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微生物所等开发出预测精度更高的代谢通量分布算法
基因组规模代谢模型已被广泛应用于细菌进化分析、未知基因功能注释、生理代谢表型分析和代谢工程策略设计等。通量平衡分析(Flux Balance Analysis, FBA)是其中的核心算法，被用来计算稳态时的通量分布。然而，由于FBA的本质是线性规划，在多数情况下不可避免地存在等效解。
中科院微生物研究所与天津工业生物技术研究所的研究人员合作，针对FBA存在等效解的问题，根据非平衡态系统趋向最大化熵产生方向的理论，发展了一套新的求解方法，即热力学最优搜索算法(Thermodynamic Optimum Searching, TOS)。在保证物质能量守恒条件下，通过最大化系统的熵产生速率、最小化生化反应过程的吉布斯自由能改变、以及使生化反应尽量满足热力学第二定律，可以计算获得FBA等效解中的热力学最优解。、
利用TOS算法进行大肠杆菌代谢通量分布的计算，获得的结果与5组13C通量组实测数据进行比较，发现TOS算法可以使FBA的预测准确度提高10.7%-48.5%。TOS能够预测出FBA不能预测的途径;或能够证明FBA预测出的部分途径，在实际通量分布中贡献很小。
采用这一算法，可以精确计算代谢网络中生化反应的热力学驱动力，为从理论上设计、构建和优化生化反应途径提供了参考。研究成果已在线发表在Biotechnology and Bioengineering上。(ZHU Yan, SONG Jiangning, XU Zixiang, SUN Jibin, ZHANG Yanping, LI Yin*, MA Yanhe. 2012. Development of thermodynamic optimum searching (TOS) to improve the prediction accuracy of flux balance analysis. Biotechnology and Bioengineering, DOI: 10.1002/bit.24739)
论文第一作者为博士研究生朱岩，指导教师为李寅研究员。该研究得到973计划重大科学问题导向项目“人工合成细胞工厂”资助。
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