitliches Modell einer lebenden Zelle kann jedoch letztendlich nur mit In-Vivo-Daten validiert werden. Hierdurch entsteht eine äußerst heterogene und teilweise sogar widersprüchliche Datenbasis. In diesem Projekt wird ein neuartiger Ansatz zur Stoffwechselmodellierung entwickelt, der sich durch folgende Besonderheiten auszeichnet: i) Beschreibung des stationären und dynamischen Systemverhaltens, ii) Einbeziehung aller verfügbaren Datenquellen, iii) Berücksichtigung der unterschiedlichen Qualität und möglichen Inkonsistenz der Daten, iv) Hinzunahme metabolischer Optimierungsziele, v) Parametriesierte Darstellung großer Familien von Modellalternativen. Davon ausgehend werden rechnergestützte Werkzeuge für die Modellierung, Simulation und Kontrollanalyse implementiert. Zur Konsistenzprüfung von Datensätzen und zur Modelldiskriminierung werden spezielle evolutionäre Algorithmen entwickelt und auf einem Rechner-Netz ausgeführt. Eine Anwendung findet die neue Methode bei der Analyse des vorhandenen metabolischen Wissen bei E.coli und C.glutamicum.

一个代谢工程的中心问题是一个静态和动态的数学模型。Dazu steht eine wachsende Zahl von In-Vivo-，In-Vitro- und In-Silico-Daten zum Genom，Transkriptom，Proteom und Metabolom zur Verfügung.一个完整的模型可以通过体内数据验证韦尔登。因此，它具有很大的异质性，并具有更广泛的数据基础。在本项目中，将采用新的分析方法对Stoffwechselmodellierung entwickelt进行分析，通过以下方式进行分析：i）静态和动态系统的描述，ii）数据处理的Einbeziehung，iii）数据质量和数据质量的非重复性分析，iv）Hinzunahme metabolischer Optimierungsziele，v）Modelalternativen的参数化Darstellung großer Familien。Davon ausgehire韦尔登rechnergestützte Werkzeuge für die Modellierung，Simulation und Kontrollanalysis implementiert. Zur Konsistenzprüfung von Datensätzen und zur Modelldiskriminierung韦尔登spezielle evolutionäre profumen entwickelt und auf einem Rechner-Netz ausgeführt.本文探索了一种新的分析大肠杆菌和谷氨酸棒杆菌代谢产物的方法。