تمام جانداروں کو میٹابولزم کی ضرورت ہوتی ہے۔ جس طرح سے ایک جاندار غذائی اجزاء کو میٹابولائز کرتا ہے وہ ایک پیچیدہ عمل ہے، اور زندگی کو جاری رکھنے والے کیمیائی عمل کی نقالی کرنا ایک مشکل چیلنج ہے۔
نظریاتی طور پر، طریقہ کار کو ہر ایک جاندار کے لیے مخصوص پیرامیٹرز کے ساتھ ریاضیاتی مساوات کے ذریعے پیش کیا جا سکتا ہے۔ لیکن عملی طور پر ان پیرامیٹرز کا تعین کرنا، تاہم- تجرباتی ڈیٹا کی کمی کی وجہ سے ایک پیچیدہ معاملہ ہے۔
ان پیرامیٹرز کو تلاش کرنے کے لیے سائنسدانوں کو عموماً تجرباتی ڈیٹا اور پروسیسنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے۔ EPFL سائنس دانوں نے ایک گہری سیکھنے پر مبنی کمپیوٹیشنل فریم ورک کی تجویز پیش کی جس میں مشاہدہ کی گئی متحرک میٹابولک خصوصیات کو دوبارہ تیار کیا گیا۔ خلیات. REKINDLE نامی فریم ورک میٹابولک عمل کی زیادہ موثر اور درست ماڈلنگ کے لیے راہ ہموار کر سکتا ہے۔
EPFL کی لیبارٹری آف کمپیوٹیشنل سسٹمز بائیوٹیکنالوجی کی Ljubisa Miskovic اور مطالعہ کے شریک PI نے کہا، "ReKINDLE تحقیقی برادری کو کئی ترتیبوں کے ذریعے متحرک ماڈلز بنانے میں کمپیوٹیشنل کوششوں کو کم کرنے کی اجازت دے گا۔ یہ ان ماڈلز میں بائیو کیمیکل ڈیٹا کو یکجا کرکے، تجرباتی مشاہدات کو واضح کرکے، اور نئی علاج کی دریافتوں اور بائیو ٹیکنالوجی کے ڈیزائنوں کو آگے بڑھا کر نئے مفروضوں کو وضع کرنے میں بھی مدد کرے گا۔"
مطالعہ کے پہلے مصنف، سبھم چودھری نے کہا، "میٹابولک ماڈلنگ کا بنیادی مقصد اس کی وضاحت کرنا ہے۔ سیلولر میٹابولک سلوک اس حد تک کہ سیلولر ریاستوں اور ماحولیاتی حالات میں تغیرات کے اثرات کو سمجھنا اور پیش گوئی کرنا صحت، بائیو ٹیکنالوجی، اور سسٹمز اور مصنوعی حیاتیات میں وسیع پیمانے پر مطالعے کے لیے قابل اعتماد طریقے سے جانچا جا سکتا ہے۔ ہم امید کرتے ہیں کہ REKINDLE وسیع تر کمیونٹی کے لیے میٹابولک ماڈلز بنانے میں سہولت فراہم کرے گا۔
اس تکنیک میں براہ راست بائیوٹیکنالوجیکل ایپلی کیشنز ہیں کیونکہ کائنےٹک ماڈلز متعدد تحقیقات کے لیے اہم ہیں، بشمول بائیو پروڈکشن، منشیات کو نشانہ بنانا، جرثوموں کے درمیان تعاملات، اور بائیو میڈیشن۔
چوہدری نے کہا, "REKINDLE معیاری، وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی Python لائبریریوں کا استعمال کرتا ہے جو اسے قابل رسائی اور استعمال میں آسان بناتی ہے۔ اس مطالعہ کے ساتھ ہمارا بنیادی مقصد ماڈلنگ کی اس قسم کی کوششوں کو اوپن سورس اور قابل رسائی بنانے کی راہ ہموار کرنا ہے تاکہ مصنوعی اور نظام حیاتیات کی کمیونٹیز میں کوئی بھی شخص انہیں اپنے تحقیقی مقصد کے لیے استعمال کر سکے، چاہے وہ کچھ بھی ہوں۔"
جرنل حوالہ:
- چودھری، ایس، موریٹ، ایم، سالوی، پی وغیرہ۔ جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہوئے میٹابولزم کے ڈائنامیکل اسٹڈیز کے لیے کائنےٹک ماڈلز کی تشکیل نو۔ نیٹ مچ انٹیل 4، 710–719 (2022)۔ DOI: 10.1038 / S42256-022-00519-Y
