基本通量模式的鲁棒生成
最优化与控制
2015-04-21 v1 分子网络
摘要
基本通量模式（EFMs）是从代谢反应网络定义的向量，给出底物与产物间的连接。基于 EFMs 的代谢通量分析（MFA）通过最小二乘数据拟合从外部通量测量估计每个 EFM 上的通量。在先前工作中，我们提出了一种列生成类型的优化方法，以便在代谢反应网络过大以致枚举所有 EFM 不可行时促进基于 EFMs 的 MFA。本工作中，我们通过在鲁棒优化框架中纳入测量误差来扩展该模型。在鲁棒优化问题中，最小二乘数据拟合被最小化，条件是每种代谢物的误差在给定区间内尽可能不利。通常，纳入鲁棒性可能使优化问题显著变难。然而，我们展示在本文情形中鲁棒问题可表述为凸二次规划问题，即与原始非鲁棒问题同形。此外，我们证明非鲁棒问题的列生成技术也可扩展至鲁棒问题。进而，在此列生成框架中引入了指示未测量代谢物区间的选项。通过案例研究评估了模型中纳入鲁棒性的效果，其表明即便考虑鲁棒性，我们的非鲁棒问题的解实际上也是近最优的。另一方面，对未测量代谢物添加区间导致了最优解的改变。这意味着未测量代谢物区间的纳入比直接考虑测量误差更为重要，尽管存在高达 20% 的误差。
引用
@article{arxiv.1503.03459,
title = {Robust generation of elementary flux modes},
author = {Hildur Æsa Oddsdóttir and Erika Hagrot and Veronique Chotteau and Anders Forsgren},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.03459},
year = {2015}
}