Constraint-based reconstruction and analysis of metabolic and regulatory networks – Lars Nielsen

Implicit  in  the  collection  of  high  ‐  throughput  data  is  an  assumption  that  computational  models  ultimately  will  facilitate  biological  discovery,  reconciliation  of  heterogeneous  data  types,  identify  inconsistencies  and  enable  the  systematic  generation  of  hypotheses.  Current  naïve  statistical  models  fall  well  short  of  this  ambition,  while  the  use  of  the  conventional  dynamic  models  of  physics  suffers  from  our  inability  to  accurately  determine  in  vivo  parameters.  Constraint  ‐  based  models  use  stoichiometry,  thermodynamics,  physical  capacity  constraints  and  regulation  to  define  feasible  solution  spaces,  which  can  then  be  explored  using  a  range  tools  to  infer  network  behavior.  The  framework  has  proven  surprisingly  powerful  in  its  ability  to  predict  the  behavior  of  natural  as  well  as  engineered  networks.


Comments are closed.