| 초록 |
FBA는 대사 경로 데이터 베이스로부터 재구축된 대사 경로, 양론비, 및 선형계획법(linear programming)을 이용하여 세포 내부의 flux를 성공적으로 예측하였다. 그러나, 환경 변화에 따른 잠재적인 유전적 효과 (potential genetic effect)를 자동적으로 기준 대사 경로(reference metabolic pathway)에 반영하지 못하였다. 최근에 Boolean rules과 같은 이진 시스템으로 조절 제한 조건(regulatory constraints)을 FBA에 추가하려고 시도하고 있다. 이러한 이진 시스템으로 복잡한 transcriptional factors와 target genes사이의 관계를 단순히 on/off로 표현하는데에 한계가 있으며, 또한 stimuli, sensors/regulatory proteins, target genes사이의 관계 변화를 직관적으로 알기가 힘들었다. 따라서 본 연구에서는 기존의 방법을 향상시키기 위해서, 가중치를 가진 조절 네트워크 (weight-added regulatory network)을 정해진 기호로 모델링하였고, 이를 FBA에 통합함으로써 다이나믹한 분석이 가능하도록하였다. 최종적으로 우리가 제안한 통합 프레임워크의 타당성을 검증하기 위해서, E. coli의 중심 대사 경로(central metabolic pathway)를 기반으로 한 모델시스템을 특정 환경 조건하에서 모사하였다. |
