估计阅读时长: 10 分钟https://gcmodeller.org/ 流平衡分析（flux balance analysis）是一种可以用来构建和模拟分析基因组级别的代谢网络的数学方法。流平衡分析是系统生物学（system biology）的一个重要的分析手段。不同于以湿实验的代谢通量分析（metabolic flux analysis, MFA），FBA是用数学方法对代谢网络里的代谢流进行拟合分析。 Order by Date Name Attachments Electron micrographs of […]
估计阅读时长: 15 分钟进行生物化学代谢反应网络的模拟计算，可以分为三种技术路线：基于线性规划做优化的FBA方法，基于常微分方程组求解的动力学模拟方法，以及最近发展的基于图神经网络做模拟计算的深度学习计算方法。在下面的表格中，在这里进行比较和总结了上面所提到的三种计算分析方法各自的计算原理和应用领域： 计算方法 原理 优势 适用场景 通量平衡分析（FBA） 基于约束条件（如化学计量矩阵、酶容量限制）和线性规划，在假设代谢网络处于稳态（即代谢物浓度不变）的前提下，计算代谢通量的分布，通常以最大化特定目标（如生物量生长）进行优化 1. 无需详细的酶动力学参数，特别适合大规模网络研究。2. 计算速度快，可系统性地预测基因敲除或环境扰动下的表型变化。3. 广泛应用于指导代谢工程，优化目标产物合成。 追求快速评估和全局优化：如果你的研究目标是在基因组尺度上快速评估微生物在不同条件下的生长或产物合成潜力，并且难以获取详细的动力学参数，FBA是一个非常实用的起点 动力学模拟 基于质量作用定律等构建常微分方程组（ODEs），描述每个代谢物浓度随时间变化的动力学过程，通过数值方法求解方程组 1. 能够捕捉代谢物浓度和通量的瞬态动态变化，揭示更精细的调控机制2. […]
Thank you so much for your thoughtful and encouraging comment! I truly appreciate the time you took to read through…
已经写完了
A very inspiring pipeline for turning EC-based annotations into genome-scale embeddings. Great post! I really enjoyed the clear, end‑to‑end pipeline…
[…] 基于之前的一篇文章《TF-IDF与N-gram One-hot文档嵌入算法原理》的学习，我们了解到可以将生物序列通过分解为kmer，组成单词集合用来表示一个文档。从而将长度各异的生物序列嵌入为长读一致的数值向量，进而可以用于后续的各种数据处理工作中。在这里，假设我们将基因组中的所有基因提取出来，然后通过blast比对的方式将基因注释到对应的ec number编号，既可以将某一个基因组使用一个ec number的集合来表示。通过这样子的数据表示方法，我们就可以将任意一个大小各异，基因组成不同的基因组都嵌入为具有相同维度特征的数值向量用于机器学习建模之类的工作。 […]
I'm fine, thank you. and you?