利用伴随方法快速计算13C代谢通量分析非稳态实验中的梯度和灵敏度
最优化与控制
2012-06-25 v1
摘要
利用13C标记底物的代谢通量分析是代谢工程的重要工具。尽管该技术已发展超过十年，但其应用潜力尚未完全挖掘。首先，目前仅有一款用于稳态碳标记实验代谢通量分析与识别的参考软件，且为闭源。此外，该软件缺乏与系统生物学界新标准（如可描述任意大规模代谢网络的系统生物学标记语言）的衔接。本文第一部分在回顾多实验情形下通量识别数学问题（状态方程、正则化代价函数、梯度显式计算）所涉及的数学基础后，重点探讨自动生成实现数值求解的脚本（Matlab或Scilab）的具体问题。为此，我们将描述软件链的架构，该架构实现从描述代谢网络和碳转移的XML文件到最终脚本集合的转换，这些脚本可计算例如正则化最小二乘代价函数的精确梯度和输出灵敏度。在非稳态情形下，采用伴随状态法加速计算。
引用
@article{arxiv.1206.5072,
title = {Fast computation of gradient and sentitivity in 13C metabolic flux analysis instationary experiments using the adjoint method},
author = {Stéphane Mottelet},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.5072},
year = {2012}
}
备注
18 pages