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TRAEV框架预测代谢性状进化稳健性

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AI 综述

Chunhao Gu 等人提出计算框架 TRAEV,用约束代谢模型在计算机中预测微生物代谢性状的进化稳健性及目标性状演化轨迹。该框架先预测菌株在新环境中的即时代谢表型,再用 Monte Carlo 扰动分析纳入适应性进化的随机性,模拟适合度与目标性状的后续演化,并计算稳健性得分(RS)和权衡得分(TS)。 作者称已用两株工程化酿酒酵母的异源色素合成,以及多株葡萄酒酵母的两种目标香气生成性状(假设经实验室选择流程开发)验证了 TRAEV 对相对进化稳健性的预测,认为其结果可指导菌株开发,并可整合进跨菌株、性状与应用环境的计算菌株设计流程。

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10月27日
  1. PLOS Computational Biology
    TRAEV:用约束代谢模型在计算机中预测微生物细胞代谢性状的进化稳健性

    TRAEV 是一个基于约束代谢模型的计算框架,可在应用环境中预测代谢性状的进化稳健性及目标性状的演化轨迹。它先预测菌株在新环境中的即时代谢表型,再用 Monte Carlo 扰动分析纳入适应性进化的随机性,模拟适合度与目标性状随后的演化轨迹,并由此计算稳健性得分(RS)和权衡得分(TS)。作者用两株工程化 Saccharomyces cerevisiae 的异源色素合成,以及多株葡萄酒酵母的两种目标香气生成性状(假设经实验室选择流程开发)验证了 TRAEV 对相对进化稳健性的预测,表明其预测可指导菌株开发,并可整合进跨菌株、性状与应用环境的计算菌株设计流程。

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