代谢网络中无环通量分布的混合整数优化
最优化与控制
2025-05-13 v2
摘要
基于约束的代谢模型可用于研究微生物的胞内生理学。这些模型将基因与反应耦合，并通常旨在预测优化某些生物学重要指标的代谢物通量。经典技术，如通量平衡分析（FBA），将微生物的代谢表述为一个最大化生长速率的优化问题。虽然 FBA 已得到广泛应用，但它常常导致热力学上不可行的解，这些解包含内部循环（环路）。为了解决这一缺点，无环通量平衡分析（ll-FBA）旨在预测不包含这些环路的通量分布。ll-FBA 是一个析取规划，通常被重构为混合整数规划，并且对于通常包含数千个反应和代谢物的生物模型来说求解具有挑战性。在本文中，我们比较了 ll-FBA 的各种重构形式和不同的求解方法。总体而言，组合 Benders 分解是所测试方法中最有前景的，我们能够用它求解大多数实例。然而，模型规模和数值不稳定性对组合 Benders 方法构成了挑战。
引用
@article{arxiv.2502.00807,
title = {Mixed-Integer Optimization for Loopless Flux Distributions in Metabolic Networks},
author = {Hannah Troppens and Mathieu Besançon and St. Elmo Wilken and Sebastian Pokutta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.00807},
year = {2025}
}