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Extreme Pathways e Modalità elementari

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Ingegneria metabolica Prof. Amit Ghosh School of Energy Science and Engineering Indian Institute of Technology - Kharagpur Lezione - 23 Extreme Pathways and Elementary Modes Welcome to metabolic engineering course, oggi andiamo a imparare un nuovo argomento che sono i percorsi estremi e le modalità elementari. Si tratta di 2 cose importanti nella rete metabolica dove si può ottenere la distribuzione del flusso a causa della via elementare, del pathway estremo e della modalità elementare presente nella rete. (Riferimento Slide Time: 00.48) Così da iniziare, copriremo alcuni del concetto oggi come base lineare per lo spazio nullo, lo spazio nullo già conosciamo S dot v = 0. Quindi vogliamo calcolare la base lineare per lo spazio nullo e poi seguito da convessi convessi per lo spazio nullo, che è sostanzialmente il percorso estremo e il tipo di percorsi estremi e poi alla fine impareremo le modalità elementari. (Riferimento Slide Time: 01.16) Quindi questo è il metodo base costante che sono disponibili, è possibile installare in realtà la versione MATLAB o Python di anaconda e dove è possibile eseguire questo metodo basato sul vincolo. Finora abbiamo imparato sull'analisi della variabilità FBA flux. Inoltre impariamo per le dipendenze flux come robustezza, piani di fase, accoppiamento flux. Oggi impareremo la soluzione ammissibile tra le quali abbiamo i percorsi estremi e il campionamento delle modalità elementari che abbiamo già completato. Così oggi copriremo questi 2 argomenti i percorsi estremi e le modalità elementari per imparare le modalità elementari e i percorsi estremi che iniziamo con i percorsi metabolici. (Riferimento Slide Time: 02.01) Storicamente, i percorsi includono la glicolisi, il ciclo TCA come mostrato nella sinistra si può vedere che a inizio nella storia degli enzimi biochimici sono isolati da cellule che svolgono una reazione chimica specifica. Così, in dalla biochimica, si conosce l'enzima dalla cellula che effettivamente svolge una specifica reazione biochimica, è stato poi riconosciuto che il prodotto di una reazione è stato substrato di un altro. Così, qui potete vedere che il glucosio e poi il glucosio 6 fosfato e che il glucosio 6 fosfato si trasformano in fruttosio 6 fosfato e così via. Così, ognuno del prodotto diventa il reattente dell'altra reazione. E si è poi riconosciuto che la reazione legata al prodotto era un sottoinsieme di un altro e quindi si poteva collegare una diversa trasformazione chimica per formare una serie di reazioni. Quindi la glicolisi è una serie di reazioni che si possono vedere per formare un percorso metabolico di base. Ecco allora che la glicolisi è la via metabolica di base, il ciclo TCA è di nuovo un altro percorso metabolico che già si sa che sono presenti nella maggior parte dell'organismo e così via. Come ci sono molti percorsi come il ciclo TCA, il ciclo di calvin e poi abbiamo il ciclo dell'urea. E la definizione e la funzione biochimica di tale percorso sono state insegnate alla generazione di scienziati della vita nelle classi precedentemente in corsi diversi, avete già imparato su questi percorsi biochimici. Con l'avvento di tutto il sequenziamento del genoma e lo sviluppo del metodo di ricostruzione di rete che ho già imparato, possiamo ora mettere insieme un'intera rete. Così si possono aggiungere questi percorsi in diversi percorsi metabolici che si possono aggiungere per formare una rete completa ad esempio, abbiamo integrato insieme il ciclo TCA e la glicolisi, che possono funzionare nel loro insieme. E questi percorsi sono una reazione legata che può essere raggruppata in base alla comprensione concettuale di un ruolo funzionale. Quindi, sulla base funzionale, bisogna collegarli a questo percorso insieme e cercare di portare una funzione nel suo insieme. (Riferimento Slide Time: 04.39) Quindi, questo è un altro esempio in cui si può la definizione del percorso basato su rete. Nella prima potete vedere qui solo la reazione con le avanzate tecniche biochimiche anni di ricerca hanno portato alla caratterizzazione PCS delle singole reazioni. Le singole reazioni sono caratterizzate dalla biochimica in laboratorio da diversi anni e di conseguenza, si può caratterizzare la steichiometria completa di molte reazioni metaboliche. Così perché abbiamo biochimica che è il perché; non si sarebbe in grado di fare queste matrice stechiometrica. Ma la maggior parte delle reazioni sono state raggruppate in percorsi tradizionali che sono la glicolisi, il ciclo TCA. Così, in questa sezione si può vedere che la reazione individuale può essere combinata per formare un pathway come la glicolisi ma non tiene conto dei cofattori. Quindi, non esiste un cofattore aggiunto o per prodotto in un modo che si presta ad una descrizione matematica con sequenza. E il genoma annotato che si può rendere conto possiamo prendere in considerazione molte reazioni metaboliche nell'organismo per rendere un modello successivamente basato sulla rete può essere analizzato tale account per una rete completa. Così, potete vedere che alcune delle reazioni che sono attive che sono evidenziate in una freccia nera e la reazione la cui freccia sono date nelle frecce grigie sono sostanzialmente in reazione attiva. Così, in una rete, possiamo vedere questo ormone solo flusso di flusso una parte della reazione diventa attiva alcune reazioni rimangono inattive a seconda del regolamento che ha. Quindi, la rete erano percorsi dove poter effettivamente simulare e vedere quali sono i percorsi che sono lo stato funzionale della rete? E i cambiamenti funzionali da una condizione all'altra condizione che abbiamo, possiamo effettivamente verificare utilizzando il calcolo del flusso. (Riferirsi Slide Time: 06.34) Così, allora in questa classe impareremo le basi lineari di uno spazio nullo, le basi lineari di uno spazio nullo, lo spazio nullo contiene tutta la soluzione di stato stazionario, la soluzione di flux e quindi tutto bilanciato all'utilizzo della rete. Quindi, questo spazio nullo è praticamente tutta la soluzione di stato stazionario che è S dot v = 0. Nell'ultima classe è stato anche detto che, abbiamo preso una scatola rettangolare e poi all'interno della scatola abbiamo un aereo che taglia la scatola e che è l'incrocio del piano e la scatola è sostanzialmente questo spazio di soluzione allo stato stazionario. E questa soluzione di flux soluzione allo stato costante si può effettivamente calcolare stimando il set di base lineare. Il set di base lineare o il vettore che sono presenti che in realtà stanno abbronzando lo spazio di soluzione allo stato costante. Così, oggi vedremo come possiamo calcolare la base lineare impostata di uno spazio nullo. (Riferimento Slide Time: 07.30) Così, lo spazio nullo della matrice stechiometrica per qualsiasi matrice è possibile calcolare lo spazio nullo ieri vi ho detto che lo spazio nullo è possibile calcolare anche per la matrice stechiometrica. Quindi, lo spazio nullo di S è definito come S dot v = 0 o V ss è sostanzialmente il flusso di stato costante. Quindi, quando S dot v = 0 allora la soluzione per questa equazione otterrete il flusso per solo stato stazionario quindi tutta la distribuzione di flusso costante dello stato si trova nello spazio nullo. Così, ogni volta che si calcola lo spazio nullo lì dove otterremo solo la distribuzione del flusso costante dello stato allora lo spazio nullo ha una dimensione di n, e lo spazio nullo è abbronzato da n - r impostare la serie di vettori di base sono rappresentati di una matrice che soddisfa una SR è SR = 0. Quindi, lo spazio nullo lo spazio nullo in realtà è abbinato al vettore di base n - r. Quindi, R è il rango della matrice e poi il vettore di base per questo soddisfa SR = 0. Quindi, se S è un vettore di matrice stoichiometrica e R base che è un vettore di colonne, e poi se si moltiplica quello che si ottiene è sostanzialmente uguale a 0 e si risolve allora questa equazione. Quindi, si risolva solo questa equazione che si ottiene ottiene flussi di stato costanti, che in realtà è una combinazione lineare di r che è il vettore di base. Quindi, in definitiva se si conosce il vettore di base che è r, allora si sarebbe in grado di ottenere questi flussi di stato stazionario come un insieme di vettore di base lineare non è unico. Ma una volta scelto il set, e poi quando scegliete i pesi, cioè W io allora diventa unico il flusso di stato costante diventato unico. Quindi, lo spazio nullo ha una dimensione di n - r, r manca. Quindi, n è il numero di reazione in cui n è numero di reazione e r è il rango della matrice. Così, data una matrice di m in n dimensione, è possibile calcolare il vettore base e questo vettore è facile da calcolare. È possibile utilizzare MATLAB per calcolare effettivamente il vettore base di una matrice qualsiasi matrice può essere decomposta in un vettore base e la dimensione e lo spazio nullo hanno una dimensione di n - r, dove r è il rango della matrice. E il set base è in realtà se ci sono r i è il numero di basi impostate dove se si moltiplica con un peso come il numero non negativo W vi si ottiene così soluzioni allo stato stazionario. Quindi, il peso di un particolare v ss è in realtà unico. Una volta scelto il peso poi i flussi di stato stazionario sono unici. (Riferimento Slide Time: 10.42) Così, come ho detto alla base per lo spazio nullo si può trovare in Mathematica e MATLAB senza con un solo comando. Quindi, in un solo comando, basta avere null, all'interno della staffa S che è la matrice che vogliamo calcolare il vettore di base, immediatamente MATLAB darà il vettore di base. E inoltre è ora possibile utilizzare il comando nullo per la trasposizione di S. In questo modo è possibile calcolare il vettore di base per qualsiasi matrice e quei vettori base, la combinazione lineare del proprio vettore base è sostanzialmente il flusso di stato stazionario. (Riferimento Slide Time: 11.18) Quindi, prendiamo un esempio così base vettore per il null di S così come si calcola per questa piccola rete di reazione di rete dove abbiamo 6 reazioni. Quindi 6 reazioni che potete vedere v 1, v 2, v 3, v 4, v 5, v 6, e abbiamo 4 metaboliti. Quindi, calcoliamo il vettore base per questa piccola rete. Come si calcola? Quindi, è molto semplice come si fa S dot v = 0. Quindi hai la matrice S qui e il flux v se fai S dot v, cosa otteniamo? Otterremo 4 equazioni perché ci sono 4 metaboliti. Quindi, abbiamo 4 metaboliti, ecco perché hai 4 equazioni. Ora, si risolva questa equazione e si ottiene il flusso fluido, noi di molto bene, come si fa? Quindi, è molto, a portata di mano si può fare solo scrivere il vettore flux v 1, v 2, v 3, v 4, v 5, poi si scrive v 1 in termini di v 4 v 6, perché poi se è v 1 = v 1 il primo, se si fa la moltiplicazione della matrice, quello che otterrete v 1 = v 1, v 2 = v 2 6 che non è altro che questo v 2 = v 2 = v 4 - v 6. E poi possiamo v 3 = v 4 - v 6. Così v 3 = v 4 meno questa equazione, e poi abbiamo v 2 = v 4 - v 6, v 2 uguale a e poi abbiamo il v 4 = v 4, v 5 = v 6, v 6 = v 6. Così, v 5 = v 6 non è praticamente altro che questo e v 2 = v 3 è praticamente così se conosco v 2 = v 3, ecco perché abbiamo v 4 - v 6 prima che possa essere ulteriormente decomposto in un vettore. Quindi v 4 non è altro che 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0. Dato che abbiamo 1, il coefficiente di v 4 è 1 qui prima è 1 qui, v 4 è 1 qui, 1 qui, e questo è 0, 0, 0 ce l'hanno così, v 4 i coefficienti sono solo 1, 1, 1, 1 ma qui è v 6 v 6, ecco perché hai un coefficiente di 0, 0. E analogamente, per il v 6, abbiamo coefficiente qui sopra è 0, qui è meno 1 qui è meno 1, qui è 0, e v 6. Quindi, il coefficiente su v 4 è di 0 qui e il coefficiente o v 6 è meno 1 qui, qui è anche meno 1 qui v 4 è 0, v 6 è 1 e v 6 è 1. Quindi, hai che questo insieme lineare di equazione possa essere scritto come v = v 4 moltiplicato per un valore non negativo costante b 1 + v 6 in b 2. Così ora possiamo vedere che il tuo è vettore v 4 e v 6 quando questi 2 abbiamo il vettore base. Quindi questo è fondamentalmente b 1 quindi, b 1 è praticamente questo, e b 2 è questo. Quindi b 1 e b 2 sono fondamentalmente il tuo vettore di base e v 4 e v 6 e possono essere qualsiasi costante negativa. Quindi, è diventata una combinazione lineare così, la tua distribuzione flux v non è praticamente altro che la combinazione lineare del vettore base v 1 e v 2 moltiplicato per il valore costante v 4 e v 6. Quindi, se disegnate questi vettori di base in rete, vedremo che questi vettori di base il primo vettore base b 1 che è 1, 1, 1, 1, 1 che è v 1, v 2, v 3, v 4 sono in realtà portatori di flusso, questo non è altro che questo percorso. Quindi, questo è v 1 e questo è v 2 questo è v 3 e questo è v 4. Quindi, la tua prima equazione è sostanzialmente 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2 v 1, v 2, v 3, v 4, v 1, v 2, v 3, v 4 sono in realtà trasportabili in flux e l'altra b 2 è sostanzialmente v 2, v 3 sono in realtà v 5, v 6 sono in realtà negative e va contro la reazione. Quindi, siete nell'altro vettore di base che è v 5 e v 6, sono positivi così, questi sono positivi questi sono positivi. Così, v 2, v 5, v 6 sono positivi, quindi, sta andando in questa direzione in questo modo. Quindi, questi vettori di base praticamente abbiamo 2 base vettore per questa rete e questi vettori di base stanno effettivamente racchiudendo l'intera soluzione di flux. Lo spazio di soluzione è in realtà può espandersi da questi 2 vettori base e questi vettori di base è possibile calcolare immediatamente utilizzando un MATLAB dato una matrice possibile e solo con un solo comando è possibile calcolare il vettore di base. Ora, si può vedere il vettore base 2 sbagliato, perché è sbagliato? Il vettore base 1 va bene, perché le reazioni flux sono lungo la direzione del vettore di base, ma se si guarda in base al vettore B 2, si va contro la reazione così, sta andando nella direzione opposta. Quindi, per reazione v 3 e v 2 in sostanza, abbiamo la reazione che sta andando effettivamente contro la reazione. Quindi, il vettore di base v 2 è un po' non soddisfatto. (Riferimento Slide Time: 17.37) Quindi, come si fa a correggia? Ecco, ecco cosa abbiamo la particolare soluzione dove si ha il vettore base 1 base vettoriale 2 e ci siamo moltiplicati per un peso costante come 2 e 1 poi diventa una soluzione particolare. Allo stesso modo, se si vede la distribuzione del flusso può essere decomposta in 2 percorsi, prima questo è il pathway 1 e questo è il pathway 2 e poi si ha una pesatura. Quindi, se metti peso 2 cosa hai e il flux 2 che sta entrando da qui che viene distribuito in 1, 1, 1 e poi di nuovo combinato 1, 1 e diventa 2 così, va bene. Allora, come si cambia la base impostata? Cambieranno la base è possibile anche dove si può moltiplicare per un piccolo 2 da 2 matrice. Quindi, se lo si moltiplica per matrice di trasformazione base di trasformazione che è 1, 1, 0, 1 che viene mostrato qui se si è moltiplicato con il vettore di base. Quindi, questo è il vettore di base originale e questo è il vettore base di trasformazione. Quindi, se si moltiplica questi 2 si ottiene un nuovo vettore di base dove il vettore di base vettel primo base rimane lo stesso solo il secondo vettore di base è cambiato dove è possibile vedere che il segno negativo il vettore base p 2 è praticamente mostrato qui sopra. Quindi, se la trama quello che vedrete, questa è la base questa è la prima base vettoriale p 1 e questa è la p 2. Così, qui potete vedere che, bene il v 1 sta trasportando flux e poi noi poi v 4 e v 5 portando flux e v 4 e v 4 e poi anche e questo è anche molto chiaro. Quindi, questa è l'altra base con p 2. Quindi, ora, i vettori di base sono corretti perché sono lungo la direzione della reazione.
Questo non è che il pathway sia contro le reazioni. Quindi, ecco come si è corretto utilizzando una matrice di trasformazione base, questa. (Riferimento Slide Time: 19.45) Così, ora parleremo della base convessa per lo spazio nullo che è estremo. Così ora arriveremo all'estremo ma c'è qualche idea che hai ottenuto sul vettore di base. Come si può calcolare il vettore base per una matrice e poi come il vettore base guarda in termini di pathway e ora qual è il pathway estremo basato sullo spazio nullo? Una volta che si avrà lo spazio nullo sarà possibile calcolare i percorsi estremi che è EM extreme EP. (Riferirsi Slide Time: 20.16) Così, i percorsi estremi sono molto importanti per cui bisogna fare analisi convessa ciò che è analisi convessa che questo studio di un sistema di equazione lineare e di disuguaglianza l'analisi convessa in realtà si occupa di equazione lineare e anche di disuguaglianza. L'analisi conversa viene utilizzata per studiare la rete metabolica mentre le equazioni lineari derivano dall'equilibrio di massa implicano l'equazione lineare e che si ottiene dall'equazione di equilibrio di massa che è S dot v = 0. La disuguaglianza è generata dalle informazioni termodinamiche o dalla reversibilità della reazione che è una condizione limite che è, v maggiore di 0. Dagli spazi nulli algebari lineari definiti che contengono tutto lo spazio di soluzione al set di equazione omogenea lineare. Quindi, una volta definito spazio nullo, allora vedrete che tutta la vostra soluzione risiede davvero in questa equazione omogenea lineare. Quando aggiungiamo costanti di disuguaglianza come tutte le variabili devono essere positive le soluzioni diventano limitate al quadrante positivo mentre rimaniamo nel quadrante positivo. Perché tu eri possibile perché tutte le variabili devono essere positive quando si aggiungono disuguaglianze e si assicuri costantemente che tutte le variabili siano positive. Quindi, la soluzione diventa limitata al quadrante positivo. Ecco, questo è ciò che abbiamo lo spazio convesso quando si applica il vincolo che sono le disuguaglianze dalla termodinamica e applicano anche le equazioni di bilancio di massa che è S dot v = 0 allora si vede diventa un cono convesso e tutte le tue diseguaglianze sono positive per questo è rimasta nel quadrante positivo. (Riferimento Slide Time: 21.58) Quindi, che cosa è la convezione? La definizione di spazio convesso è per ogni 2 punto in questo spazio la linea che collega questi 2 punti dovrebbe mentire interamente all'interno di questo spazio che è lo spazio di soluzione che state definendo lo spazio convesso. Quindi, qualsiasi 2 punto nello spazio convesso se lo si collega da una linea e poi se si trova all'interno dello spazio allora diventa quindi facilmente il tutto sdraiato all'interno dello spazio ad esempio, le forme convesse sono date qui e questi sono spazi non convessi.
Quindi, ora siamo nel lato destro. Quindi, qualsiasi punto 2 se si disegna nello spazio convesso, vedrete che se si collega questa linea, allora si troverà all'interno di questa sfera anche nel cilindro anche o nel rettangolo così come si può vedere che qualsiasi 2 punto all'interno di questo spazio se lo si collega poi si trova all'interno di quello spazio di soluzione. Ma se non si veicola mentre, se si disegna una linea qui e si cerca di collegarla, si va fuori dallo spazio convesso, quindi, non è in realtà uno spazio non convesso che ne è convesso. (Riferirsi Slide Time: 23.00) Così, spazi lineari e spazi convessi, abbiamo definito qui che distribuiti da entrambe le distribuzioni mediante equazione lineare hanno entrambi l'equazione lineare ma nello spazio convesso abbiamo le diseguaglianze che è la differenza tra lo spazio lineare. Lo spazio vettoriale definito da un set di vettore di base indipendente linearmente b. Lo spazio vettoriale gli spazi lineari sono definiti dal vettore di base che ho già definito b i. Mentre, in volume convesso volume poliedrico, si definisce un vettore base generante v che è sostanzialmente una combinazione lineare alfa p i, ma il vostro alfa è sempre positivo vedere qui che è la differenza. Così, nello spazio lineare il w i va da meno infinito a più infinito, ma mentre in convesso dove abbiamo 0 a infinito che è il trattenimento che sei la disuguaglianza hai uno spazio convesso dove tutto è positivo. Quindi, ogni punto dello spazio vettoriale è univocamente descritto da una combinazione lineare del vettore di base mentre, in convesso, l'ogni punto dello spazio vettoriale è descritto da una combinazione lineare non negativa del vettore di generazione. Quindi, questo alfa è sostanzialmente sempre positivo e il numero di vettore genetico può superare lo spazio nullo attraverso questi p i può superare la dimensione dello spazio nullo e abbiamo una serie unica di vettore di generazione. Quindi, il numero di vettore di base è in realtà uguale alla dimensione dello spazio nullo in caso di spazio lineare e ci sono in numero finito di basi che possono essere utilizzate per estenuare lo spazio mentre, ci sono un insieme unico di vettore che rappresenta lo spazio convesso. Quindi, questo è un modo diverso nello spazio convesso e nello spazio lineare. (Riferimento Slide Time: 24:49) Quindi, ora il vettore convesso che genera vettore di generazione convessa deve sdraiarsi al bordo per evitare l'uso di peso negativo. Quindi, possiamo questo è uno dei risultati che si ottiene dallo spazio convesso che il vettore giace sempre al bordo. Quindi, facili bugie ai margini dello spazio di soluzione e biochimicamente, questa soluzione solida allo stato solido può essere rappresentata da una combinazione lineare non negativa del vettore di stato costante convesso, che vi ho già raccontato. Quindi, i flussi di stato sono sempre possono essere rappresentati da una combinazione lineare non negativa del vettore di base convessa. Così p i è il vettore base alfa i è un valore costante non negativo di parametro non negativo che si moltiplica per ottenere i flussi di stato stazionario. (Riferimento Slide Time: 25:47) Così, il percorso estremo è possibile catturare il potenziale fenotipico della rete metabolica. Come si catturano le potenzialità fenotipiche? Partiremo con la rete e poi si crea questa matrice stoichiometrica e cioè le reazioni sono colonne e metaboliti sono righe e poi si costruiscono l'analisi metabolica che sta nel calcolo del vettore base. Quindi, una volta che si calcola il vettore base questo è un vettore base un altro vettore che in realtà racchiude l'intero spazio di soluzione. Quindi, quanti vettori di base hai dipende solo e poi in base a ciò puoi disegnare lo spazio di soluzione in questo spazio. Quindi, anche i percorsi estremi hanno seguito le caratteristiche, questi sono i seguenti criteri questi sono i percorsi estremi che vengono dati dalla base è vettore. Quindi, quali sono le proprietà per il percorso estremo sono uniche e minime serie di vettori di base. Quindi, sono unici e hanno un set minimo di vettore di base. Quindi, tutti i possibili fenotipi possono essere rappresentati da una combinazione lineare non negativa della via elementare è stata sostanzialmente una combinazione lineare, che ho già detto a tutti i possibili fenotipo V ss è sostanzialmente sigma di alfa i p i. Quindi, questa è la distribuzione a flusso costante dello stato, questa è la distribuzione a flusso costante dello stato, questi sono fondamentalmente fenotipi diversi. Quindi, questi tutti i fenotipi, si possono calcolare tutti i possibili fenotipi possono essere calcolati dalla combinazione non lineare delle vie elementari. Così, si cambia solo l'alfa i, si ottengono fenotipi diversi, è quello che dice la patologia elementare e poi sono rappresentati da proprietà varianti del tempo della rete metabolica. Quindi, il pathway elementare in sostanza non cambierà, se modifichiamo la condizione è il percorso elementare rimangono gli stessi ed è per questo che sono invarianti temporali. E sono lì un programma informatico sempre disponibile per calcolare il percorso estremo. Così, come ho detto come in MATLAB o Mathematica, si può facilmente calcolare la via elementare. (Riferimento Slide Time: 27:57) Così, il genotipo metabolico e il fenotipo che è definito all'interno del contesto di analisi convessa così, genotipo metabolico e fenotipo che si può definire facendo analisi convessa, sarà possibile ottenere il vettore base p 1, p 2, p 3, p 4, p 5 che racchiude in realtà l'intera soluzione. Quindi, l'analisi convessa può essere correlata alla biologia cellulare come il cono convesso, che è sostanzialmente capacità della rete metabolica nella biologia cellulare. E poi un convitato unico che è il vettore di base non sono altro che il vettore di base che si ottiene dall'analisi convessa non è altro che i percorsi estremi che descrivono in realtà differenti stati fenotipici di una cellula e poi abbiamo una soluzione particolare che è sostanzialmente un fenotipo metabolico. Quindi, per qualunque soluzione si ottiene dall'analisi convessa è sostanzialmente un fenotipo metabolico e il vettore flux non è altro che la combinazione positiva del pathway estremo. Così, la combinazione di p 1, p 2, p 3, p 4, p 5 si ottiene il vettore flux che è diverso fenotipo della cellula può essere descritto da percorsi estremi. (Riferimento Slide Time: 29:15) Quindi, quali sono i diversi tipi di percorsi estremi? (Riferimento Slide Time: 29:18) Quindi, ci sono 3 tipi di percorsi estremi. Il primo è un percorso metabolico primario e poi abbiamo il ciclo futile di tipo 2 solo i flussi di cambio valuta sono attivi e poi digitiamo 3 abbiamo i loop interni. Così, nel tipo 1 si può vedere che il metabolita il substrato sta entrando nella cellula e poi qualche prodotto sta uscendo. Quindi, il percorso metabolico di tipo primario 1 si può vedere che le reazioni di scambio sono coinvolte qual è la differenza tra la caratteristica principale del pathway di tipo 1? Che abbiano effettivamente implicato il percorso estremo di tipo 1 implicano la conversione dell'input primario in uscita primaria e quindi contiene i flussi di cambio con l'ambiente. Quindi, questi sono i flussi di cambio, si vede che sta attraversando il confine e qui sta anche attraversando il confine. Quindi, in entrambi i casi vediamo che dico estremo è uno scambio di cambio di reazione di scambio e il percorso metabolico di tipo 1 sta effettivamente coinvolgendo i flussi di cambio. E il percorso estremo di tipo 2 è in realtà interno c'è uno scambio interno di metaboliti come e quello è il metabolita valutario. Così, solo i metaboliti valutari sono scambiati in un ciclo futile. Quindi, si tratta di un ciclo che è presente all'interno della cellula e poi i metaboliti valutari sono scambiati in questo loop, il percorso estremo di tipo 2 comporta lo scambio interno di metabolita valuta che è l'energia ADP, NADH. E poi abbiamo percorso di tipo 3 nel percorso estremo di tipo 3, abbiamo ciclo interno. Quindi, questo è il ciclo interno che potete vedere siamo qui e poi importante caratteristica del pathway di tipo 3 è che non porta flussi. Non ci sono 0 flussi in tutti i confini di sistema. Ecco, questi sono il percorso estremo è il tipo di percorso estremo. (Riferimento Slide Time: 31:35) Poi, abbiamo i percorsi estremi che vengono mostrati qui il tipo 1, tipo 2, tipo 3. Nel tipo 1 si possono vedere i flussi generali e i flussi di cambio sono in realtà i flussi di cambio non sono pari a 0 in caso di tipo 1. Mentre, nel tipo 2 i flussi di cambio sono pari a 0 per i flussi di cambio primari come per i flussi di cambio del metabolita valutario non sono 0. Mentre nel tipo 3, che; è praticamente ciclo interno in entrambi i flussi di cambio sono 0, primari o valutari. E la matrice di pathway P che è la matrice P è data da p 1, p 2, p 3 e così via. Questi sono il pathway estremo che se si moltiplica con S questa matrice stechiometrica che è S dot P = 0 o P sono i percorsi estremi. Quindi, queste colonne sono i singoli percorsi estremi e le righe corrispondono ai flussi. (Riferimento Slide Time: 32:45) Ora calcoleremo i percorsi estremi per questa rete metabolica. Quindi, queste rete metabolica che vedete sono sostanzialmente ci sono 7 flussi interni v 1, v 2, v 3, v 4, v 5, v 6, v 7 e questi sono i 7 flussi interni. E poi abbiamo 7 flussi di cambio. Abbiamo 4 flussi di cambio 1, 2, 3, 4 questi sono i 4 flussi di cambio. Ecco, ecco perché quanti metaboliti abbiamo in questa rete abbiamo 5 metaboliti. Quindi, abbiamo 11 flex interni così totali 11 flussi interni, quindi, 7 + 4, 11, 7 flussi interni e 4 reazione di scambio che danno origine a 11 flussi e 5 metaboliti. Ora, vuoi calcolare questa matrice stechiometrica. Così, la matrice stoichiometrica avrà una dimensione di 5 da 11 matrice e la dimensione dello spazio nullo di entrambi è possibile calcolare in una penna e carta per lo spazio nullo anche, è possibile utilizzare il computer come MATLAB per calcolare lo spazio nullo se si calcola lo spazio nullo. Quello che otterrete è in sostanza la dimensione dello spazio nullo sarà il 6 e il numero di percorsi estremi che viene valutato per queste rete è sostanzialmente il 8 come è possibile? Così, abbiamo p 1, p 2, p 3, p 4, p 5, p 6, p 7, p 8 questi sono i 8 percorsi estremi. E fuori sono 8 percorsi estremi 6 sono i vettori di base. Così, il vettore di base p 1, p 2, p 3, p 4, p 5, p 6 questi sono il vettore di base che è sostanzialmente p 1 non è altro che composto da reazione v 1, v 2, v 6 e p 2 è composto da v 1, v 4.
E questo metabolita di scambio e poi abbiamo p 3 che è composto da metaboliti A, B, C e p 6 è composto da metaboliti A, B, C, D, E e p 4 composti da metabolita A, B, C, D, E. Così, questi sono i percorsi estremi, che sono presenti che si possono calcolare dal vettore base e quelli sono tracciati qui sopra. E su 6 vettori base 7, 6 vettori base sono presenti nel percorso estremo, ma il percorso 2 che è p 6, 7 e p 6, stanno formando un loop futile così, questo è un loop futile. Quindi, in realtà non trasportando e non coinvolgete in nessuna particolare formazione metabolica, sono presenti nella rete che sta formando un loop all'interno del termodinamico un loop invisibile all'interno della rete. Quindi, principalmente, la formazione metabolica e la distribuzione di flux sono rappresentate dal vettore di base spaziale nullo che è stato mostrato a partire da p 1 a p 6. (Riferimento Slide Time: 35:55) Quindi, questa è l'analisi estrema del pathway è stata fatta in glicolisi dove abbiamo il metabolita primario e i metaboliti valutari. Abbiamo il nostro metabolita primario e i metaboliti valutari e i percorsi di tipo 1 sono stati calcolati per la glicolisi. Quindi, abbiamo 2, percorso di tipo 1. Allora, cosa sono quei 2, tipo 1 pathway il primo è praticamente così, questi è il primo giorno in cui sono entrati e poi sta uscendo un sottoinsieme. Quindi, questo è uno dei percorsi di tipo 1 e l'altro è un sottoinsieme che sta entrando e poi sta uscendo il prodotto. Quindi, questo è un altro questo è il 1 questo è 2 percorso totale di tipo 1 presente è 2, 1 e 2 e entrambi sono in realtà tipo 1 percorsi estremi, quindi digitare 2 percorsi estremi come sono presenti molti percorsi estremi di tipo 2, ci sono solo 1 tipo 2 di estrema patologia. Ecco, questo è lo scambio metabolico di valuta che potete vedere, quindi, ecco perché ho detto tipo 2 in pathway e tipo 3 estrema pathway ci sono 2 tipo di percorso estremo 3 e questo è 1 e questo è 2. Dunque, questi sono i modelli estremi di tipo 3 sono sostanzialmente il ciclo futile su cui viene mostrato qui e viene mostrato anche qui sopra. Quindi, i cicli futili sono sostanzialmente questo e anche questo uno questi 2 vincoli di tipo 3 estrema. In questo modo è possibile decomporre qualsiasi rete metabolica o parte della rete in diversi tipi di percorso estremo e tipo 1, tipo 2, tipo 3. (Riferimento Slide Time: 37:50) Quindi, ora discuteremo della modalità elementare e