KI-Tools beschreiben den zellulären Stoffwechselstatus genau
Autor：Eve Cole
Aktualisierungszeit：2024-11-22 19:00:01
Science and Technology Daily, Peking, 3. September (Reporter Zhang Mengran) Ein Team unter der Leitung der Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne in der Schweiz hat ein KI-basiertes Tool RENAISSANCE entwickelt, das verschiedene Arten von Zelldaten kombinieren kann, um den Stoffwechselstatus von Zellen genau zu beschreiben. Dies hilft den Menschen, die Zellfunktion genauer zu verstehen. RENAISSANCE ist ein großer Fortschritt in der Computerbiologie und eröffnet neue Wege für die Gesundheitsforschung und biotechnologische Innovationen. Die moderne Biologie generiert umfangreiche Datensätze zu verschiedenen zellulären Aktivitäten. Diese Datensätze liefern Einblicke in verschiedene zelluläre Funktionen, wie z. B. Genaktivität und Proteinspiegel. Allerdings war es eine schwierige Herausforderung, diese Datensätze zu integrieren und zu verstehen, um den Zellstoffwechsel zu verstehen. Kinetische Modelle bieten eine neue Möglichkeit, komplexe Daten durch mathematische Ausdrücke des Zellstoffwechsels zu interpretieren. Sie dienen als detaillierte Karten darüber, wie Moleküle in Zellen interagieren und sich umwandeln und wie Materie im Laufe der Zeit in Energie und andere Produkte umgewandelt wird. Dieses Mal nutzte das Team RENAISSANCE, um ein kinetisches Modell zu erstellen, das das Stoffwechselverhalten von E. coli genau widerspiegelt. Das Tool generierte erfolgreich ein Modell, das dem experimentell beobachteten Stoffwechselverhalten entsprach und simulierte, wie Bakterien ihren Stoffwechsel im Laufe der Zeit in einem Bioreaktor anpassen. Die Studie zeigte auch, dass das dynamische Modell seine Stabilität auch dann aufrechterhalten kann, wenn es durch genetische Bedingungen und Umweltbedingungen gestört wird. Das Modell sagt zuverlässig zelluläre Reaktionen auf verschiedene Szenarien voraus und erhöht so seinen praktischen Nutzen in Forschung und industriellen Anwendungen. Metabolomics und Proteomics können nur eine begrenzte Anzahl von Metaboliten und Proteinen erkennen und quantifizieren, was zu einer unzureichenden Datenabdeckung führen kann, sagte das Team. Modellierungstechniken, die Daten aus verschiedenen Quellen integrieren und koordinieren, können diese Einschränkung beheben und das Verständnis ganzer lebender Systeme verbessern. Langfristig gesehen ist die Fähigkeit von RENAISSANCE, den Zellstoffwechsel genau zu simulieren, von großer Bedeutung. Es bietet dem Menschen ein leistungsstarkes Werkzeug zur Untersuchung von Stoffwechselveränderungen und hilft bei der Entwicklung neuer Behandlungen und Biotechnologien.
