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通过白盒、灰盒和黑盒建模方法识别代谢途径中的通量检查点
代谢途径建模在药物设计中发挥着越来越重要的作用，因为它可以让我们更好地了解生物体代谢中潜在的调控和控制网络。然而，尽管该领域取得了快速进展，但途径建模对研究人员来说可能成为一场真正的噩梦，尤其是在实验数据很少或途径高度复杂的情况下。在这里，开发了三种不同的方法来模拟溶组织阿米巴原虫糖酵解的第二部分作为应用示例，并成功预测了最终的途径通量：一种包括详细的动力学信息（白框），另一种添加了调整项（灰框），最后一种使用人工神经网络方法（黑框）。之后，每个模型都用于代谢控制分析和通量控制系数确定。该途径的前两种酶被确定为在通量控制中发挥作用的关键酶。这项研究揭示了这三种方法对于在代谢途径建模领域根据现有数据构建合适模型的重要意义，对生物学家和建模者都有用。
