论汽车外形设计的基因网络模型

当前,我国较多的使用创建汽车外形基因网络模型的方式,来解决汽车外形设计中经常出现的设计参数组合爆炸问题和相关参数与意象目标之间相互关系复杂难以进行数据处理的问题。在对于汽车外形的基因网络进行模型建立的过程中,其需要以相关的设计参数目标和所想要完成的意象表达目的为节点,以各个节点之间的相关情况为原料,来进行相关的基因网络模型构建工作。

汽车外形设计的基因网络模型

为解决汽车外形设计中设计参数组合爆炸和设计参数与意象目标之间复杂映射关系两个问题,基于产品基因网络的基本思想,以设计参数和意象目标为节点、节点间的相关性为边,建立汽车外形的基因网络模型。该模型表达了汽车外形的设计参数和意象目标两个集合的内部关联。按照节点的敏感性和度数大小对节点进行分类,筛选出关键节点和节点集团,辅助设计师进行决策。基于106个汽车外形参数建立了146款常用车型的三维参数模型,对参数间的相关性进行了计算分析,并面向20个意象目标开展了意象评价实验,利用实验数据建立了汽车外形的基因网络模型。基于不同的样本重复汽车外形基因网络的建模过程,通过比较论证了网络模型的存在性与稳定性。

基因组规模代谢网络模型的约束算法及其应用

工业微生物是微生物制造的核心,而微生物制造过程中微生物的生产性能是提高微生物制造过程效率的关键。结合基于约束条件的优化算法的基因组规模代谢网络模型是全局规模上认识、调控和优化工业微生物生理功能的重要平台。本文在简述基因组规模代谢网络模型构建的基础上,详细介绍了基于约束条件的优化算法的原理、分类和应用实例,为提高微生物制造过程效率奠定了坚实的基础。

乳酸菌基因组代谢网络模型的研究进展

基因组代谢网络模型(genome-scale metabolic models,GEMs/GSMM)是基因组规模的细胞生化反应网络,可以定量描述基因与表型的关系,广泛应用于系统生物学、代谢工程、环境科学等领域。微生物基因组代谢网络模型是基于微生物基因组构建的生理生化知识库,通过数学模型实现对目标微生物生理生化反应的模拟,已成为研究微生物代谢调控的重要工具。基因组代谢网络模型的构建步骤通常包括构建模型草图、人工精炼、模型转换、验证评估4个阶段。在介绍以模式微生物(大肠杆菌、枯草芽孢杆菌、酿酒酵母)为代表的微生物基因组代谢网络模型发展过程基础上,重点聚焦乳酸菌基因组代谢网络模型的研究现状,系统介绍了已构建的乳酸菌基因组代谢网络模型及其应用。对乳酸菌基因组代谢网络模型的发展方向进行了展望,提出未来乳酸菌基因组代谢网络模型的研究应在现有模型的基础上构建更高质量的代谢与大分子表达模型和泛基因组模型,为乳酸菌的研究提供更高效的工具。

基于Methylovorus sp.J1-1基因组尺度代谢网络优化吡咯喹啉醌合成

通过构建Methylovorus sp.J1-1基因组尺度代谢网络模型(genome scale of metabolic network model,GSMM),发掘能够提升吡咯喹啉醌(pyrroloquinoline quinone,PQQ)产量的发酵策略和相关靶基因。基于其注释的基因组和生化信息,构建J1-1的GSMM。再通过COBRApy预测可能使PQQ产量提高的氨基酸和潜在的靶基因并进行验证。构建了Methylovorus sp.J1-1的GSMM模型iKH584,共有584个基因,779个生化反应,121个交换反应与765个代谢产物,且可以用于后续模拟。根据iKH584模拟,外源添加谷氨酸、谷氨酰胺和脯氨酸、过表达glyA与hps1以及敲除hps2基因,均具有促进PQQ合成效果。结果表明:添加谷氨酸与脯氨酸时,PQQ的产量分别提高了10.4%与22.9%;过表达基因glyA与hps1,PQQ产量分别提高20.6%与14.6%;敲除基因hps2,PQQ产量最高可达140.84 mg/L,提高了8.0%,这与模拟结果基本一致,表明构建的模型基本正确。最后,在5 L发酵罐进行J1-1△hps2的分批补料发酵,PQQ的产量为812.64 mg/L,比亲本菌株提高了11.1%。建立的模型可以用来指导J1-1的发酵和菌株改造,提高PQQ产量。

乳酸菌全基因组测序的应用进展

乳酸菌在自然界中广泛存在,具有丰富的物种多样性,在食品、饲料和医药等领域广泛应用,目前市场上绝大多数的益生菌都是乳酸菌。近年来,全基因组测序技术蓬勃发展,大大促进了乳酸菌资源的开发与应用。基于乳酸菌的全基因组信息可以系统且全面地了解菌株的代谢特征、潜在的益生功能与应用方向,可以更加准确地探究乳酸菌的遗传、进化和分类。乳酸菌安全性评价程序要求在基因组水平检索是否存在耐药、毒力和致病性相关基因,并判定相关基因是否可水平转移。应用全基因组测序技术,比较不同代次菌株基因组中基因序列和结构差异,可高效、完整地判定乳酸菌在产业化应用过程中的遗传性和稳定性。在全基因组信息基础上,重构基因组规模代谢网络模型,可模拟并预测菌体细胞在特定环境下的行为,能系统地指导菌株的代谢工程策略。本文对全基因组测序技术在乳酸菌代谢特性、遗传进化、安全性和稳定性方面的应用现状进行了综述,旨在为乳酸菌基因组学研究提供理论支持。

基于马尔科夫和分数布朗运动具有扩散反应过程的随机基因调控网络模型

在考虑分数布朗运动,马尔可夫跳跃和时变时滞的扩散-反应过程的基础上建立了随机基因调控网络模型,通过构造Lyapunov函数,利用Wirtinger不等式和随机稳定性理论,时滞相关渐近稳定性定理,以推导线性矩阵不等式的形式实现了随机基因调控网络模型均方意义上的全局稳定性.

一类具有双时滞的基因调控网络模型的Bogdanov-Takens分岔分析

本文研究了一类具有双时滞的基因调控网络模型的动力学行为.首先,讨论了系统正平衡点的存在情况,并给出正平衡点处发生B-T分岔的条件.其次,利用普适开折,正规形和中心流形等相关理论,将靠近正平衡点的动力学行为转化为研究限制在中心流形上正规形的动力学特征.最后,对所得结果进行了数值模拟,给出靠近B-T分岔点的分岔曲线,得到相应的分岔图.并对所得结论进行了总结.

基于约束的基因组规模代谢网络模型构建方法研究进展

基因组规模代谢网络模型(Genome-scale metabolic network model,GSMM)正成为细胞代谢特性研究的重要工具,经过多年发展相关理论方法取得了诸多进展。近年来,在基础GSMM模型基础上,通过整合基因组、转录组、蛋白组和热力学数据,实现基于各种约束的GSMM构建,在基因靶点识别、系统代谢工程、药物发现、人类疾病机理研究等多个方面取得了进一步的发展和理论突破。文中重点综述包括转录组约束、蛋白组约束、以及热力学约束条件在GSMM中的实施方法、相应方法的不足及应用限制等。最后介绍了如何综合运用转录、蛋白及热力学约束,实现GSMM的全整合模型及其细化,并对基于约束的GSMM构建及应用前景进行了展望。

基因组尺度代谢网络模型在生物质燃料产生菌改造中的应用

基因组尺度代谢网络模型是以菌株高通量测序数据和各种组学数据为基础,模拟生物体的代谢过程,该模型能够预测菌种改造位点并指导具体实验,使菌种改造更理性、更直接和更省时。基因组尺度代谢网络模型在生物质燃料产生菌的改造方面已取得一定进展,在提高目标产物产量方面已取得一定效果。本文综述了基因组尺度代谢网络模型在生物质燃料产生菌改造中的应用,展望了其应用前景。

乳酸乳球菌NZ9000基因组规模代谢网络模型的构建与验证

随着后基因组时代的到来,工业微生物的代谢工程改造在工业生产上发挥着越来越重要的作用。而基因组规模代谢网络模型(Genome-scalemetabolicmodel,GSMM)将生物体体内所有已知代谢信息进行整合,为全局理解生物体的代谢状态、理性指导代谢工程改造提供了最佳的平台。乳酸乳球菌NZ9000(Lactococcuslactis NZ9000)作为工业发酵领域的重要菌株之一,由于其遗传背景清晰且几乎不分泌蛋白,是基因工程改造和外源蛋白表达的理想模式菌株。文中基于基因组功能注释和比较基因组学构建了L.lactisNZ9000的首个基因组规模代谢网络模型iWK557,包含557个基因、668个代谢物、840个反应,并进一步在定性和定量两个层次验证了iWK557的准确性,以期为理性指导L.lactis NZ9000代谢工程改造提供良好工具。

基于Matlab对解脂耶氏酵母基因组规模代谢网络模型仿真结果的可视化分析

【目的】近十年来,基因组代谢网络模型迅速发展。通过构建基因组代谢网络模型进行计算机仿真模拟已成为研究生物体复杂的生理代谢不可或缺的工具。实现对仿真结果的可视化分析,可以直观地追踪模型中的代谢流向,从而更好地对仿真结果进行分析。【方法】在简要概述目前可视化方法的基础上,提出了一种基于Matlab实现基因组规模代谢网络模型仿真结果可视化的方法:通过Cell Designer预先绘制与模型相匹配的图,通过RAVEN toolbox中的函数于Matlab进行读图、并实现仿真结果的可视化。【结果】以解脂耶氏酵母基因组规模代谢网络模型i YL619_PCP v1.7为对象,实现并阐明其仿真结果的可视化。【结论】通过该方法可以清晰地监测模型中的流量和流向变化,提高仿真结果的分析效率。

微生物基因组尺度代谢网络模型构建方法的比较分析

随着后基因时代的到来,微生物的定向菌种改造在生产中发挥着越来越重要的作用.基因组尺度代谢网络模型是微生物定向改造中一种不可缺少的指导性工具,可降低菌种改造的盲目性,增加目的性和成功率.随着研究的深入,基因组尺度代谢网络模型的构建方法也越来越多.究竟选择什么样的方法才能构建出全面准确的基因组尺度代谢网络模型,对于初学者来说是一个大难题.论文结合本课题组的研究,将近年文献报导中出现过的模型构建方法进行了分类和分析,并评述了各种方法的优、缺点,以期为初学者提供参考.具体介绍的方法有:基于基因组注释构建代谢网络模型,基于蛋白组构建代谢网络模型,基于文献挖掘构建代谢网络模型,通过软件和网络平台构建代谢网络模型,基于京都基因与基因组百科全书(KEGG)构建代谢网络模型.五种构建代谢网络模型方法都有其优点,但也有不可避免的缺点,要构建较为准确全面的基因组尺度代谢网络模型,需要将各种方法结合,弥补彼此的不足.

应用代谢网络模型解析工业微生物胞内代谢

为了快速、高效地理解工业微生物胞内代谢特征,寻找潜在的代谢工程改造靶点,基因组规模代谢网络模型(GSMM)作为一种系统生物学工具越来越受到人们的关注。文中在回顾GSMM 20年发展历程的基础上,分析了当前GSMM的研究现状,总结了GSMM的构建及分析方法,从预测细胞表型和指导代谢工程两个方面阐述了GSMM在解析工业微生物胞内代谢中的应用,并展望了GSMM未来的发展趋势。

基于Actinoplanes sp.SE50/110基因组规模代谢模型优化阿卡波糖生产

阿卡波糖是广泛应用的Ⅱ型糖尿病治疗药物.根据已经建立的基因组规模代谢网络模型i YLW1028,对Act inoplane s sp.SE50/110生产阿卡波糖的发酵进行模拟,并根据模拟结果进行发酵优化.结果显示:根据模型iYLW1028模拟,烟酸使阿卡波糖产生速率提高8.2%;20种氨基酸对阿卡波糖积累有积极作用,组氨酸使其提高58.7%;质子排放鲁棒性分析表明阿卡波糖的产生比细胞生长对pH值更敏感,中性pH利于阿卡波糖产生;氧气鲁棒性分析表明相对低的溶氧水平(0.1917 m mol g^(-1) h^(-1))利于阿卡波糖积累.在湿实验中,烟酸(5 mg/L)使阿卡波糖产量提高了53.5%;谷氨酸、半胱氨酸、赖氨酸、谷氨酰胺和天冬酰胺分别使阿卡波糖产量提高了29.6%、26.5%、26.3%、11.8%和9.2%;控制发酵中性pH比不控pH和酸性pH使阿卡波糖产量提高了7%和15%;0.5 vvm的通气量时阿卡波糖产量最高(1.11 g/L).本研究结果表明,结合代谢模型指导的优化方法对相关发酵产品的发酵优化具有一定的借鉴作用.

多约束代谢网络模型的研究进展

基于约束的基因组尺度代谢网络模型(genome-scale metabolic models,GEMs)分析已被广泛应用于代谢表型的预测。而实际细胞中代谢速率除计量学约束外,还受到酶资源可用性和反应热力学可行性等其他因素影响,在GEMs中整合酶资源约束或者热力学约束构建多约束代谢网络模型可以进一步缩小优化解空间,提升细胞表型预测的准确性。文中主要对近年来多约束模型的研究进展进行了综述,介绍了不同多约束模型的构建方法,以及其在研究基因敲除影响、预测可行途径和提供代谢瓶颈信息等方面的应用。将多种约束条件进一步与代谢模型整合,可更准确地预测细胞代谢的瓶颈和关键调控改造靶点,从而为工业菌种代谢工程改造提供精确的设计指导。

基于热力学原理约束的代谢网络模型研究进展及其应用

高通量组学技术为人们研究生命系统组件提供了细节数据,通过对基因组、转录组、蛋白质组及代谢组等不同生命层级间相互作用的研究,推动了生化反应网络的重建——基因组规模代谢网络模型(genome scale of metabolic network model,GSMM)。GSMM作为系统生物学领域中研究生命系统的基本手段,表现出与传统还原论相反的整体化思想,它允许将细胞复杂的生命过程作为一个完整的系统来研究。通量平衡分析(flux balance analysis,FBA)作为GSMM的主流方法,因其自身依赖的约束有限,通常难以得到唯一的最优解。而热力学与生物代谢密不可分,目前除将多组学数据作为附加约束引入GSMM模型外,添加热力学约束也已成为有效减小解空间的手段。首先对热力学约束引入GSMM模型的方法及各种方法的优势与不足进行了综述,然后对获得相关热力学参数的方法和工具进行了梳理汇总。最后,介绍了整合多组学及热力学综合约束的GSMM模型以及基于热力学原理约束的模型在实际中的应用,并对如何应用热力学约束提高GSMM模型模拟准确性进行了展望。

工业微生物代谢网络模型的研究进展及应用

基因组规模代谢网络(Genome-scale metabolic network model,GSMM)是工业微生物菌株定向改造过程中一种极为重要的指导性工具,有助于研究者快速获取特定性状的工业微生物,因此越来越受到人们的关注。文中回顾了GSMM的发展历程,总结并评述了GSMM的构建方法,以4种重要工业微生物(枯草芽孢杆菌Bacillus subtilis、大肠杆菌Escherichia coli、谷氨酸棒杆菌Corynebacterium glutamicum和酿酒酵母Saccharomyces cerevisiae)为例,阐述了GSMM在工业微生物中的发展与应用。此外,还对GSMM未来的发展趋势进行了展望。

基于合作自主定位的群体模式自动生成方法

传统的基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)模型假设群体机器人具有对环境的全局认识能力,这就要求群体机器人所携带的传感器具有很强的性能.在实际中,由于群体机器人的传感器误差和外部干扰,群体机器人很难获得所在环境的全局信息.为此,我们提出一种基于合作自主定位的群体模式自动生成方法.该方法的优点是每个机器人事先在不知道自身和邻居的位置前提下,通过传感器测量出自身和邻居之间的距离,再利用三点定位方法确定群体机器人位置.所提出的方法是由一个三层基因调控网络模型所构成,即第一层负责群体机器人协作自组织定位.第二层是针对给定环境的自适应生成关于目标的群体模式.第三层是一个无中心化、分步式的控制机制,它驱动群体机器人机动到由第二层产生的群体模式上.最后,通过一些实验验证所提出的方法的有效性.

Research on Behavior of Governing Gene/Epigene Networks as a Problem of Cellular Automata Identification

The aim of this work is to investigate the general functional properties of the intracellular governing gene/epigene networks. A body of mathematics used in automata and graphs theories is adequate for revealing the general dynamic properties of governing gene and epigene networks and provides a methodic basis for efficient analytical algorithms. The obtained results permit to reveal the properties of the characteristic function （transitions and outputs） of the cellular automata as models for the intracellular governing gene/epigene networks.