代谢通量分析与通量平衡分析中的模型验证与选择
分子网络
2023-03-23 v1 定量方法
摘要
13C-代谢通量分析（13C-MFA）与通量平衡分析（FBA）被广泛用于研究生物与生物技术研究中生化网络的运作。这两种方法均使用稳态运行的代谢反应网络模型，从而反应速率（通量）与代谢中间体水平被约束为不变。它们提供网络中体内通量的估计值（MFA）或预测值（FBA），这些通量无法直接测量。已有若干方法用于检验基于约束的方法所得估计与预测的可靠性，并决定和/或区分替代模型架构。尽管代谢模型统计评估的其他领域有所进展，验证与模型选择方法仍被低估和欠探索。我们综述基于约束的代谢模型验证与模型选择的历史与现状。讨论在 13C-MFA 中最广泛使用的定量验证与选择方法——拟合优度 X2 检验的应用与局限，并提出互补与替代的验证和选择形式。提出并倡导一种结合代谢物池大小信息、利用该领域新进展的 13C-MFA 联合模型验证与选择框架。最后，我们讨论采用稳健验证与选择程序如何能增强对整个基于约束建模的信心，并最终特别促进 FBA 在生物技术中更广泛应用。
引用
@article{arxiv.2303.12651,
title = {Model Validation and Selection in Metabolic Flux Analysis and Flux Balance Analysis},
author = {Joshua A. M. Kaste and Yair Shachar-Hill},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.12651},
year = {2023}
}
备注
23 pages, 2 figures, 1 table