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A method for estimation of elasticities in metabolic networks using steady state and dynamic metabolomics data and linlog kinetics

机译:一种使用稳态和动态代谢组学数据以及线性对数动力学估算代谢网络弹性的方法

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摘要

BackgroundDynamic modeling of metabolic reaction networks under in vivo conditions is a crucial step in order to obtain a better understanding of the (dis)functioning of living cells. So far dynamic metabolic models generally have been based on mechanistic rate equations which often contain so many parameters that their identifiability from experimental data forms a serious problem. Recently, approximative rate equations, based on the linear logarithmic (linlog) format have been proposed as a suitable alternative with fewer parameters.
机译:背景为了在体内条件下对代谢反应网络进行动态建模是至关重要的步骤,以便更好地了解活细胞的功能。到目前为止,动态代谢模型通常基于机械速率方程,该方程通常包含如此多的参数,以致于它们从实验数据中的可识别性构成了一个严重的问题。近来,已经提出了基于线性对数(线性)格式的近似速率方程作为具有较少参数的合适替代方案。

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