Все выпуски

Сформулирована задача описания объектов различной природы на основе системы линейных уравнений, в которой число неизвестных превосходит число уравнений. Важной особенностью такой задачи, существенно усложняющей ее решение, являются ограничения на значения ряда переменных. Примером такой задачи является выбор биохимических реакций, осуществляющих преобразование заданного субстрата (исходного вещества) в заданный продукт. В этом случае неизвестными являются скорости биохимических реакций, образующие искомый вектор решения. Компоненты этого вектора в описываемом подходе разделяются на две группы: 1) задаваемые, $\vec{y}$; 2) зависящие от задаваемых, $\vec{x}$. Изучены варианты конфигурации области допустимых значений $\vec{y}$, следующие из ограничений, наложенных на компоненты $\vec{x}$. Выявлено, что часть ограничений могут быть излишними и поэтому исключенными из рассмотрения, что упрощает решение задачи. Анализируются случаи, когда два или более ограничений на $\vec{x}$ приводят к появлению жестких связей между компонентами $\vec{y}$. Описаны методы поиска базисных решений, учитывающие особенности данной задачи. Постановка общей задачи и полученные решения проиллюстрированы биохимическим примером.

Описан векторно-матричный подход для теоретического конструирования метаболических путей, превращающих химические соединения, а именно заданные субстраты, в желаемые продукты. Это математическая основа для генерирования альтернативных наборов биохимических реакций, выполняющих заданное превращение «субстрат–продукт». Эти пути получаются из применяемой базы данных по биохимическим реакциям и используют стехиометрию и ограничения, основанные на необратимости некоторых реакций. Показано, что число ограничений может быть заметно снижено благодаря существованию семейств параллельных ограничительных плоскостей в пространстве потоков через реакции. Совпадающие плоскости с противоположными направлениями ограничений приводят к существованию фиксированных значений потоков через реакции. Рассмотрена также задача исключения так называемых футильных циклов. Использование этих факторов позволяет существенно снизить сложность задачи и необходимые вычислительные ресурсы. Приведен пример альтернативных биохимических путей превращения глюкозы и глицерина в янтарную кислоту. Обнаружено, что для заданной пары «субстрат–продукт» многие пути имеют один и тот же баланс макроэргических связей.

Проанализированы проблемы соответствия кинетических моделей клеточного метаболизма описываемому ими объекту. Изложены основы стехиометрии полного метаболизма и его больших частей. Описана биоэнергетическая форма стехиометрии, основанная на универсальной единице восстановленности химических соединений (редоксон). Выведены уравнения материально-энергетического баланса (биоэнергетической стехиометрии) метаболических потоков, в том числе баланса протонов с высоким электрохимическим потенциалом μ_H⁺ и макроэргических соединений. Получены соотношения, выражающие выход биомассы, скорость потребления источника энергии для роста и другие физиологически важные величины через биохимические характеристики клеточной энергетики. Вычислены значения максимального энергетического выхода биомассы при использовании клетками различных источников энергии. Эти значения совпадают с экспериментальными данными.

Выход биомассы — отношение вновь синтезированного вещества растущих клеток к количеству потребленного субстрата — источника вещества и энергии для роста клеток. Выход является характеристикой эффективности конверсии субстрата в биомассу. Эта конверсия выполняется метаболизмом, который является полным множеством биохимических реакций, происходящих в клетках.

В этой работе заново рассмотрена проблема предсказания максимального выхода роста живых клеток, основанная на балансе всего метаболизма клеток и его фрагментов, названных парциальными обменами (ПО). Для рассмотрения задачи использованы следующие ПО. При росте на любом субстрате мы рассматриваем стандартный конструктивный обмен (СКО), который состоит из одинаковых метаболических путей при росте различных организмов на любом субстрате. СКО начинается с нескольких стандартных соединений (узловых метаболитов): глюкоза, ацетил-КоА, $\alpha$-кетоглутарат, эритрозо-4-фосфат, оксалоацетат, рибозо-5-фосфат, 3-фосфоглицерат, фосфоенолпируват, пируват. Также рассматриваем передний метаболизм (ПМ) — остальная часть полного метаболизма. Первый ПО потребляет макроэргические связи (МЭС), образованные вторым ПО. В данной работе мы рассматриваем обобщенный вариант ПМ, когда учтены возможное наличие внеклеточных продуктов метаболизма и возможность как аэробного, так и анаэробного роста. Вместо отдельных балансов образования каждого узлового метаболита, как это было сделано в нашей предыдущей работе, данная работа имеет дело сразу со всем множеством этих метаболитов. Это делает решение задачи более компактным и требующим меньшего числа биохимических величин и значительно меньшего вычислительного времени. Выведено уравнение, выражающее максимальный выход биомассы через удельные количества МЭС, образованных и потребленных парциальными обменами. Оно содержит удельное потребление МЭС стандартным конструктивным обменом, которое является универсальным биохимическим параметром, применимым к широкому диапазону организмов и субстратов роста. Чтобы корректно определить этот параметр, полный конструктивный обмен и его передняя часть рассмотрены для роста клеток на глюкозе как наиболее изученном субстрате. Здесь мы использовали открытые ранее свойства элементного состава липидной и безлипидной частей биомассы. Было сделано численное исследование влияния вариаций соотношений между потоками через различные узловые метаболиты. Оно показало, что потребности СКО в макроэргических связях и NAD(P)H практически являются константами. Найденный коэффициент «МЭС/образованная биомасса» является эффективным средством для нахождения оценок максимального выхода биомассы из субстратов, для которых известен их первичный метаболизм. Вычисление отношения «АТФ/субстрат», необходимого для оценки выхода биомассы, сделано с помощью специального пакета компьютерных программ GenMetPath.