Tüm canlıların metabolizmaya ihtiyacı vardır. Bir organizmanın besinleri metabolize etme şekli karmaşık bir süreçtir ve yaşamın devam etmesini sağlayan kimyasal süreçlerin simüle edilmesi zor bir iştir.
Teorik olarak prosedür, her organizmaya özgü parametreler içeren matematiksel denklemlerle temsil edilebilir. Ancak pratikte bu parametrelerin belirlenmesi, deneysel verilerin eksikliği nedeniyle karmaşık bir konudur.
Bilim insanları bu parametreleri bulmak için genellikle çok fazla deneysel veriye ve işlem gücüne ihtiyaç duyuyor. EPFL bilim insanları, gözlemlenen dinamik metabolik özellikleri yeniden üreten, derin öğrenmeye dayalı bir hesaplamalı çerçeve önerdiler. hücreler. REKINDLE adı verilen çerçeve, metabolik süreçlerin daha verimli ve doğru modellenmesinin önünü açabilir.
EPFL'nin Hesaplamalı Sistem Biyoteknolojisi Laboratuvarı'ndan ve çalışmanın eş-PI'sinden Ljubisa Miskovic şunları söyledi: "REKINDLE, araştırma topluluğunun kinetik modellerin oluşturulmasındaki hesaplama çabalarını birkaç kat azaltmasına olanak tanıyacak. Ayrıca biyokimyasal verileri bu modellere entegre ederek, deneysel gözlemleri açıklayarak ve yeni terapötik keşifleri ve biyoteknoloji tasarımlarını yönlendirerek yeni hipotezlerin öne sürülmesine de yardımcı olacak."
Araştırmanın ilk yazarı Subham Choudhury şunları söyledi: “Metabolik modellemenin genel amacı, hücresel metabolik davranış Hücre durumları ve çevresel koşullardaki değişikliklerin etkilerini anlamak ve tahmin etmek, sağlık, biyoteknoloji, sistemler ve sentetik biyoloji alanlarındaki geniş bir çalışma yelpazesi için güvenilir bir şekilde test edilebilecek düzeydedir. REKINDLE'ın daha geniş bir topluluk için metabolik modeller oluşturmayı kolaylaştıracağını umuyoruz."
Tekniğin doğrudan biyoteknolojik uygulamaları vardır çünkü kinetik modeller, biyoüretim, ilaç hedefleme, mikroplar arasındaki etkileşimler ve biyoremediasyon da dahil olmak üzere çok sayıda araştırma için çok önemlidir.
choudhury şuraya, “REKINDLE, erişilebilir ve kullanımı kolay hale getiren standart, yaygın olarak kullanılan Python kitaplıklarını kullanıyor. Bu çalışmayla asıl amacımız, bu tür modelleme çalışmalarını açık kaynak ve erişilebilir hale getirmenin önünü açmak, böylece sentetik ve sistem biyolojisi topluluklarındaki herkesin, ne olursa olsun, bunları kendi araştırma hedefleri için kullanabilmesi."
Dergi Referans:
- Choudhury, S., Moret, M., Salvy, P. ve diğerleri. Üretken Rekabetçi Ağlar Kullanılarak Dinamik Metabolizma Çalışmaları için Kinetik Modellerin Yeniden Oluşturulması. Nat Mach Intel 4, 710-719 (2022). DOI: 10.1038 / s42256-022-00519-y
