生物信息学用于代谢网络研究的进展与展望

被引：14

作者：

何锋

马红武

赵学明

元英进

曾安平

机构：

[1] 天津大学化工学院

[2] 天津大学化工学院天津

[3] 天津 GBF-German Research Center for Biotechnology

[4] Mascheroder Weg

[5] Braunschweig

[6] Germany

[7] 天津

[8] 不详

来源：

化工学报 | 2004年 / 10期

关键词：

生物信息学; 基因组学; 代谢网络; 代谢途径; 基元模式; 极端途径;

D O I：

暂无

中图分类号：

Q-33 [生物学实验与生物学技术];

学科分类号：

摘要：

如何分析基因测序和高通量分析方法所获得的海量数据和信息 ,及由此而得到的复杂生物网络 ,是生物信息学研究者所面临的重要任务 .本文综述了基于基因组的大规模代谢网络重建和分析的进展 ,论述了利用生物信息学方法分析代谢网络结构的主要方法和结果 ;比较了现阶段两种最常用的代谢途径分析方法 ,即基元模式和极端途径的差异 ;列举了这两种方法在代谢网络结构和功能分析、工程菌设计等多方面的重要应用 ;指出了现阶段在途径分析领域存在的问题和应对的策略 .

引用

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