Флюксомика

This article relies excessively on references to primary sources. Please improve this article by adding secondary or tertiary sources. Find sources: "Fluxomics" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (August 2018) (Learn how and when to remove this message)

Флюксомика описывает различные подходы, направленные на определение скорости метаболических реакций в биологическом объекте. ^[1] Хотя метаболомика может предоставить мгновенную информацию о метаболитах в биологическом образце, метаболизм — это динамический процесс. ^[2] Значение флюксомики заключается в том, что метаболические потоки определяют клеточный фенотип. ^[3] Она имеет дополнительное преимущество, поскольку основана на метаболоме , который имеет меньше компонентов, чем геном или протеом. ^[4]

Флюксомика относится к области системной биологии , которая развилась с появлением высокопроизводительных технологий. ^[5] Системная биология осознает сложность биологических систем и имеет более широкую цель объяснения и прогнозирования этого сложного поведения. ^[2]

Метаболический поток относится к скорости превращения метаболитов в метаболической сети. ^{[1] [6]} Для реакции эта скорость является функцией как распространенности фермента, так и активности фермента. ^[1] Концентрация фермента сама по себе является функцией транскрипционной и трансляционной регуляции в дополнение к стабильности белка. ^[1] На активность фермента влияют кинетические параметры фермента, концентрации субстрата, концентрации продукта и концентрация эффекторных молекул. ^[1] Геномные и экологические эффекты на метаболический поток определяют здоровый или больной фенотип. ^[6]

Подобно геному, транскриптому, протеому и метаболому, флюксом определяется как полный набор метаболических потоков в клетке. ^[5] Однако, в отличие от других, флюксом является динамическим представлением фенотипа. ^[5] Это связано с тем, что флюксом является результатом взаимодействия метаболома, генома, транскриптома, протеома, посттрансляционных модификаций и окружающей среды. ^[5]

Две важные технологии — это анализ баланса потоков (FBA) и ¹³ C-fluxomics. В FBA метаболические потоки оцениваются путем предварительного представления метаболических реакций метаболической сети в числовой матрице, содержащей стехиометрические коэффициенты каждой реакции. ^[7] Стехиометрические коэффициенты ограничивают модель системы и поэтому FBA применим только к условиям стационарного состояния. ^[7] Могут быть наложены дополнительные ограничения. ^[7] Предоставляя ограничения, можно сократить возможный набор решений для системы. После добавления ограничений модель системы оптимизируется. ^[7] Ресурсы анализа баланса потоков включают базу данных BIGG, ^[8] набор инструментов COBRA, ^[9] и FASIMU. ^[10]

В ^13C -флюксомике метаболические предшественники обогащаются ^13C перед введением в систему. ^[11] Используя методы визуализации, такие как масс-спектрометрия или ядерно-магнитная резонансная спектроскопия, можно измерить уровень включения ^13C в метаболиты, а с помощью стехиометрии можно оценить метаболические потоки. ^[11]

Ряд различных методов, в целом подразделяемых на стехиометрические и кинетические парадигмы.

В рамках стехиометрической парадигмы ряд относительно простых методов линейной алгебры используют ограниченные метаболические сети или модели метаболических сетей в масштабе генома для выполнения анализа баланса потоков и ряда методов, полученных из него. Эти линейные уравнения полезны для условий стационарного состояния. Динамические методы пока непригодны для использования. ^[12] С более экспериментальной стороны, анализ метаболических потоков позволяет эмпирически оценить скорости реакции с помощью маркировки стабильных изотопов .

В рамках кинетической парадигмы кинетическое моделирование метаболических сетей может быть чисто теоретическим, исследуя потенциальное пространство динамических метаболических потоков при возмущениях от стационарного состояния, используя формализмы, такие как теория биохимических систем . Такие исследования наиболее информативны, когда сопровождаются эмпирическими измерениями изучаемой системы после фактических возмущений, как в случае анализа метаболического контроля . ^[13]

Собранные методы флюксомики были описаны как методы "COBRA" для реконструкции и анализа на основе ограничений . Для этой цели был создан ряд программных инструментов и сред. ^{[14] [15] [16] [17] [18] [19]} [ 20 ^]

Хотя его можно измерить только косвенно, метаболический поток является критически важным звеном между генами, белками и наблюдаемым фенотипом. Это происходит из-за флюксома, интегрирующего сети массы-энергии, информации и сигнализации. ^[21] Флюксомика имеет потенциал для предоставления количественного представления эффекта, который окружающая среда оказывает на фенотип, поскольку флюксом описывает взаимодействие генома и окружающей среды. ^[21] В областях метаболической инженерии ^[22] и системной биологии ^[23] методы флюксомики считаются ключевой технологией, обеспечивающей возможности, из-за их уникального положения в онтологии биологических процессов, что позволяет стехиометрическим моделям в масштабе генома выступать в качестве основы для интеграции разнообразных биологических наборов данных. ^[24]

Одним из потенциальных применений флюксомных методов является разработка лекарственных препаратов. Рама и др. ^[25] использовали FBA для изучения пути миколовой кислоты в Mycobacterium tuberculosis . Известно, что миколовые кислоты важны для выживания M. tuberculosis , и поэтому их путь был тщательно изучен. ^[25] Это позволило построить модель пути и FBA проанализировать ее. Результаты этого исследования выявили несколько возможных мишеней для будущих исследований.

FBA использовался для анализа метаболических сетей Staphylococcus aureus с множественной лекарственной устойчивостью . ^[26] Путем выполнения in silico одиночных и двойных делеций генов были идентифицированы многие ферменты, необходимые для роста.