代谢工程作为合成生物学的核心技术手段之一，正成为推动微生物高效生产所需化合物的驱动力。代谢靶点预测是设计-构建-测试-学习循环的首要环节，决定实验效率与资源投入。细胞内部复杂耦合的酶催化反应和热力学机制共同驱动微生物代谢行为。基于代谢网络“物理化学本质”的细胞机理模型具有AI模型难以替代的可解释性，正成为提高代谢工程设计精度的关键工具。
传统靶点设计算法如OptForce和FSEOF依赖化学计量模型，忽略了酶的资源消耗与反应的热力学可行性两项关键生理机制。中国科学院天津工业生物技术研究所以自然界“节能高效”的自由能与酶资源的精准协同调控为灵感，提出ET-OptME框架，将酶约束与热力学约束协同引入代谢靶点设计算法，来提升预测的生理真实性和实验可行性。
ET-OptME由ET-EComp和ET-ESEOF两个核心算法组成。ET-EComp通过比较不同状态下的酶浓度范围来识别上调/下调酶，ET-ESEOF扫描目标通量增加过程中的酶浓度变化趋势来捕捉调控信号。同时，该框架还引入“蛋白中心”策略，跳出传统的反应层级靶点预测，解决了预测的多功能酶时可能出现的难以统一调控方向的难题。
在谷氨酸棒状杆菌的5种工业产物案例中，ET-OptME在最小精确度指标上比计量学算法提升292%以上，准确度提高106%；与当前先进的酶约束算法相比，ET-OptME保持70%的精度优势和47%的准确度优势。
进一步，该研究在代谢层面分析了关键靶点如pyc、gapA与leuA预测成功的原因，展现出酶-热约束靶点预测算法在提升路径效率和克服代谢瓶颈方面的优势。
相关研究成果在线发表在《代谢工程》（Metabolic Engineering）上。研究工作得到国家重点研发计划和国家自然科学基金的支持。
论文链接
ET-OptME的算法示意图
近日，郑州大学物理学院、中原之光实验室宋继中教授团队在钙钛矿量子点闪烁体研究方向取得重要进展，实现了兼具亮和快的钙 随着公众号、抖音、快手等一众新媒体平台强势崛起，有不少本科生没有走传统的找工作上班路线，而是选择自己做新媒体，通过文 近日，复旦大学马余刚院士团队和纽约州立大学石溪分校贾江涌教授团队合作在RHIC-STAR国际合作组首次基于高能重离子碰撞方 “我们愿在中国式现代化的浪潮中为科技强国贡献一份青春力量！” “参与大赛这些年，看着我们在课堂里的知识笔记一步步变成了田野里的实践论文，感慨万分。” 11月13日，教育部在北京召开学习贯彻落实习近平总书记 中国教育报-中国教育新闻网讯（记者 任朝霞）11月12日，上海市黄浦区义务教育教学改革实验区推进大会暨黄浦区第六届小学教学节在上海师范大学附属卢湾实验小学举行，会上解读了黄浦区义务教育教学改 ◎摘 要 加大对学生的认知规律和接受特点的研究，发挥学生主体性作用，对推动思政课建设内涵式发展，不断提高思政课的针对性和吸引力具有重要意义。思政课的传统教学方式在大学生心理接受方面存 。本文链接：科研人员开发出新型代谢工程靶点设计算法http://www.sushuapos.com/show-12-1297-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 研究发现双层镍基高温超导体中新的配对机理