代谢组学数据集成的动力学模型
摘要：代谢组学数据集变得越来越大且复杂，需要采用基于模型的数据整合和分析方法来最大程度地利用这些数据。代谢动力模型允许整合异质数据并分析动态表型。在本文中，我们回顾了最近使用动态代谢模型进行数据整合的研究工作，重点关注的是不局限于稳态测量或需要通量分布作为输入的方法。此外，我们还讨论了最近的进展和当前的挑战。我们得出结论，虽然还存在一些挑战，但在多个领域取得了很多进展，如可扩展的模拟工具的开发，动态建模是代谢组学数据分析的一种强大工具，尚未充分发挥其潜力。
作者：Polina Lakrisenko and Daniel Weindl
论文ID：2105.10365
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2021-05-24