通过神经网络代理模型关联胞内与胞外代谢域以实现动态代谢控制

我们提出了一种用于研究动态代谢工程干预的建模与优化策略。我们的框架在研发早期阶段尤为有用，该阶段常受限于有限的知识与实验数据。阐明可操纵胞内通量的最优先验轨迹可指导合适控制方案（如赛博（基因）或细胞内方法）的设计，以及合适执行器（如转录或翻译后水平）的选择。我们提出基于模型的动态优化，以预测目标可操纵胞内通量的最优轨迹。一个挑战在于现有模型往往过于简化、缺乏代谢机理洞察，或过于复杂而难以构建与实施。在此，我们利用基于约束的代谢模型的稳态解导出的代理模型，将可操纵胞内通量同结构简单的混合动态模型的过程交换速率相关联。后者可方便地用于代谢的最优控制问题。作为概念验证，我们将该方法应用于考虑两种不同动态代谢工程场景的简化大肠杆菌（Escherichia coli）代谢网络。