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代谢工程
代谢通量及其控制机制是细胞代谢的基础，为研究生物系统和生物技术应用提供了见解。然而，对微生物细胞工厂中生化反应的控制，尤其是在系统层面的控制，定量和预测性的理解是有限的。在这项工作中，我们提出了 ARCTICA，这是一个计算框架，它将基于约束的建模与机器学习工具相结合以应对这一挑战。使用模型蓝藻 Synechocystis sp. PCC 6803 作为底盘，我们证明 ARCTICA 可以有效模拟全球规模的代谢通量控制。主要发现包括：(i) 光合生物生产主要受卡尔文-本森-巴沙姆 (CBB) 循环中的酶控制，而不是受参与最终产物生物合成的酶控制；(ii) CBB 循环的催化能力限制了光合活性和下游途径；(iii) 核酮糖-1,5-双磷酸羧化酶/加氧酶 (RuBisCO) 是 CBB 循环中的主要限制步骤，但并非最主要的限制步骤。预测的代谢反应与之前的实验观察结果在质量上一致，验证了我们的建模方法。ARCTICA 是了解细胞生理学和预测基因组规模代谢网络中限速步骤的重要管道，从而为蓝藻生物工程提供指导。
南卡罗来纳州 - 州健康评估代谢障碍
苯基酮（PKU）高苯基血症是一种氨基酸疾病，是由于活性降低，合成障碍或苯丙氨酸羟化酶或其辅助因子的降低或回收的氨基酸疾病，BH 4。苯基酮（PKU）是由苯丙氨酸羟化酶缺乏引起的。没有这种酶，身体无法将苯丙氨酸（PHE）转化为酪氨酸（Tyr）。 苯丙氨酸在血液，尿液和中枢神经系统中积聚。 如果未经治疗，婴儿将经历深刻的智力残疾（ID）。 她或他也可以减少皮肤和头发的色素沉着，发霉的气味，异常行为和/或癫痫发作。 筛查PKU还可以鉴定出患有良性多苯基丙氨酸血症的婴儿，生物蛋白质辅因子生物合成的缺陷和生物蛋白辅助剂再生的缺陷。 Inheritance: Autosomal recessive Estimated Incidence: PKU - 1:16,000 Benign hyperphenylalaninemia (H-PHE) - unknown Defects of biopterin cofactors biosynthesis (BIOPT-BS) or regeneration (BIOPT-REG) - unknown, thought to be very rare Abnormal Screen Result: Elevated PHE Elevated PHE/TYR Method of Notification: All critical results are打电话给记录提供商。 下一步如果异常：在滤纸上尽快重复新生儿屏幕。 在已知重复结果之前，没有公式/喂养更改。 如果PHE在重复标本中仍明显升高，请参阅儿科代谢专家。 可能需要进一步的诊断评估来排除BH 4缺陷。 代谢专家将与代谢营养师协调进行PHE限制饮食。没有这种酶，身体无法将苯丙氨酸（PHE）转化为酪氨酸（Tyr）。苯丙氨酸在血液，尿液和中枢神经系统中积聚。如果未经治疗，婴儿将经历深刻的智力残疾（ID）。她或他也可以减少皮肤和头发的色素沉着，发霉的气味，异常行为和/或癫痫发作。筛查PKU还可以鉴定出患有良性多苯基丙氨酸血症的婴儿，生物蛋白质辅因子生物合成的缺陷和生物蛋白辅助剂再生的缺陷。Inheritance: Autosomal recessive Estimated Incidence: PKU - 1:16,000 Benign hyperphenylalaninemia (H-PHE) - unknown Defects of biopterin cofactors biosynthesis (BIOPT-BS) or regeneration (BIOPT-REG) - unknown, thought to be very rare Abnormal Screen Result: Elevated PHE Elevated PHE/TYR Method of Notification: All critical results are打电话给记录提供商。下一步如果异常：在滤纸上尽快重复新生儿屏幕。在已知重复结果之前，没有公式/喂养更改。如果PHE在重复标本中仍明显升高，请参阅儿科代谢专家。可能需要进一步的诊断评估来排除BH 4缺陷。代谢专家将与代谢营养师协调进行PHE限制饮食。向SC新生儿筛查计划报告所有发现。新生儿介绍：无。然而，年龄，低出生体重和/或TPN可能会影响多种氨基酸水平，包括精氨酸，蛋氨酸，苯丙氨酸，缬氨酸和亮氨酸。治疗：生物蛋白质辅因子生物合成或再生的PKU/缺陷：PHE限制饮食的生命。特殊的代谢配方可供所有SC居民（并确认诊断），目前无需任何费用。BH 4缺陷需要其他诊断评估和治疗。
大脑的代谢模式
目前缺乏可揭示儿童肌张力障碍不同大脑区域功能特征的影像学标记。在这项观察性研究中，我们通过揭示不同儿童肌张力障碍亚组的特定静息清醒大脑葡萄糖代谢模式，评估了 [ 18 F]2-氟-2-脱氧-D-葡萄糖 (FDG)-PET 在了解肌张力障碍病理生理学方面的效用。我们检查了 2007 年 9 月至 2018 年 2 月期间在英国埃夫利娜伦敦儿童医院 (ELCH) 接受深部脑刺激手术评估的 267 名肌张力障碍儿童的 PET 扫描。使用统计参数映射 (SPM12) 分析了没有大体解剖异常（例如大囊肿、严重的脑室扩大；n = 240）的扫描结果。在 144/240 (60%) 例患有 10 种最常见的儿童期肌张力障碍的病例中检查了葡萄糖代谢模式，重点检查了 9 个解剖区域。使用 39 名成人对照者作为比较组。遗传性肌张力障碍与以下基因有关：TOR1A、THAP1、SGCE、KMT2B、HPRT1（莱施·尼汉病）、PANK2 和 GCDH（戊二酸尿症 1 型）。后天性脑瘫 (CP) 病例分为与早产 (CP-Preterm)、新生儿黄疸/核黄疸 (CP-Kernicterus) 和缺氧缺血性脑病 (CP-Term) 相关。每个肌张力障碍亚组都有不同的 FDG-PET 摄取改变模式。最常见的表现是苍白球、壳核或两者的局部葡萄糖代谢减慢，但 PANK2 除外，该病例的基底神经节代谢似乎正常。HPRT1 独特地表现出所有九个大脑区域的葡萄糖代谢减慢。颞叶葡萄糖代谢减慢见于 KMT2B 、HPRT1 和 CP-核黄疸。额叶代谢减慢见于 SGCE 、HPRT1 和 PANK2 。丘脑和脑干代谢减慢仅见于 HPRT1 、CP-早产和 CP-足月肌张力障碍病例。额叶和顶叶代谢亢进的组合仅见于 CP-足月病例。PANK2 病例表现出顶叶代谢亢进和小脑代谢减慢的明显组合，但壳核-苍白球葡萄糖代谢完整。 HPRT1 、PANK2 、CP-核黄疸和 CP-早产病例的小脑和岛叶葡萄糖代谢减慢，以及顶叶葡萄糖代谢亢进。研究结果为肌张力障碍的病理生理学提供了见解，并支持肌张力障碍发病机制的网络理论。每个肌张力障碍亚组的“特征”模式可以作为有用的生物标记，用于指导鉴别诊断和指导个性化管理策略。
代谢工程通讯
假单胞菌 KT2440 是一种研究较为深入的细菌，可将木质素衍生的芳香族化合物转化为生物产品。假单胞菌中先进遗传工具的开发缩短了假设检验的周转时间，并使得能够构建能够生产各种目标产品的菌株成为可能。在这里，我们评估了可诱导 CRISPR 干扰 (CRISPRi) 工具集对荧光、必需和代谢靶标的作用。结果表明，用阿拉伯糖 (8K) 诱导启动子表达的核酸酶缺陷型 Cas9 (dCas9) 在各种培养基条件下以及靶向必需基因时均受到严格调控。除了批量生长数据外，还进行了单细胞延时显微镜检查，结果显示同克隆群体中敲低率的内在异质性。在指数增长的细胞中，研究了跨基因组靶标的敲低动力学，发现诱导后普遍存在 1.75 ± 0.38 小时的静止期，其中发生 1.5 ± 0.35 次倍增后才会观察到表型反应。为了展示这套 CRISPRi 工具集的应用，β-酮己二酸（一种性能优越的尼龙单体）以 4.39 ± 0.5 g/L 的浓度和 0.76 ± 0.10 mol/mol 的产量从对香豆酸（一种可从禾本科植物中提取的羟基肉桂酸）中生产出来。这些培养指标是通过使用更高强度的 IPTG (1K) 诱导启动子在指数期早期敲低 β KA 途径中的 pcaIJ 操纵子来实现的。这使得大部分碳被分流到所需产品中，同时无需补充碳和能量来源来支持生长和维持。
胆管癌的代谢重编程
摘要 代谢重编程是癌症的一个标志，它使肿瘤细胞能够满足快速增殖、侵袭和转移所需的增加的能量需求。事实上，许多肿瘤细胞获得了独特的代谢和生物能量特征，使它们能够在资源有限的条件下生存，主要是通过利用替代营养物质。最近的几项研究探索了癌细胞的代谢可塑性，目的是确定新的可用药物靶点，而限制营养物质获取的治疗策略已成功应用于某些肿瘤的治疗。胆管癌 (CCA) 是一种高度异质性的肿瘤，是第二大最常见的原发性肝癌。它的特点是对化疗有抵抗力和预后不良，5 年生存率低于 20%。在 CCA 的发病和进展过程中，代谢途径的失调已被描述。有氧糖酵解和谷氨酰胺补充增加使 CCA 细胞能够产生生物合成中间体。研究表明，涉及碳水化合物、氨基酸和脂质的其他代谢改变可维持癌细胞的生长和扩散。在这篇综述中，我们讨论了 CCA 发育过程中发生的复杂代谢重组，并导致独特的营养成瘾。我们还深入讨论了基于代谢变化的治疗干预措施的可能作用。© 2022 欧洲肝脏研究协会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
代谢工程 - NSF-PAR
a TEGA Therapeutics Inc，3550 General Atomics Court, G02-102，San Diego，CA，92121，美国 b 加利福尼亚大学圣地亚哥分校儿科和生物工程系，9500 Gilman Drive，La Jolla，CA，92093，美国 c 加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学院皮肤病学系，9500 Gilman Drive，La Jolla，CA，92093，美国 d 纽约州立大学理工学院纳米科学与工程学院，257 Fuller Road，Albany，NY，12203，美国 e 芝加哥洛约拉大学心血管研究所，健康科学部，2160 S 1st Avenue，Maywood，IL，60153，美国 f 国家生物标准与控制研究所，Blanche Lane，South Mimms，Herts，EN6 3QG，英国 g加利福尼亚大学圣地亚哥分校糖生物学研究与培训中心，9500 Gilman Drive，La Jolla，CA，92093，美国 h 加利福尼亚大学圣地亚哥分校细胞与分子医学系，9500 Gilman Drive，La Jolla，CA，92093，美国
发展代谢综合征
由于生活方式的变化和衰老，代谢综合征（MetS）的患病率及其成本正在增加。这项研究旨在开发一个深层神经网络模型，以根据营养摄入和其他与Mets相关的因素对MetS进行预测和分类。这项研究包括韩国国家健康和营养检查调查（2013- 2018年）40-69岁的17,848个人。，我们将MetS（存在3-5个风险因素）设置为因变量，而52个与MetS相关的因素和营养摄入变量为回归分析中的自变量。分析通过常规逻辑回归，基于机器学习的逻辑回归和深度学习进行了比较和分析模型的准确性，精度和回忆。火车数据的准确性为81.2089，在本研究中开发的MetS分类和预测模型中，测试数据的准确性为81.1485。这些精度高于传统的逻辑回归或基于机器学习的逻辑回归获得的精度。精度，回忆和F1得分也显示了深度学习模型的高精度。血液丙氨酸氨基转移酶（β= 12.2035）水平显示出最高的回归系数，其次是血天然天冬氨酸氨基转移酶（β= 11.771）水平，腰围（β= 10.8555），体重指数，体重指数，体重指数（β= 10.3842），和血甘糖级= 10.1.1800.1800.180。脂肪（胆固醇[β= -2.0545]和饱和脂肪酸[β= -2.0483]）在营养摄入量中显示出较高的回归系数。与传统的逻辑回归或基于机器学习的逻辑回归相比，用于分类和预测的深度学习模型的准确性更高。
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引言瘦素是一种蛋白质结构的激素，由脂肪组织释放的167种氨基酸组成。它是由人类中的ob/ob基因编码的（1）。这种激素对能量平衡和食物摄入具有重要影响（2）。已经表明，主要由体内脂肪组织合成的瘦素在某种程度上由胎盘，胃上皮，骨骼肌，垂体和乳腺分泌（3）。瘦素主要由脂肪组织合成和分泌，通过调节其在下丘脑中的特定受体来调节能量摄入和能量消耗之间的平衡，从而充当了一种抗生素因子。已经证明瘦素具有许多功能，例如繁殖，造血，胃肠道功能的调节，血管生成，交感神经系统激活的调节，确定骨密度，热生成和脑发育（3）。瘦素瘦素的结构具有四倍的螺旋结构，在结构上类似于1型螺旋家族的成员（4）。所有受体类型的瘦素类型均由LEPR基因编码，但它们以6种形式存在，即OBRA，OBRB，OBRC，OBRD，OBRD，OBRE和OBRF，具体取决于不同长度的细胞质结构域，这是不同长度的替代mRNA所用的替代mRNA所用中的替代mRNA所产生的。这些受体是1类细胞因子受体家族的成员（5）。瘦素受体在大脑和外周组织中表达。瘦素与其受体的结合导致刺激与Janus激酶2途径相关的受体，从而导致两个酪氨酸残基的磷酸化。（6）。在哺乳动物的所有组织中都可以看到瘦素受体（例如OBRA和OBRB）的表达，但OBRB仅在下丘脑中高度表达（4）。瘦素的三级结构。