技術(shù)特征：

1.一種多約束代謝網(wǎng)絡(luò)模型工具包的生成方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述模型分析包括表型模擬分析和代謝工程靶點(diǎn)預(yù)測(cè)分析；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述模型分析結(jié)果為將結(jié)果進(jìn)行可視化；

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，所述熱力學(xué)參數(shù)修正包括動(dòng)力學(xué)參數(shù)修正、熱動(dòng)力學(xué)參數(shù)修正。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的生成方法，其特征在于，所述動(dòng)力學(xué)參數(shù)修正包括使用酶動(dòng)力學(xué)參數(shù)自動(dòng)化校正算法，流程為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的生成方法，其特征在于，根據(jù)權(quán)利要求4所述的生成方法，其特征在于，所述動(dòng)力學(xué)參數(shù)修正包括使用熱力學(xué)參數(shù)自動(dòng)化校正算法，進(jìn)行修正。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的生成方法，其特征在于，所述表型模擬分析包括生長(zhǎng)速率模擬和產(chǎn)品模擬。

8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的生成方法，其特征在于，所述瓶頸反應(yīng)挖掘的算法，流程為：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的生成方法，其特征在于，針對(duì)所述瓶頸反應(yīng)尋找同工酶偶聯(lián)，流程為：根據(jù)識(shí)別的瓶頸反應(yīng)，在多約束模型中搜索與相同基因-蛋白質(zhì)-反應(yīng)(gpr)關(guān)聯(lián)并且標(biāo)準(zhǔn)吉布斯自由能小于0的反應(yīng)。

10.一種多約束代謝網(wǎng)絡(luò)模型工具包的應(yīng)用，其特征在于，將權(quán)利要求1-9任一項(xiàng)所述生成方法生成的工具包，應(yīng)用到預(yù)測(cè)細(xì)胞代謝的瓶頸和關(guān)鍵調(diào)控改造靶點(diǎn)上。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及網(wǎng)絡(luò)模型工具包技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及到一種多約束代謝網(wǎng)絡(luò)模型工具包的生成方法和應(yīng)用。本申請(qǐng)公開(kāi)了一種多約束代謝網(wǎng)絡(luò)模型工具包的生成方法，包括以下步驟：構(gòu)建多約束代謝網(wǎng)絡(luò)模型；對(duì)所述多約束代謝網(wǎng)絡(luò)模型，進(jìn)行參數(shù)校正，獲得參數(shù)修正后的模型；使用所述參數(shù)修正后的模型，進(jìn)行模型分析，獲得模型分析結(jié)果；所述多約束代謝網(wǎng)絡(luò)模型包括酶約束模型、酶熱約束模型、熱力學(xué)約束模型；所述參數(shù)校正包括酶動(dòng)力學(xué)參數(shù)修正、熱力學(xué)參數(shù)修正。本申請(qǐng)所述的生成辦法，通過(guò)整合熱力學(xué)因素，可以有效體現(xiàn)代謝物濃度對(duì)可逆性的影響，從而彌補(bǔ)了當(dāng)前酶約束模型普遍存在的過(guò)度簡(jiǎn)化所導(dǎo)致的約束松弛、預(yù)測(cè)失真和研究角度單一等問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：毛志濤,馬紅武,趙劍簫,廖小平,袁倩倩,王若宇,史振坤
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)科學(xué)院天津工業(yè)生物技術(shù)研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6