当代生物学天生了有关各种细胞活动的大量数据集。这些数据集供应了对不同细胞功能的洞察，例如基因活动和蛋白质水平。然而，如何整合和理解这些数据集以理解细胞代谢，一贯是一项高难度寻衅。
动力学模型通过对细胞代谢的数学表达，供应了一种解读繁芜数据的新方法。它们可充当详细的舆图，描述分子在细胞内如何相互浸染和转化，以及物质如何随着韶光的推移转化为能量和其他产物。
这次团队利用RENAISSANCE创建了准确反响大肠杆菌代谢行为的动力学模型。该工具成功天生了与实验不雅观察到的代谢行为相匹配的模型，仿照了细菌在生物反应器中如何随韶光调度其代谢。
研究同时证明，纵然受到遗传和环境条件的滋扰，动力学模型也能保持稳定性。模型能可靠地预测细胞对不同情景的反应，从而增强其在研究和工业运用中的实际效用。
团队表示，代谢组学和蛋白质组学只能检测和量化有限数量的代谢物和蛋白质，这会带来数据覆盖不敷的问题。能整合和折衷各种来源数据的建模技能，则可填补这一限定并增强对全体生命系统的理解。
从长远角度看，RENAISSANCE能准确仿照细胞代谢具有重大意义，它为人类研究代谢变革供应了强大的工具，并有助于开拓新的治疗方法和生物技能。
【总编辑圈点】
细胞代谢是细胞内所发生的用于坚持生命的一系列有序化学反应的总称。生物体的成长、繁殖和朽迈，都和代谢密切干系。细胞一刻一直地在事情，而发生在细胞内的代谢过程又非常繁芜。各种代谢物，各种蛋白质……要对其进行仿照，难度可想而知。打算机科学的进步，给生物学的很多问题带来新的办理方案。这次，研究团队创建了基于AI的工具，其可帮助准确仿照细胞代谢，为研究代谢变革供应指引。理解了代谢，我们就节制了生命活动的密码。
来源：科技日报