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ゲノム規模の代謝モデルの高処理能な生成、最適化、解析

2010年9月10日 Nature Biotechnology 28, 9 doi: 10.1038/nbt.1672

ゲノム規模の代謝モデルは、生物の表現型を遺伝子型から予想するのに有用であることがわかっている。しかし、新たなモデルの開発は、ゲノム配列の解読に追いついていない。この問題を解決するため、ゲノム規模の代謝モデルを高処理能で生成、最適化、および解析するためのウェブ利用型リソース『Model SEED』を紹介する。Model SEEDは、既存の方法を統合し、この処理のほぼ全工程を自動化する技術を組み込んでおり、組み立てられたゲノム配列から約 48時間で代謝モデルを再構成する。我々はこれを利用して、分類学的に多様な細菌群を代表するゲノム規模の代謝モデルを130個生成した。そのうち22個が、利用可能な遺伝子の必須性およびBiologのデータに照らして妥当と認められ、モデルの精度の平均は、最適化前が66%、最適化後が87%と判定された。

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