Войти
Fluxomics описывает различные подходы, которые стремятся определить скорость метаболических реакций внутри биологического объекта. В то время как метаболомика может предоставить мгновенную информацию о метаболитах в биологическом образце, метаболизм - это динамический процесс. Значение флуксомики состоит в том, что метаболические потоки определяют клеточный фенотип. Он имеет дополнительное преимущество, так как он основан на метаболоме, который имеет меньше компонентов, чем геном или протеом.
Флюксомика относится к области системной биологии, которая была разработана с появление высокопроизводительных технологий. Системная биология признает сложность биологических систем и преследует более широкую цель объяснения и предсказания этого сложного поведения.
Метаболический поток относится к скорости превращения метаболитов в метаболической сети. Для реакции эта скорость является функцией как количества фермента, так и активности фермента. Концентрация фермента сама по себе является функцией регуляции транскрипции и трансляции в дополнение к стабильности белка. На активность фермента влияют кинетические параметры фермента, концентрации субстрата, концентрации продукта и концентрация эффекторных молекул. Геномное воздействие и влияние окружающей среды на метаболический поток определяют здоровый или больной фенотип.
Подобно геному, транскриптому, протеому и метаболом, флуксом определяется как полный набор метаболических потоки в ячейке. Однако, в отличие от других, флюксом является динамическим представлением фенотипа. Это происходит из-за флуксома, возникающего в результате взаимодействия метаболома, генома, транскриптома, протеома, посттрансляционных модификаций и окружающей среды.
Две важные технологии: анализ баланса потоков (FBA) и C-fluxomics. В FBA метаболические потоки оцениваются, сначала представляя метаболические реакции метаболической сети в числовой матрице, содержащей стехиометрические коэффициенты каждой реакции. Стехиометрические коэффициенты ограничивают модель системы, и именно поэтому FBA применима только в стационарных условиях. Могут быть наложены дополнительные ограничения. За счет ограничений возможный набор решений системы сокращается. После добавления ограничений модель системы оптимизируется. Ресурсы для анализа баланса потоков включают базу данных BIGG, набор инструментов COBRA и FASIMU.
В C-fluxomics метаболические предшественники обогащаются C перед введением в систему. Используя методы визуализации, такие как масс-спектрометрия или спектроскопия ядерного магнитного резонанса, можно измерить уровень включения C в метаболиты, а с помощью стехиометрии можно оценить метаболические потоки.
Ряд различных методов, в общих чертах разделенных на стехиометрическую и кинетическую парадигмы.
В рамках стехиометрической парадигмы ряд относительно простых методов линейной алгебры используют ограниченные метаболические сети или модели метаболических сетей в масштабе генома для выполнения анализа баланса потоков. и множество методов, основанных на нем. Эти линейные уравнения полезны для условий установившегося режима. Динамические методы пока недоступны. С более экспериментальной стороны, анализ метаболического потока позволяет эмпирически оценить скорость реакции с помощью мечения стабильных изотопов.
В рамках кинетической парадигмы кинетическое моделирование метаболических сетей может быть чисто теоретическим, исследуя потенциал пространство динамических метаболических потоков при отклонениях от стационарного состояния с использованием таких формализмов, как теория биохимических систем. Такие исследования являются наиболее информативными, когда они сопровождаются эмпирическими измерениями исследуемой системы после реальных возмущений, как в случае анализа метаболического контроля.
Собранные во флюксомике методы были описываются как методы «КОБРЫ» для реконструкции и анализа на основе ограничений. Для этой цели был создан ряд программных инструментов и сред.
Хотя его можно измерить только косвенно, метаболический поток является критическим звеном между генами, белками и наблюдаемым фенотипом. Это связано с потоком, объединяющим сети массы-энергии, информации и сигналов. Флюксомика может дать количественное представление о влиянии окружающей среды на фенотип, поскольку флуксом описывает взаимодействие геномной среды. В области метаболической инженерии и системной биологии флуксомные методы считаются ключевой технологией из-за их уникального положения в онтологии биологических процессов, позволяя стехиометрическим моделям в масштабе генома выступать в качестве основы для интеграции различных наборов биологических данных.
Одно из возможных применений флуксомных методов - это разработка лекарств. Рама и др. использовали FBA для изучения пути миколиновой кислоты в Mycobacterium tuberculosis. Известно, что миколиновые кислоты важны для выживания M. tuberculosis, и поэтому их путь развития широко изучен. Это позволило построить модель пути и проанализировать ее для FBA. В результате было обнаружено несколько возможных мишеней для будущих исследований.
FBA использовали для анализа метаболических сетей Staphylococcus aureus с множественной лекарственной устойчивостью. При проведении in silico делеций одного и двух генов были идентифицированы многие ферменты, необходимые для роста.
