基于饱和度的化学反应网络原子来源追踪

原子追踪对于理解标记原子在生化反应网络中的命运至关重要，但现有计算方法要么简化标签相关性，要么 suffer 于组合爆炸。我们引入一种基于饱和度的框架，用于枚举标记模式，直接在原子-原子映射上而无需 flux 数据或实验测量的情况下操作。该方法使用幂集单子中的 Kleisli 态压缩建模反应语义，允许通过反应网络的组合性传播原子来源。通过迭代饱和所有可能的 educt 组合反应规则，该方法穷举标记分子配置，包括数量和重复。允许任意初始标记模式——包括相同或不同标签——该方法仅扩展从这些输入可到达的等位体，保持配置空间尽可能小，避免了以往方法特有的完全组合增长。原则上，即使每个原子都可以携带不同的标识符（例如单独追踪每个碳原子），框架也体现了其在实验限制之外的通用性。 resulting template instance 超图捕获了原子在化合物之间完全流动，并支持针对实验目标的投影。可自定义的标记集显著减少生成的网络大小，提供针对特定化合物或可用同位素的高效且精确的原子轨迹。应用于三羧酸循环和糖酵解途径表明，该方法完全自动地再现了已知的标记模式并发现稳态标记行为。该框架为同位素建模和实验设计提供了一个可扩展、机制透明且可推广的基础。