Системная биология - модели

– метаболизм
регуляторные

(синтезируется столько же, сколько расходуется)
Задаем другие ограничения (состав среды)
Максимизируем производство

биомассы (её состав задан) или чего-то еще (АТФ)
Это сводится к задаче линейного программирования: выпуклый многогранник задан линейными ограниченими типа равенств (балансы) и неравенств (положительные потоки), надо максимизировать линейный функционал

на выход продукта – полезно для биотехнологии
Удовлетворительно предсказываются потоки в

стационарном состоянии
если лимитирует углерод
если лимитирует азот – хуже
потоки при необычном источнике углерода предсказываются хуже
но хорошо после того, как на этом источнике жило много поколений – приспособление за счет регуляции?

достаточно рассмотреть топологию карты метаболических путей (если в результате мутации

сильно удлинились пути до необходимых метаболитов, скажем, входящих в биомассу, то такой мутант не живет)
к тому же тут внутреннее противоречие – данные о реакциях принципиально неполны, пропущенная (отсутствующая в списке) реакция полностью эквивалентна мутации
и впрямь, находили новые реакции (в кишечной палочке)
потоки предсказываются плохо, но:
надо смотреть не глобальный экстремум, а точку в многограннике, ближайшую к старому экстремуму – тогда все правильно
приличные предсказания, если прошло много поколений – приспособления за счет регуляции?

сложности
неустойчивые системы диф. ур.
много параметров, часто не известных
оценка параметров
прямая (редко)
косвенная

– подгон решений под известный ответ (например, по зависимости концентраций веществ) – минимизация отклонения
правила гигиены: оставить часть экспериментальных данных (не использовать при подгонке), потом проверить, насколько хорошо они воспроизводятся

эффект замены ферментов (изменения констант, снятия ингибирования и т.п.)

образующих регуляторную сеть
нет хороших результатов