代谢网络的定量分析课件.pptVIP

第六章代谢网络的定量分析

l复杂的网络代谢理论为系统研究微生物提供了新的平台。l代谢网络应用主要是生物体内发生的多个化学反应的总和。根据研究目的的不同，代谢网络可以表达成三种不同形式的图：代谢物图、反应图、二分图。l代谢物图是把代谢网络中的代谢物看成是图的边；反应图是把酶看成图中的结点，连接两个连续反应的中间复合物看成是图的边；二分图是把代谢物和酶看成两种不同类型的结点。

用代谢网络定量分析的方法来解释细胞代谢的调控日益引起重视。在国外，1994年NIESON将代谢工程的定量分析方法，作为单独的一章加以介绍。近几年代谢网络定量分析法发展迅猛，各种方法不断涌现、发展，国内在1996年7月的第七届全国生物化工学术会议上才有涉及定量分析的研究论文出现。

l代谢网络途径分析从简单地分析代谢反应挂图已发展到最近的深入研究代谢网络结构的理论。代谢途径的确定于提供一个以整个代谢功能和表型为出发点进行途径定位方法是必不可少的。l对于这种鉴别和分析的方法，最有发展途的是利用凸分析原理，这些原理包括最近提出的元素模概念和极端途径模型，两者都能用于确定代谢网络的生产力的界限。途径分析用到一些数学概念，如零空间和凸多面的应用，

l途径分析在基因识别和生物技术上有很大应用前途由于对细胞代谢结构的深入理解和巨大的基因组信息在当可被利用，生物化学家和生物技术家将能得出细胞的完整代谢图并通过合理、定向的代谢工程来对它进行重新设计。

代谢网络应用理论基础l显然，利用数学工具进行分析是一个重要的方面。1960，匈牙利数学家艾尔德(P.Erdǒs)和莱利(A.Rényi)提出，用随机作图理论来分析网络的拓扑复杂性。他们的这一理论后来成为分析网络的经典数学方法，被称为“ER理论”，其研究的网络则被称为“ER模型”。

lER模型建立在随机过程上，即一定数量的节点彼此完全随机地连接在一起，每个节点具有相同数量的连接。因此，这种模型在统计意义上是一种均一性网络。l最近几年，随着大量数据的产生和计算机的应用，人们发现在现实世界里真实的网络与ER模型相差甚远。这些真实的网络既不是概率为零的绝对规则连接网络，也不是概率为1的完全随机连接的网络，而介于这两者之间。科学家把种类型的网络称为“小世络”(small-worldnetwork)。

u研究者发现，线的神经网络就是一种典型的小世界网络。许多自然状态下的网络还表现出一特别的属性：少数节点的连接数远高于平均的节点连接数。这类网络被称为“由规模网络”(scale-freenetwork)，属于高度非均一性的网络。u它具有真网络中最常见的两个特性：增长(growth)和偏好连接(preferentialattachment研究者利用基因组数据库，对动物、植物、微生物三大类型中的43种生物体的谢网络进行了分析，发现这些代谢网络均遵循着自由规模网络的设计原则。

代谢网络研究的主要研究成果l近几年，在代谢网络方面国外作了大量的研究。lH.Jeong,H.Tombor等利用SAYTHS技术研究了43种生物的细胞代谢网络得出：l1、它们都是自由规模网，这些网都是强健的和耐受出错的(error-tolerant)，也就是抗干扰的。l2、具有小世界特性：任何两个底物(节点)都可以有少量的代谢反应(连接点)与其连接。

3、高度连接的是底物而很少连接的则是种属特异性酶的产物。4、生物网络都是统计异质的，也就是说不同的节点由不同的连接数(k),符合倍数定律分布，也就是说在这样的网中，新的节点偏向于和已经连接了节点的节点连接。此种网即强健又具有抗出错能力。5、所有已测定的43种生物的代谢网络的结构和规模都是一样的。6、所有已测定的生物的平均连接数目(两个节点之间的连接数目)都意外地相近，在3左右。

7、如果一种底物(节点)由于催化其反应的酶的突变而突然降低，则很快就可能有一条最短的生化代谢途径和少数新酶的表达，通过更大的网络半径来补救。8、E.coli代谢网络计算机模拟和在体突变(Insilicoandinvivomutagenesis)研究表明，细胞可以耐受若干代谢酶的删除。9、拥有最多连接的节点也就是“hubs”在所有已测生物中都一样。对于微生物的

蛋白质之间的互作网研究表明，自由规模网有惊人的对抗意外损伤的能力，即使80%的随机选定的节点断裂，保留的20%仍能形成互联簇，使任何两个节点间连接。当然，这一特征依赖于hubs。在酵母菌中，0～10%的蛋白质少于5个连接，大于60%的多于15个互连（互相作用），这表明蛋白的互连度在决定缺陷基因表型中具有重要作用，

只有～18.7%的酵母基因（～14.4%的大肠杆菌基因）缺失使细胞致死。很多大肠杆菌的基因同时缺失甚至不会发生任何表型变化。证明很多基因在自由规模网中不具