Флюс на щеке: Что такое зубной флюс и как от него избавиться?

Содержание

Почему от флюса раздувает щеку? Чем он опасен? И можно ли вылечить его самому? | Стоматология ROOTT

Ответили на самые важные вопросы о флюсе

Порой пациенты с зубной болью до последнего откладывают визит к врачу, надеясь, что проблема разрешится сама собой. И даже не подозревают, что результатом их героической выдержки может стать флюс. О том, что это такое и что с ним делать, рассказал наш стоматолог Виталий Владимирович Стотик.

Что такое флюс?

Флюс — это воспаление надкостницы. Так называют оболочку, покрывающую кость челюсти. В надкостнице много нервных окончаний, поэтому флюс сопровождается сильной болью, а еще — отеком прилегающей десны и щеки. Боль может усиливаться при жевании и отдавать в ухо. У некоторых пациентов также повышается температура тела.

К слову говоря, флюс — это устаревший термин, которым современные стоматологи не пользуются. На профессиональном языке воспаление надкостницы называют периоститом.

Почему возникает флюс?

Причинами периостита могут быть травма челюсти или глубокое воспаление десневых карманов. Но чаще в его возникновении виноват запущенный кариес.

Поселившиеся в зубе бактерии со временем проделывают в нем глубокую «дыру» и добираются до корня, вызывая там воспалительный процесс. В результате у верхушки корня образуются гнойные очаги. Через кость гной прорывается наружу и скапливается под надкостницей. Затем распространяется дальше — под слизистую десны и в щеку.

Так что по сути щека отекает не из-за больного зуба, а из-за того, что болезнь выходит за пределы зуба.

Это опасно?

Да, если затянуть с походом к врачу. Есть риск, что гной начнет распространяться в разные отделы лица и шеи. И даже спускаться ниже — к области сердца. Это осложнение называется флегмоной, и от него можно погибнуть.

А может флюс рассосасаться сам?

Нет, до тех пор, пока гнойный экссудат не найдет выход, флюс сам по себе не исчезнет.

Но, помимо описанной выше флегмоны, у нелеченного периостита возможен и другой исход: гнойник может лопнуть, образовав отверстие в десне (свищ). Через это отверстие гной отойдет наружу, и воспаление и боли утихнут. Но если гной истечет не полностью, «затишье» будет временным — пока инфекция снова не обострится. Поэтому идти к стоматологу с флюсом нужно обязательно: надеяться на то, что «а вдруг повезет», не стоит.

Как лечится флюс?

Вначале врач проводит осмотр и решает, что делать с больным зубом. Если шансов на спасение нет, его удаляют. Затем под местной анестезией лечится флюс: в десне делается разрез, рана очищается и промывается антисептиками. Чтобы гной окончательно вышел из тканей, в рану на несколько дней устанавливается маленькая трубка — дренаж. Пациенту назначаются антибиотики и противовоспалительные препараты.

Если зуб планируется сохранить, врач предварительно удаляет пораженные кариесом ткани, пульпу зуба и обрабатывает корневые каналы. Либо распломбировывает их, если ранее они были залечены. После этого вскрывается флюс, а спустя 2-3 недели проводится повторное лечение зуба.

Что можно и чего нельзя делать до посещения врача?
  • МОЖНО прополоскать рот теплым раствором соды или соли и принять безрецептурный анальгетик.
  • НЕЛЬЗЯ прикладывать к щеке теплые компрессы, делать повязки, прикладывать к зубу или десне лекарства.

Понравился материал? Ставьте 👍 и подписывайтесь. Мы пишем о том, как сохранить здоровье зубов и что делать, если возникли проблемы.

Возможно, вам также будет интересно:

Лечение флюса в Калининграде в стоматологии Genesis

Многие люди боятся посещать стоматологические кабинеты, поэтому нередко пропускают какие-либо заболевания, которые при своем развитии дают гнойное осложнение — периостит или, как его еще называют — флюс. Что приводит к его появления и каковы дальнейшие действия рассмотрим в этой статье.

Что такое флюс

Флюс является самым распространенным заболеванием, которое сопровождается острой болью и опуханием окружающих тканей. Во время развития периостита гной скапливается вокруг корня зуба и, при несвоевременном лечении, может привести к серьезным осложнениям, которые коснутся всего организма.

Развитие флюса может протекать незаметно для организма. Так, на начальной стадии он может никак себя не проявлять и обнаружить его можно лишь по наличию небольшой белой шишки на десне. Если начальная стадия была пропущена, развитие переходит на вторую стадию — острую. На этом этапе образуется мешочек, который заполняется гноем. Если и вторая стадия игнорируется пациентом, то заболевание уже имеет запущенный статус, при котором гной может проникнуть в мягкие ткани всего организма и вызвать опасное для жизни заболевание.

Так как данное состояние очень опасно для общего здоровья, то при первых подозрениях на флюс необходимо незамедлительно обратиться к врачу, самолечение в данном случае опасно. Так по каким же симптомам можно заподозрить у себя флюс?

Какие симптомы сопровождают флюс

Первое, что могут заметить пациенты, это острая боль, которая усиливается во время приема пищи, если на зуб оказывается давление. Визуально можно заметить отек тканей вокруг места образования флюса. Иногда отек переходит на область шеи, щеки и даже глаза, в зависимости от расположения очага воспаления, что влияет на симметричность лица. Возможно повышение температуры тела и, как следствие, появление озноба. Также нередко встречается нарушение сна, слабость и головная боль.

Если вы заметили у себя такие симптомы, то это повод посетить стоматолога как можно раньше.

Причины появления флюса

Чаще всего причиной возникновения флюса является не вылеченный кариес или воспалительные заболевания в районе корня зуба или десны. Все эти состояния являются очагом для скапливания гноя. Возникновение флюса происходит по причине присутствия следующих бактерий: стафилококки, стрептококки, гнилостные бактерии.

Также, помимо бактерий, причиной появления флюса могут послужить травмы зуба, вследствие которых была образована гематома, недостаточное внимание ежедневной гигиене полости рта, наличие других очагов инфекций в организме, бактерии которых попадают к зубу через приток лимфы или крови, также причиной может послужить хронический тонзиллит и ангина.

Методы диагностики

Первым флюс диагностирует у себя сам пациент по наличию шишки и болезненности. После этого необходимо отправиться к стоматологу, который сначала проведет визуальный осмотр челюсти и отправит на рентген, который покажет степень распространения воспалительного заболевания.

Также, если будет выявлен значительный по размерам очаг поражения, то потребуется сдать анализы, чтобы убедиться, что инфекция не проникла в организм.

Лечение флюса

Лечение периостита должно проходить строго по расписанной врачом схеме и под его наблюдением, чтобы избежать осложнений. Лечение включает в себя целый комплекс мер, по устранению и предотвращению дальнейшего развития заболевания.

После осмотра, гнойник, расположенный на челюсти вскрывается и удаляется его содержимое. Образовавшуюся рану следует обрабатывать антисептическим раствором для избежания попадания инфекции. После этих манипуляций, пациенту прописывают схему лечения с медикаментозными препаратами — антибиотиками и противовоспалительными средствами. Они помогают уменьшить отек, убить остатки инфекции и снять воспаление. Также, дополнительно может быть назначена физиотерапия.

Обратите внимание, что во время лечения прописанную схему прерывать нельзя, если какой-либо препарат вам не подходит, необходимо обратиться к лечащему врачу для его замены.

Во время лечения также запрещено греть место бывшего воспаления, использовать средства, содержащие аспирин и применять народные средства, несогласованные в врачом.

флюс на щеке что делать — 25 рекомендаций на Babyblog.ru

Совет 1 :ВСЁ О ЛЕЧЕНИИ СОДОЙ Области применения 1. Профилактика и лечение рака. 2. Лечение алкоголизма. 3. Отвыкание от курения. 4. Лечение всех видов наркоманий и токсикоманий. 5. Выведение из организма свинца, кадмия, ртути, таллия, бария, висмута и других тяжёлых металлов. 6. Выведение радиоактивных изотопов из организма, профилактика радиоактивного заражения организма. 7. Выщелачивание, растворение всех вредных отложений в суставах, в позвоночнике; камней в печени и почках, т.е. лечение радикулитов, остеохондрозов, полиартритов, подагры, ревматизма, мочекаменной болезни, желчекаменной болезни; растворение камней в печени, желчном пузыре, кишечнике и почках. 8. Очищение организма для усиления внимания, сосредоточенности, равновесия и успеваемости неуравновешенных детей. 9. Очищение организма от ядовитых веществ, выработанных при раздражении, злобе, ненависти, зависти, сомнении, недовольстве и других вредных чувствах и мыслях человека. Современные исследования в организме человека, животных и растений роль соды заключается в нейтрализации кислот, повышении щелочных резервов организма в поддержании в норме кислотно-щелочного равновесия.

У человека показатель кислотности pH крови должен находиться в норме в пределах 7,35-7,47. Если pH меньше 6,8 (очень кислая кровь, сильнейший ацидоз), то наступает смерть организма (БСЭ, т.12, с. 200). В настоящее время большинство людей страдает от повышенной кислотности организма (ацидоза), имея pH крови ниже 7,35. При pH меньше 7,25 (сильный ацидоз) должна назначаться ощелачивающая терапия: прием соды от 5 г до 40 г в сутки (Справочник терапевта, 1973, с. 450, 746). При отравлении метанолом внутривенная суточная доза соды достигает 100 г (Справочник терапевта, 1969, с. 468). Причинами ацидоза являются яды в пище, воде и воздухе, лекарства, пестициды. Большое самоотравление людей психическими ядами происходит от страха, беспокойства, раздражения, недовольства, зависти, злобы, ненависти… При потере психической энергии почки не могут удерживать в крови высокую концентрацию соды, которая при этом теряется вместе с мочой. Это другая причина ацидоза: потеря психической энергии ведет к потере щелочей (соды).
Если соду принимать правильно (с водой, начиная с 1/5 ч. ложки 2 раза в день), то ни какого раздражения слизистой это не должно вызвать. Для коррекции ацидоза назначают 3-5 г соды в сутки (Машковский М.Д. Лекарственные средства, 1985, т.2, с. 113). Сода, уничтожая ацидоз, повышает щелочные резервы организма, сдвигает кислотно-щелочное равновесие в щелочную сторону (pH примерно 1,45 и выше). В щелочном организме происходит активация воды, т.е. диссоциация ее на ионы Н+ и OH- за счет аминных щелочей, аминокислот, белков, ферментов, нуклеотидов РНК и ДНК. Здоровый организм для пищеварения вырабатывает сильно щелочные пищеварительные соки. Пищеварение в двенадцатиперстной кишке происходит в щелочной среде под действием соков: панкреатический сок, желчь, сок бруттнеровой железы и сок слизистой оболочки двенадцатиперстной кишки. Все соки имеют высокую щелочность (БМЭ, изд. 2,т. 24, с. 634). Панкреатический сок имеет pH=7,8-9,0. Ферменты панкреатического сока действуют только в щелочной среде.
Желчь в норме имеет щелочную реакцию pH=7,50-8,50. Секрет толстого кишечника имеет сильно щелочную среду pH=8,9-9,0 (БМЭ, изд. 2, т. 12, ст. Кислотно-щелочное равновесие, с. 857). При сильном ацидозе желчь становится кислой pH=6,6-6,9 вместо нормы pH=7,5-8,5. Это ухудшает пищеварение, что приводит к отравлению организма продуктами плохого пищеварения, образованию камней в печени, желчном пузыре, кишечнике и почках. В кислой среде спокойно живут глисты опистархоза, острицы, аскариды, цепни и др. В щелочной среде они гибнут. В кислом организме слюна кислая pH=5,7-6,7, что приводит к медленному разрушению эмали зубов. В щелочном организме слюна щелочная: pH=7,2-7,9 (Справочник терапевта, 1969, с. 753) и зубы не разрушаются. Для лечения кариеса кроме фтора необходим прием соды дважды в день (чтобы слюна стала щелочной). Сода, нейтрализуя избыточные кислоты, повышает щелочные резервы организма, делает мочу щелочной, что облегчает работу почек (сберегает психическую энергию), сберегает глутаминовую аминокислоту, предотвращает отложение камней в почках.
Замечательным свойством соды является то, что избыток её легко выводится почками, давая щелочную реакцию мочи (БМЭ, изд. 2, т. 12, с. 861). Но следует приучать тело к ней длительно (М.О., ч. 1, с. 461), т.к. защелачивание организма содой приводит к выведению большого количества ядов (шлаков), накопленных организмом за многие годы кислой жизни. В щелочной среде с активированной водой многократно возрастает биохимическая активность аминных витаминов: В1 (тиамин, кокарбоксилаза), В4 (холин), В5 или РР (никотиномид), В6 (пиридоксаль), В12 (кобимамид). Витамины, имеющие огненную природу (М.О., ч. 1, 205) могут полностью проявлять её только в щелочной среде. В кислой среде отравленного организма даже лучшие растительные витамины не могут выявить своих лучших качеств (Бр., 13). Большие дозы соды с водой не всасываются и вызывают понос, используются как слабительное. Для борьбы с аскаридами и острицами применяют аминную щёлочь пиперазин, дополняя его клизмами соды (Машковский М.Д., т. 2, с. 366-367).
Сода применяется при отравлении метанолом, этиловым спиртом, формальдегидом, карбофосом, хлорофосом, белым фосфором, фосфином, фтором, йодом, ртутью и свинцом (Справочник терапевта, 1969). Раствор соды, едкого натра и аммиака применяют для уничтожения (дегазации) боевых отравляющих веществ (КХЭ, т. 1, с. 1035). ПРИЕМ СОДЫ Принимать соду необходимо натощак, за 20-30 мин. до еды (нельзя сразу же после еды — может быть обратный эффект). Начинать с малых доз — 1/5 чайной ложки, постепенно увеличивать дозу, доводя до 1/2 чайной ложки. Можно развести соду в одном стакане тепло-горячей кипяченой воды, либо принять в сухом виде, запивая (обязательно!) горячей водой (один стакан). Принимать 2-3 р. в день. Для отвыкания от курения: полоскание рта густым раствором соды или обмазывание полости рта содой со слюной: сода кладётся на язык, растворяется в слюне и вызывает отвращение к табаку при курении. Дозы малые, чтобы не нарушать пищеварения. Лучшая профилактика инсультов: массировать десны утром и вечером, после чистки зубов содой (щеткой или пальцами), капнув в нее перекись водорода. Внутренний прием соды — это профилактика рака, для лечения нужен контакт с опухолью, поэтому наиболее эффективно лечить в домашних условиях можно рак груди, кожи, желудка, женские виды рака — куда непосредственно может попасть сода. Всем знакомая и банальная сода имеет свою собственную древнюю историю. Пищевая сода добывалась нашими предками из золы некоторых растений и использовалась в быту, в кулинарии и для лечения различных заболеваний. А уже в наши дни ценные свойства соды подтвердила и наука. Так, выяснилось, что пищевая сода абсолютна нетоксична. Её можно без опаски применять в быту для мытья посуды, стекла, раковин, кафеля и пр. предметов. Особенно незаменима питьевая сода для мытья детской посуды. Так как у меня маленькие дети, для бытовых нужд я использую в основном только пищевую соду и обычное хозяйственное мыло. Сода прекрасно отмывает все загрязнения! Чтобы было удобнее мыть посуду содой, я просто пересыпала её в банку из-под пемоксоли и теперь этот божественный порошок у меня всегда под рукой и в удобной таре. Нужно что-то отмыть — беру губку, сыплю на неё немного соды и отлично всё отмывается! Стираю я тоже с помощью всё той же пищевой соды. Растворяю пригоршню соды в тазу с водой, замачиваю грязные вещи, а потом отстирываю с мылом (натуральным). Ну, а после того, как я узнала о лечебных свойствах пищевой соды, я влюбилась в неё окончательно. Какое же лечение возможно с помощью соды? Список обширен. И начну я своё описание с самого распространенного применения соды в народной медицине, а именно, с изжоги. Лечение изжоги и отрыжки содой Мучительная изжога — это симптом повышенной кислотности желудка. Чтобы нейтрализовать кислоту, достаточно в стакан воды добавить 1 ч. ложку питьевой соды, размешать и залпом выпить. Более «вкусный» рецепт снимет и изжогу, и отрыжку: в стакан воды положите половину чайной ложки пищевой соды, тщательно размешайте, чтобы сода полностью растворилась. Сода пищевая — лечение фурункула Фурункул прекрасно лечится аппликацией из соды и алоэ. Сначала присыпьте фурункул содой, затем сверху соды наложите разрезанный вдоль листик алоэ, прочно забинтуйте. Держать 2 дня, не мочить! Лечение пищевой содой фурункула эффективно, несмотря на видимую простоту исполнения. Сода от боли в горле при простуде, кашле Проверенный рецепт от боли в горле при простуде — полоскание раствором питьевой соды из расчета 1 ч. ложка на стакан теплой воды. Лечение мозоли, натоптышей и растрескавшихся пяток содовой ванночкой При застарелых твердых мозолях, натоптышах или при трещинах на пятках хорошо зарекомендовали себя содовые ванночки. Пригоршню соды растворите в тазике с горячей водой. Опустите в него ноги и держите так 15 мин. Потом обработайте ступни пемзой или пилкой для ног. Сода вылечит ожог Незаменима пищевая сода и при лечении ожогов. На кухне сода должна быть всегда под рукой. Если обожглись — сразу же сделайте крепкий раствор соды из расчета 1 ст. ложка на стакан воды. Смачивайте ватный тампон в растворе и прикладывайте на ожог, пока боль не пройдет. Можно также 1 ч. ложку соды смешать с таким же количеством растительного масла и смазать получившейся мазью место ожога. Через 5-10 минут боль от ожога проходит. Волдыри после такой процедуры не появляются. Пищевая сода для волос. От перхоти Пищевая сода полезна для волос. Её можно добавлять из расчета ½ ч. ложки на 1 колпачок шампуня (натурального). Полученным средством мыть волосы. Жирные волосы — 1 раз в неделю. Сухие — 1-2 раза в месяц. Волосы долго будут чистыми и блестящими. При перхоти поможет народный рецепт с содой. Забудьте на время о шампунях. Попробуйте мыть голову пищевой содой. Делается так — сначала намочите волосы, потом слегка массируя, втирайте в кожу головы горстями пищевую соду. Затем большим количеством воды смойте соду с волос и высушите их. У кого-то раньше, у кого-то позже — но перхоть пройдет. Главное — не сдавайтесь. Не бойтесь, что первое время волосы станут суше, чем обычно. Потом салоотделение восстановится. Лечение пищевой содой перхоти — это проверенный народный рецепт. Лечение молочницы пищевой содой Многие женщины безуспешно стараются вылечить молочницу. Это заболевание очень коварно. Поможет в лечении молочницы — пищевая сода. 1 ч. ложку соды растворите в 1 л кипяченой воды комнатной температуры. Полученной смесью хорошенько проспринцуйте влагалище, чтобы вымыть из него весь «творожок». Делать эту процедуру нужно утром и вечером два дня подряд. Сода от флюса Флюс прекрасно лечится горячими содовыми полосканиями, раствор готовится из расчета 1 ч. ложка пищевой соды на стакан горячей воды. Пищевая сода вылечит зуд от укусов насекомых. Снимет опухоль от укусов пчелы, осы Укусы насекомых часто вызывают зуд кожи. Чтобы нейтрализовать зуд используйте раствор пищевой соды в воде (1 ч. ложка на стакан воды). В растворе смачивайте ватные диски и прикладывайте к месту укуса. При укусах пчел или ос на месте укуса может образоваться опухоль. Чтобы вылечить опухоль от укуса пчелы или осы — сделайте кашицу из соды и воды, натрите этой кашицей место укуса, затем, не смывая соду, сверху приложите свежий лист подорожника (или петрушки), забинтуйте и держите так минимум 12 часов. Отбеливание зубов Зубы можно отбеливать пищевой содой. Щепотку соды насыпьте на зубную щетку, затем очень осторожно почистите зубы. Эту процедуру можно делать не чаще 1 раза в 7-10 дней. Иначе можно повредить эмаль. Пищевая сода от пота Наши прабабушки не знали дезодорантов, они использовали пищевую соду от запаха пота. После душа на чистые сухие подмышки нанесите немного пищевой соды и слегка вотрите её в кожу. Запах пота не появится как минимум 24 часа. Пищевая сода от прыщей От прыщей поможет очищающая маска с геркулесом. Размельчите на кофемолку геркулес до состояния муки. На 1 стакан молотого геркулеса добавьте 1 ч. ложку пищевой соды. Тщательно перемешайте. Перед применением возьмите 1 ст. ложку этой смеси и добавьте в неё немножко воды, чтобы получилась кашица. Нанесите её на лицо на 15-20 мин. Затем смойте с помощью спонжа или ватного диска большим количеством воды. Для полного избавления от прыщей нужно использовать эту маску ежедневно или через день, пока не закончится весь стакан из подготовленной смеси. При необходимости курс повторить. Из сообщений на форумах «…когда моя опухоль в груди выросла с 3 см до 6,5 см за довольно короткий срок и локализовалась, он мне предложил операцию. Но я отказалась — уже не чувствовала к нему доверия. Врач просто бросил мою медкарту на стол и заявил, что больше 5 лет жизни он мне не даёт! Сегодня 2010 год, у меня три внучки и 11 летняя дочь, которую я родила сама без всякого кесарева сечения в 41 год.» «Прежде всего, хочу сказать, что я лечила женские формы онкологии, а во внутрь соду нужно пить исходя из 1 чайной ложки на стакан теплой воды. Пить понемногу и часто. Уколы я не делала, зато спринцевалась горячим раствором соды из такого соотношения на 0,5 л кипяченной воды 1 десертная ложка соды. Делала я такие спринцевания так часто, как могла, не менее 5-6 раз в день. Можно клизмиться, посоветовавшись с врачом, ведь у каждого свой диагноз, и то, что одному жизнь — другому может быть не на пользу. Еще хочу предостеречь от употребления молочных продуктов, которые способствуют образованию в организме каллогенов и засоряют лимфу. Нужно обязательно *провести очистительные процедуры, проклизмиться*, чтобы освободить прямую кишку от каловых камней. Это уже даст ослабленному организму большое облегчение. Я это делала по Брегу: неделю — каждый день, неделю — через день, неделю — через два дня, потом через три и до одного раза в месяц. Потом нужно такому больному полностью изменить образ жизни и питания. Я голодала 40 дней на яблочном соке. Потом 7 лет совершенно не ела мяса, молочных продуктов и сладостей. Молочные продукты засоряют лимфоток, а сахар — это питание раковых клеток. Об этом в двух словах не напишешь, но коротко могу сказать, что согласно исследованиям, импульсы поступающие от раковых клеток мозг рассматривает как импульс от гематомы (ушиба) или раны и начинает их лечить, питать глюкозой, что приводит к заживлению и рассасыванию ран и гематом, а в случае с онко — к росту раковых клеток…Поэтому, сахар, молоко и мясо всех видов надо исключить. Делать упор на овощи, лучше красного цвета, яблоки, морковь и капусту. Опять таки, надо все индивидуально, прислушиваться к организму и своему самочувствию. А овощи находить по возможности чистые и ни в коем случае не модифицированные». «Я принимаю её ежедневно, иногда при сильном напряжении, до восьми раз в день по кофейной ложке. Причём я просто высыпаю её на язык и запиваю водой.» «Советую вам ежедневно принимать два раза в день двууглекислую соду. При болях в подложечке (напряжение в солнечном сплетении) приемы соды незаменимы. Да и вообще, сода — самое благодетельное средство, она предохраняет от всевозможных заболеваний, начиная от рака, но нужно приучить себя принимать её ежедневно без пропусков…» «Для ослабления диабета принимают соду…» «Доза соды для мальчика (диабетика в 11 лет) — четверть чайной ложки четыре раза в день» «Запоры лечат различными способами, упуская из вида самый простой и естественный, а именно: простую пищевую соду с тёплой водой. В данном случае действует металл натрий. Сода дана для широкого употребления людям. Но об этом не знают и часто применяют вредные и раздражающие лекарства… Сода тем хороша, что не вызывает раздражения кишечника»

Фабрика флюсов

С 1994 года Flux Factory принял более 300 художников-резидентов, как местных, так и зарубежных. Flux Factory провела более 700 выставок и массовых мероприятий по всем направлениям.

Ваша полностью не облагаемая налогом поддержка позволяет Flux Factory продолжать предоставлять доступное пространство нашим 50 ежегодным художникам-резидентам, а также предлагать стипендии начинающим художникам для заказа более 100 новых работ каждый год и проведения наших многочисленных бесплатных публичных выставок. .

Если вы хотите узнать больше о различных способах поддержки Flux Factory, обратитесь к Люсии Ролдан, директору по развитию и финансам, по адресу [email protected]

Поддерживающие ежемесячные взносы — эффективный способ поддерживать программирование Flux Factory сейчас и в будущем. Пожалуйста, подумайте о том, чтобы стать другом Flux с подарком в размере 10 долларов или более каждый месяц, чтобы получать бесконечную благодарность, льготы и возможности, такие как приглашения на кураторские туры только для членов для вас и друга, только по приглашению на приемы друзей Flux, Behind тур по сценам Flux, включая посещение студии, или приглашение на осенний бенефит для вас и вашего друга, среди многих других.

ОРГАНИЗАЦИИ

Поддерживающие программу

Flux Factory в прошлом и настоящем включают Департамент культуры Нью-Йорка в партнерстве с городским советом и дискреционное финансирование от члена совета Джимми Ван Брамера New York Community Trust , Фонд Виллема де Кунинга , Фонд Тейгера , Фонд Ставроса Ниархоса , Фонд визуальных искусств Энди Уорхола ; Совет по делам искусств штата Нью-Йорк  при поддержке губернатора Эндрю Куомо и Программы Законодательного собрания, культуры и искусства штата Нью-Йорк Nordic Culture Point , Trust for Mutual Understanding , National Endowment for the Arts , The NYC & Company Foundation , Дискреционное финансирование от президента округа Квинс , Фонда Джозефа Робертса , NYSCA Electronic Media/Film в партнерстве с Wave Farm: Media Arts Assistance Fund, Danish Arts Foundation , Фонд Хайда и Уотсона , Товарищество парков , Художественный фонд земли Саксония-Анхальт , а также неденежная поддержка от Book1 Design Hostel и Материалы для искусства .

ДОНОРЫ

Бенджамин Биде, Софи Кавулакос, Таджа Чик, Майкл Курсио, Реми Далтон, Хосе Доминго, Хуссейнату Диалло, Кейт Фаул, Пол Кунихольм, Худа Лазрак, Кейт Лепор, Джона Леви, Шейла Левандовски, Брендан Миллинер, Боб Роу, Карен Шанкофф, Ариэль Сигел, Джойселин Тейлор, Белинда Вайтлауф и Фрэнк Ву, среди прочих.

ДРУЗЬЯ ПОТОКА

Железный повар

Сара Вайтлауф, Барри Майнцер

Лидеры

Джона Леви, Шейла Левандовски, Тристан Надаль, Салли Швед

Друзья

Брайан Берд, Джулия Кларк, Ханна Фришберг, Сода Джерк, Ливанская мафия, Маргарет Макинрой, Лаура Поулос, Элени Захаропулос

Круг Фламинго

Алия Бонар, Джейсон Браун, Мелани Кон, Рой Далингер, Лизабет Данн, Эбигейл Энцмингер, Сара Фрейзер, Хайба Гамильтон, Ханна Хьюстон, Томас Иглхарт, Нацуко Комацу, Эмбер Мюссер, Уилл Оуэн, Роберт Роу, Дженис Зюсс, Мария Варона

Флюсеры

Джин Барберис, Хлоя Басс, Мередит Блэкмор, Серра Виктория Ботвелл Фелс, Карла Бром, Кей Кэннон, Джейкоб Конуэй, Белинда Колон, Нани Делс, Майкл Дипьетро, ​​Адель Эйзенштейн, Дэвид Гор, Кэмерон Грейнджер, Синтия Гройя, Маргарита Хэган, Витеке Хелденс , Хайме Иглхарт, Оливера Йокич, Юнг Ин Юнг, Хизер Капплоу, Карина Кауфман-Гутьеррес, Лотте Кьоллер, Ронда Лоури, Элизабет Ласскин, Кларинда Мак Лоу, Алисса Марко, Мартина Мронговиус, Маунг, Шэрон Моррисон, Дью Онвука, Люсия Ролдан, Джесс Роллс, Тара Сансоне, Юваль Шарон, Джордж Стаматиадес, Джойселин Тейлор, Пьер Тромбер, Ли Тусман, Рупа Васудеван, Сара Уотсон.

Соавторы

Музей ARoS, Берлин-Розен, Театр Шоколадной Фабрики, Готэм, Interval Projects, Культурный Альянс Лонг-Айленд-Сити (LICCA), Rethinking Residencies, Молодежный организационный институт аболиционистов (AYO, NYC!), The Other Desert Radio и Whale Sarcophagus, среди прочих.

✅ Проблема с зубами. Флюс, флюс и отек щеки. Крупный план красивой грустной девушки, страдающей от изображения и стокового фото. 281401357

✅ Проблема с зубами. Флюс, флюс и отек щеки.Крупный план красивой грустной девушки, страдающей от изображения и стокового фото. 281401357

Проблемы с зубами Поток флюса и отек щеки Крупный план красивой грустной девушки, страдающей от сильной зубной боли Привлекательная женщина, чувствующая болезненную зубную боль Концепция здоровья и ухода за зубами


СКАЧАТЬ ЭТО ИЗОБРАЖЕНИЕ

Связанные премиум стоковые изображения


Брюнетка средних лет в повседневном свитере, стоящая на изолированном белом фоне, удивленная рукой на голове за ошибку — помните ошибку. Концепция забытой плохой памяти. Морские камешки. Маленькие камни гравий текстуры фона. Куча гальки. Цветной камень в фоновом режиме. Крупный план чертежей и цветных узоров на столе с дизайнерами, работающими на заднем плане Изумленный сумасшедший молодой брюнет в повседневном стиле с футболкой и джинсовым комбинезоном стоит и смотрит в камеру с рок-жестами руками и кричит. крытая студия выстрел изолирован на сером фоне. Человеческие руки, работающие с документами за столом крупным планом — документы финансового учета красивый молодой индийский / азиатский врач со стетоскопом в медицинской маске в белом халате на синем фоне.новые болезни молодой человек держит смартфон на белом фоне судья в наручниках на фоне стола Беременная женщина со списком имен детей и сонограммой сидит на кровати крупным планом Летний канцелярский натюрморт. Пустой макет поздравительной открытки. Бежевые шелковые шарфы-белый цветок. Плоский вид сверху. Концепция женского образа жизни и отдыха. Город Курессааре остров Сааремаа Эстония старый средневековый замок фотографии Вид с воздуха на долину Вале-Гласиар-ду-Зезере в Серра-Эштрела, Португалия Розы и лепестки на скомканной белой ткани.Естественное элегантное украшение. Романтический фон с копией пространства на розовом конверте. Вид сверху — плоская планировка. Да! Выражение счастья африканца в традиционной одежде, радующегося победе. Крытый-изолированный на сером фоне Крупный план красной кухни. Приборы на кухонном столе Набор букв из вируса, выделенного на белом фоне. Заглавная буква Y-Z и цифра 0-1 3D-рендеринга. Ковид шрифт 3d Молодая красивая женщина с розовыми волосами в униформе врача, страдающая от головной боли, в отчаянии и стрессе из-за боли и мигрени.руки на голову. WETZLAR-GERMANY — 2020-08-19 Коробка красных ягод, ревеня и черного цитрусового чая. Студия выстрел изолирован на белом фоне. Молодая деловая женщина, глядя на рисунок лампочки над головой. Концепция успеха и запуска. вязаное зеленое платье для куклы на белом фоне. Улыбающаяся азиатка стоит и указывает пальцем на оранжевом фоне. Альпийское озеро Зеефельдзее или озеро Зеефельд в горном массиве Ури-Альпы-Заксельн-кантон Обвальд-Швейцария (Kanton Obwalden-Schweiz) Клавиатура и жестяная банка с энергетическим напитком на синем фоне.Летающие конверты. Концепция бизнес-работы за компьютером по электронной почте. Плоский вид сверху. тарелка с красной черешней на фоне желтого цвета бумаги. Закрыть. Вид сверху. Макет. Клавиатура и белый мобильный телефон на синем фоне. Бизнес-концепция — офисная работа — мобильное приложение и веб-сайт. Баннер. Плоский вид сверху. букет из розового и белого пиона и соломенной шляпы на фиолетовом фоне цветной бумаги. Летнее фото. Клавиатура и геймпад на синем фоне. Рисунок каракулей с тактикой игры.Баскетбол. Концепция компьютерных игр-развлечение-игра-досуг. Плоский вид сверху.

Наш стоковый фотограф #281401357 был помечен этой картинкой как Флюс боль фон блондинка кариес полость щека стоматолог стоматолог стоматология болезнь восемь выражение лицо чувство женщина девушка зеленый флюс рука здоровье здравоохранение здоровый держать больно болезнь изолировать медицинская медицина молярный рот операция боль в полости рта болезненные проблемы пиорея чувствительная чувствительность болезнь рывок стоматология отек опухший симптом зуб зубная боль несчастная мудрость женщины

Фото Дата обновления: 2022-02-21 03:17:31 — Размеры этого изображения: 991 x 573 пикселей, средний: 1644 x 1074 пикселей, большой: 2833 x 1862 пикселей, большой: 4909 x 3222 Пиксели,
Вы можете использовать это изображение, купив нашу дешевую лицензию на стоковые фотографии (Royalty Free).

Связанные Премиум стоковые фото

Наша творческая группа хотела бы порекомендовать вам несколько фотографий из той же категории:

Шлем HJC i50 Flux | XtremeHelmets.com

Внедорожный шлем HJC i50 Flux MC-1SF MC-3HSF MC-6SF MC-41SF

DS-X1 предназначен как для езды по городу, так и по бездорожью. Этот шлем для двойного спорта состоит из усовершенствованной композитной оболочки из поликарбоната, что обеспечивает легкий шлем с превосходной посадкой и комфортом с использованием передовой технологии CAD.Большое отверстие для глаз можно носить с защитным экраном Pinlock или с очками для бездорожья. Козырек имеет большие отверстия для потока воздуха, чтобы минимизировать подъемную силу на высоких скоростях, и его можно снять, чтобы полностью закрыть лицо. В этой конструкции предусмотрена канавка для очков, которая подходит для водителей, носящих очки. В комплект входит шторка для подбородка для катания в прохладную погоду, также доступны варианты для снега.

Корпус из улучшенного поликарбонатного композита

  • Легкий вес, превосходная посадка и комфорт благодаря передовой технологии САПР
  • Ударопоглощающая подкладка из пенополистирола различной плотности
  • Визор с регулировкой максимальной дальности

SLID (распределение воздействия скользящего слоя)

  • Эффективно смягчает удар и нейтрализует разнонаправленный удар

Большое отверстие для глаз

  • Максимальная видимость и превосходная посадка очков
  • Задний аэродинамический спойлер

Усовершенствованная канальная система вентиляции ACS

  • Верхние и лобовые воздухозаборники в сочетании с задними выходными вентиляционными отверстиями обеспечивают сквозную вентиляцию, помогающую отводить тепло и влагу вверх и наружу из внутренней части шлема

Внутренняя облицовка SuperCool®

  • Больше комфорта в условиях грязи и бездорожья
  • Коронная и щековая подушечки съемные и моющиеся
  • Щечные подушечки взаимозаменяемы во всех размерах корпуса

Нейлоновый ремешок с двойным D-образным кольцом

  • Аккуратно фиксирует подбородочный ремень

Сертификация: Одобрено ECE и DOT
Вес:  2. 95 фунтов / 1340 граммов (приблизительно для размера Medium Solid Color)
Форма: Промежуточный овал

Mr. Flux by Kyo Maclear

Я получил эту книгу бесплатно от NetGalley в обмен на честный обзор. Это не влияет на мое мнение о книге или содержание моего обзора.

Я решил попросить мистера Флакса, потому что мне понравилась обложка, и я подумал, что это забавная книга. Я часто выбираю свои книжки с картинками по рисунку, который я вижу на обложке, потому что это главная причина, по которой мне так нравятся книжки с картинками.

«Мистер Флакс» рассказывает о городе, где все довольны существующим положением дел и чувствуют себя некомфортно с

Я получил эту книгу бесплатно от NetGalley в обмен на честный обзор. Это не влияет на мое мнение о книге или содержание моего обзора.

Я решил попросить мистера Флакса, потому что мне понравилась обложка, и я подумал, что это забавная книга. Я часто выбираю свои книжки с картинками по рисунку, который я вижу на обложке, потому что это главная причина, по которой мне так нравятся книжки с картинками.

Мистер Флакс рассказывает о городе, где все довольны тем, как обстоят дела, и чувствуют себя неловко, пытаясь попробовать что-то новое. Когда мистер Флакс переезжает в город, его соседи не знают, что им делать с его странностями.

Эта книга была очень странной. Сообщение было для меня ясно, но работа с изменениями — такое абстрактное понятие. Я не уверен, что это то, к чему можно подойти так прямолинейно. Одна из моих любимых книжек с картинками — «Ужасные свитера Лестера», в которой также частично рассказывается о том, как справляться с переменами.Тем не менее, он тонко затрагивает тему, и я думаю, именно поэтому он работает так хорошо. В «Мистере Флаксе» персонажи говорят о самих переменах. Мистер Флакс назван в честь перемен. Это было похоже на то, что послание проповедуется, а не тонко преподается. Теперь все, что я говорю, имеет в виду целевую аудиторию: детей. Дети находятся на совершенно ином уровне, чем взрослые, и объяснить что-то вроде изменений может быть сложно. Я чувствую, что лучше подходить к этому тонко, а не заявлять, что мы говорим об изменении напрямую.

У меня неоднозначное отношение к этой книге. Это было забавно, хотя и очень странно. Мне понравилось искусство и общий посыл. Я просто не думаю, что сообщение было сделано наилучшим образом для понимания большинства детей. Сомневаюсь, рекомендую ли я его. Может, попробовать на себе?

Прочтите больше отзывов на сайте Owl Tell You About It.

Утвержденные методы определения распределения внутриклеточного метаболического потока на основе транскриптомных данных

Аннотация

Фон

Было разработано несколько методов для прогнозирования внутриклеточных метаболических потоков в масштабах всей системы и конкретных состояний путем интеграции транскриптомных данных с метаболическими моделями в масштабе генома.Хотя существующие методы эффективны во многих условиях, они имеют несколько недостатков, и неясно, какой метод имеет наибольшую точность в целом из-за ограниченной проверки относительно экспериментально измеренных внутриклеточных потоков.

Результаты

Мы представляем общую стратегию оптимизации для вывода распределения внутриклеточного метаболического потока на основе транскриптомных данных в сочетании с метаболическими реконструкциями в масштабе генома. Он состоит из двух разных шаблонных моделей, называемых DC (модель с определенным источником углерода) и AC (модель со всеми возможными источниками углерода), и двух различных новых методов, называемых E-Flux2 (метод E-Flux в сочетании с минимизацией l 2 норма) и SPOT (упрощенная корреляция Пирсона с транскриптомными данными), которые можно выбирать и комбинировать в зависимости от наличия знаний об источнике углерода или целевой функции.Это позволяет моделировать широкий диапазон экспериментальных условий. Мы рассмотрели E . coli и S . cerevisiae как представители прокариотических и эукариотических микроорганизмов соответственно. Прогностическая точность нашего алгоритма была подтверждена путем вычисления нецентрированной корреляции Пирсона между прогнозируемыми потоками и измеренными потоками. С этой целью мы составили 20 экспериментальных условий (11 в E . coli и 9 в S . cerevisiae ), измерений транскриптома в сочетании с соответствующими измерениями внутриклеточного потока центрального углеродного метаболизма, определенными с помощью анализа метаболического потока 13 C ( 13 C-MFA), который является самым большим набором данных, собранным на сегодняшний день с целью проверки методов вывода. для предсказания внутриклеточных потоков. В обоих организмах наш метод достигает среднего коэффициента корреляции в диапазоне от 0,59 до 0,87, превосходя репрезентативную выборку конкурирующих методов.Простые в использовании реализации E-Flux2 и SPOT доступны как часть пакета MOST с открытым исходным кодом (http://most.ccib.rutgers.edu/).

Заключение

Наш метод представляет собой значительный шаг вперед по сравнению с существующими методами определения внутриклеточного метаболического потока на основе транскриптомных данных. Он не только обеспечивает более высокую точность, но и объединяет в одном методе ряд других желательных характеристик, включая применимость к широкому диапазону экспериментальных условий, получение уникального решения, быстрое время выполнения и доступность удобной для пользователя реализации. .

Образец цитирования: Ким М.К., Лейн А., Келли Дж.Дж., Лун Д.С. (2016) E-Flux2 и SPOT: проверенные методы определения внутриклеточного распределения метаболических потоков на основе транскриптомных данных. ПЛОС ОДИН 11(6): е0157101. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101

Редактор: Мукунд Таттай, Институт фундаментальных исследований Тата, ИНДИЯ

Поступила в редакцию: 23 февраля 2016 г.; Принято: 24 мая 2016 г .; Опубликовано: 21 июня 2016 г.

Авторское право: © 2016 Kim et al.Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и в его файлах вспомогательной информации.

Финансирование: Эта работа была частично поддержана Передовым технологическим институтом Samsung (SAIT) в рамках программы Samsung Global Research Outreach (GRO).Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Внутриклеточные метаболические реакции обеспечивают клетку биохимическими строительными блоками, энергией и подходящей термодинамической средой. Из-за большой связанности метаболических сетей через метаболиты, каждый из которых участвует во многих метаболических реакциях, определение системных изменений внутриклеточных метаболических потоков важно для понимания фундаментальных механизмов клеточных метаболических ответов на экологические или генетические возмущения [1].

13 Анализ метаболических потоков C ( 13 C-MFA) доступен для экспериментальной характеристики внутриклеточных потоков и является наиболее широко распространенным подходом к количественной оценке потоков в центральном углеродном метаболизме [2]. В этом подходе клетки выращивают на субстратах, меченных 13 C, до тех пор, пока клетки не достигнут как метаболического устойчивого состояния (т. е. когда концентрации метаболитов постоянны во времени), так и изотопного устойчивого состояния (т.Затем измеряют уровень обогащения 13 С в клеточных метаболитах с помощью масс-спектрометрии (МС) или ядерного магнитного резонанса (ЯМР). Наконец, распределение внутриклеточного потока восстанавливается из моделей обогащения 13 C [2–6]. Хотя 13 C-MFA может определять внутриклеточные потоки, для проведения эксперимента требуется обширное оборудование и специальные знания, а количество потоков, которые можно точно и однозначно определить, ограничено [7]. Более того, в некоторых ситуациях, таких как автотрофный рост, 13 C-МФА не способен определять внутриклеточный поток, и требуется изотопно-нестационарный МФА (INST-MFA), еще более сложный метод как в экспериментальном, так и в вычислительном отношении [8]. .

Альтернативой, широко используемой для изучения метаболизма на системном уровне, является метод компьютерного моделирования, называемый анализом баланса потоков (FBA). FBA определяет пространство допустимых распределений метаболических потоков системы в устойчивом состоянии с использованием метаболических моделей в масштабе генома [9].Поскольку эти модели, как правило, недоопределены, контекстно-зависимые и физиологически значимые решения потоков должны быть сужены из бесчисленных распределений путем наложения дополнительных ограничений на систему и оптимизации определенных целевых функций [10].

Достижения в области омиксных технологий позволили проводить количественный мониторинг количества биологических молекул на различных уровнях с высокой производительностью [11]. В отсутствие полной информации о регуляторных правилах данные омики могут быть интегрированы с метаболическими моделями в масштабе генома, чтобы улучшить их прогностическую силу за счет определения границ потока, целевых функций или того и другого [12].Для этой цели транскриптомные данные выгодно отличаются от других омических платформ тем, что это платформа, на которой возможен полный количественный снимок всех видов молекул в масштабе всего генома [13]. Кроме того, изменения количества РНК можно точно измерить с помощью высокоавтоматизированного процесса с низкими затратами по сравнению с объемом собранных данных [14]. Таким образом, интеграция данных транскриптомики в метаболические модели масштаба генома потенциально позволяет определять контекстно-специфические общесистемные метаболические потоки с помощью относительно простой и недорогой омической технологии.

Ранее проводились исследования по интеграции транскриптомных данных с метаболическими моделями в масштабе генома, которые хорошо освещены в недавних обзорах [6,11,15–20]. Несмотря на свою эффективность, существующие методы имеют несколько недостатков:

  1. Некоторые из них требуют несколько наборов входных данных для одного анализа [21,22], что часто нежелательно.
  2. Некоторые методы требуют определенного пользователем порога для определения «высокого» или «низкого» состояния экспрессии [23–26], что приводит к субъективным результатам, поскольку должен быть определен конкретный порог, выше которого уровень экспрессии гена указывает на физиологическую активность соответствующих реакций. произвольно выбраны и могут различаться в зависимости от генов, условий или организмов.
  3. Некоторые методы требуют априорного предположения о соответствующей целевой функции, такой как скорость производства биомассы (т.е. скорость роста) [21,24,27,28]. Поток биомассы является наиболее широко используемой целевой функцией для задач оптимизации FBA [29]. Хотя предположение о максимизации потока биомассы в FBA успешно предсказало метаболическое поведение, особенно быстрорастущих микроорганизмов [30], нам нужен метод, который можно было бы универсально применять к различным организмам в случаях, когда знание биологической целевой функции является неопределенным. , такие как микроорганизмы с переменным составом биомассы, патогены в состоянии покоя или в латентной фазе, клетки многоклеточного организма [31].
  4. Некоторые методы дают неуникальные решения. То есть они производят решение из пространства возможностей, все из которых теоретически возможны. Если бы все решения в пространстве возможностей были одинаково хороши с точки зрения их способности предсказывать потоки, это было бы приемлемо, но в целом существует диапазон возможностей для точности предсказания. Одно решение, выбранное произвольно, трудно воспроизвести и обычно зависит от программного или аппаратного обеспечения, используемого для анализа [32].Таким образом, если метод имеет неуникальные решения, желателен детерминированный метод для выбора одного из хороших решений (т.е. одного из решений с высокой точностью прогнозирования).
  5. Наконец, предыдущие исследования, как правило, были сосредоточены на условиях, когда известен источник углерода в системе и скорость его поглощения. В то время как многие биотехнологические и лабораторные процессы работают на известном единственном источнике углерода, как правило, на глюкозе, нам иногда хотелось бы изучить микроорганизмы, живущие в условиях, когда источник углерода неизвестен, например, для приложений in vivo [33].

Таким образом, в свете различных экспериментальных и клеточных условий в практических приложениях по-прежнему существует потребность в методе, который может обеспечить все пять желательных функций, перечисленных в таблице 1. Более того, до недавнего времени прогностическая точность предыдущих методов была ниже. не тестировался [19].

В этом исследовании мы собрали самый обширный набор данных на сегодняшний день, состоящий из 20 экспериментальных условий (11 в E . coli и 9 в S . cerevisiae , подробности см. в Таблице 2), измерений экспрессии генов по всему геному в сочетании с соответствующими измерениями внутриклеточного потока центрального углеродного метаболизма. Мы использовали этот набор данных для тщательной оценки эффективности репрезентативных методов прогнозирования внутриклеточных метаболических потоков с использованием транскриптомных данных. Основываясь на этой оценке, мы предлагаем два новых метода, E-Flux2 и SPOT, которые будут использоваться, когда подходящая биологическая цель доступна и недоступна, соответственно (рис. 1).Комбинация двух методов обеспечивает общую стратегию прогнозирования внутриклеточных потоков с использованием транскриптомных данных, которая удовлетворяет всем желаемым характеристикам, упомянутым выше. В зависимости от знания источника углерода и наличия подходящей биологической цели эта стратегия обеспечивает среднюю нецентрированную корреляцию Пирсона прогнозов с измерениями по нашему набору данных, которая колеблется от 0,59 до 0,87, превосходя репрезентативную выборку доступных в настоящее время методов.

Материалы и методы

Ниже приводится описание всего процесса нашего исследования. Схематический обзор этого можно найти в таблице A в файле S1.

Транскриптомные данные, флюксомные данные и метаболические модели, использованные в этом исследовании

Первым шагом был сбор набора данных транскриптомных и флюксомных измерений, полученных из клеток в тех же условиях. Измеренные потоки были получены для сравнения их с предсказанными потоками. С этой целью мы получили данные, опубликованные Ishii et al .[34] и Холм и др. . [35] для E . coli и Rintalta et al . [36,37] и Celton и др. . [38] для S . cerevisiae , где могут быть получены как данные экспрессии, так и данные потока 13 C, измеренные в идентичных условиях. Набор данных состоит из 20 экспериментальных условий (11 в E . coli и 9 в S . cerevisiae ), подробное описание которых приведено в таблице 2.

Наш анализ в основном основан на i JO1366 и дрожжах 5 для метаболических моделей E . coli и S . cerevisiae соответственно. Мы также проверили наши методы на старых моделях E . coli ( i JR904 и i AF1260) и S . cerevisiae ( i ND750 и i MM904), чтобы изучить применимость наших методов к относительно неполным моделям (рис. 3).Мы использовали наборы экспериментальных данных, опубликованные в статьях, перечисленных в нижнем ряду, каждая из которых содержит как транскриптомные данные, так и флюксомные данные, измеренные в одних и тех же условиях. Нам нужны были экспериментально измеренные данные о потоках, чтобы подтвердить прогностическую точность наших методов путем сравнения их с предсказанными потоками. Файлы модели приведены в наборе данных S1. Наборы транскриптомных и флюксомных данных, которые использовались в этом исследовании, можно найти в наборе данных S2.

В качестве метаболических моделей для E . coli и S . cerevisiae , мы использовали и JO1366 [39] и Yeast 5 [40] соответственно в большинстве таблиц и рисунков этой статьи. Как показано на рис. 3, мы также проверили наши методы на более старых моделях E . coli ( i JR904 [42] и i AF1260 [41]) и S . cerevisiae ( и ND750 [44] и и MM904 [43]), чтобы изучить применимость наших методов к относительно неполным моделям.Файлы модели приведены в наборе данных S1. Наборы транскриптомных и флюксомных данных, которые использовались в этом исследовании, можно найти в наборе данных S2. Транскриптомные данные и файлы моделей можно использовать вместе в MOST для воспроизведения наших результатов (см. файл S2).

Создание шаблонных метаболических моделей в зависимости от информации об источнике углерода

При интеграции транскриптомных данных с моделями метаболизма в масштабе генома может возникнуть проблема масштабирования, поскольку единицы измерения метаболического потока и единицы измерения экспрессии генов не связаны.Например, если скорость поглощения углерода установлена ​​равной 1, а все значения транскриптома имеют порядок 10000, то применение таких значений в качестве верхних границ не будет ограничивать модель. Чтобы избежать этой проблемы, мы строим шаблонную модель, которая не зависит от априорной информации о скорости клеточного поглощения и потоке поддержания АТФ. Шаблонная модель создается путем установки границ потока либо на ноль, либо на положительную или отрицательную бесконечность при сохранении стехиометрической информации и информации об обратимости исходной модели в масштабе генома: (1) где для всех j , где v — вектор потока, представляющий скорости реакций n в сети, а a j и b j — минимальная и максимальная скорости реакции через j определено в исходной модели.Таким образом, мы построили два типа шаблонных моделей для моделирования двух разных ситуаций в зависимости от того, знаем ли мы, какой источник углерода использует клетка. Одна эталонная модель, которую мы называем «DC (определенный источник углерода)», имеет нижнюю границу отрицательной бесконечности для реакции поглощения известного источника углерода. Другой, который мы называем «AC (все возможные источники углерода)», позволяет клеткам поглощать все источники углерода в модели. Среди всех метаболитов, участвующих в обменных реакциях, на основании их химической формулы был выбран набор возможных источников углерода.Список источников углерода, скорость поглощения которых была задана отрицательной бесконечностью в моделях АС для обоих микроорганизмов, приведен в таблице S1. Неорганические метаболиты, такие как ионы и молекулы воды, могли быть поглощены моделями DC и AC, если это делали их исходные метаболические модели в масштабе генома. Информацию, относящуюся к каждой конкретной модели, которую мы использовали, можно найти в наборе данных S1.

Этот шаг, заключающийся в преобразовании исходных моделей масштаба генома в шаблонные модели DC или AC перед интеграцией данных экспрессии генов, решает проблему масштабирования, описанную выше.Потоки, предсказываемые нашим методом, имеют произвольную единицу. Таким образом, относительная величина прогнозируемых потоков по реакциям имеет смысл, а их абсолютная величина — нет. Любая известная или измеренная скорость реакции (например, скорость поглощения глюкозы, поток поддержания АТФ и скорость поглощения кислорода, которые отбрасываются при построении шаблонной модели постоянного или переменного тока) может использоваться для нормализации прогнозируемых потоков до абсолютного эталона.

Две разные стратегии оптимизации в зависимости от наличия цели биомассы

Если доступна информация о составе биомассы определенного организма и для предсказания подходит максимизация скорости его роста, наш первый метод, названный E-Flux2, является эффективным способом изучения его метаболического поведения.В противном случае можно использовать наш второй метод, называемый SPOT.

(1) E-Flux2.

E-Flux является расширением FBA, которое делает вывод о распределении метаболических потоков на основе транскриптомных данных [27,28]. Обоснование E-Flux заключается в том, что, учитывая ограниченную эффективность трансляции и ограниченное накопление фермента с течением времени, уровень мРНК можно использовать в качестве приблизительной верхней границы максимального количества метаболических ферментов и, следовательно, в качестве границы реакции. ставки. Стандартный FBA включает решение следующей задачи линейной оптимизации: (2) где f — вектор коэффициентов, определяющий целевую функцию организма, S — стехиометрическая матрица.

Основное различие между E-Flux (уравнение 3 ниже) и стандартным FBA (уравнение 2 выше) заключается в том, что E-Flux использует g j , абсолютный уровень экспрессии гена, связанный с реакцией j , для верхняя граница, , и устанавливает нижнюю границу, = — g j = для обратимых реакций, в противном случае = 0. Здесь абсолютная экспрессия гена относится к любому измерению количества транскриптов в произвольных единицах.

Для одноцветных микрочипов и измерений РНК-seq относительно просто определить абсолютную экспрессию генов [48].Однако для двухцветных микроматриц сложнее определить абсолютную экспрессию генов из-за таких эффектов, как изменение размера пятна, и обычно сообщается об относительной экспрессии между двумя состояниями [49]. Однако можно нормализовать данные двухцветного микрочипа, чтобы уровни экспрессии генов можно было сравнивать как внутри массива, так и между массивами, оценивая и удаляя небиологические эффекты, такие как специфичность красителя, специфичность пятна и массивность. -специфические эффекты [50,51]. Для данных двухцветного микрочипа (т.е. наборы данных от Исии и др. . и Celton et al .), мы использовали метод нормализации MAANOVA [45] для достижения этой нормализации. MAANOVA использует модель ANNOVA для оценки и устранения небиологических эффектов. Ранее мы использовали этот метод для успешного получения оценок абсолютной экспрессии генов из измерений двухцветного микрочипа для E-Flux [28].

E-Flux решает следующие проблемы: (3) где для всех j ,

Данные об экспрессии генов были сопоставлены с соответствующими реакциями в сети на основе ассоциаций ген-белок-реакция (GPR).Например, в случае, когда ферментный комплекс, состоящий из субъединиц, кодируемых несколькими генами, опосредует определенную метаболическую реакцию, мы ставим минимальное значение уровня экспрессии ассоциированных генов, поскольку минимальная концентрация компонентов определяет максимальную концентрацию фермента. полный ферментный комплекс (см. рис. A-(a) в файле S1). Если реакция катализируется изоферментами, мы брали сумму значений экспрессии ассоциированных генов, поскольку общая мощность реакции определяется суммой мощностей ее изоферментов (рис. A-(b) в файле S1). .Если экспрессия гена или взаимосвязь ассоциации GPR недоступны для определенной реакции, то значения и этой реакции сохранялись такими, как они были определены в матричной модели (0 или положительная или отрицательная бесконечность, см. уравнение 1 выше), чтобы не ограничивать модель без необходимости.

Проблема E-Flux заключается в том, что исходное решение не является уникальным, что затрудняет четкое определение прогнозируемых метаболических реакций. Бонариус и др. . [52] использовали минимизацию евклидовой нормы в качестве целевой функции для нахождения уникального распределения метаболического потока в гибридомных клетках.Евклидова норма вектора x , также называемая нормой l 2 , определяется по формуле: (4) интуитивный геометрический смысл которого есть длина вектора х в n -мерном евклидовом пространстве R n . Таким образом, как утверждает Bonarius et al , ограничение минимизации евклидовой нормы соответствует стратегии клетки минимизировать длину вектора метаболического потока для максимально эффективного направления метаболитов.Мы дополнительно применили это теоретическое ограничение после максимизации потока биомассы, чтобы найти уникальное распределение метаболического потока, удовлетворяющее как оптимальному потоку биомассы, так и потоку, минимизирующему его евклидову норму. Итак, первый предлагаемый нами метод, который мы называем «E-Flux2» (имеется в виду метод E-Flux в сочетании с минимизацией l 2 нормы), состоит из двух шагов оптимизации, которые можно выбрать при подходящем целевая функция известна:

Шаг 1. E-Flux (5)

Шаг 2.Минимизация л 2 норма

После расчета оптимального потока биомассы, обозначенного здесь как z *, этот метод находит уникальное распределение метаболического потока путем минимизации евклидовой нормы вектора потока. Функция квадратного корня была проигнорирована, так как удаление квадратного корня не меняет решение. Поскольку целевая функция, квадрат евклидовой нормы, строго выпукла, а все ограничения равенства и неравенства линейны, то есть выпуклы, решение E-Flux2 единственно, поскольку оптимальное решение задачи минимизации строго выпуклой функции на выпуклое множество единственно [53].Выходной вектор, рассчитанный с помощью E-Flux2, может быть биологически интерпретирован как распределение метаболического потока, которое позволяет клетке достичь максимальной скорости роста энергоэффективным способом. Идея, лежащая в основе E-Flux2, аналогична экономному FBA (pFBA), в котором за FBA следует минимизация нормы l 1 (или нормы Манхэттена) [54]. Однако pFBA не обязательно дает единственное решение, поскольку целевая функция, норма l 1 , не является строго выпуклой.

Хотя E-Flux2 не сильно отличается от E-Flux, он устраняет главный недостаток E-Flux, а именно то, что он не дает уникального решения. Среди множества решений, которые предоставляет E-Flux, E-Flux2 предоставляет метод выбора одного решения интуитивно понятным образом и обеспечивает высокую корреляцию с измеренными потоками (см. Результаты и обсуждение).

(2) СПОТ.

Если подходящая цель, такая как поток биомассы, неизвестна, мы можем использовать второй метод, который должен максимизировать корреляцию между вектором потока, v , и его соответствующими данными экспрессии гена, g .В основе этой стратегии лежит предположение, что концентрации ферментативных транскриптов и метаболические потоки могут быть связаны друг с другом, хотя и сложным образом, поскольку существование транскрипта необходимо для присутствия или активности соответствующего фермента [55]. Для расчета корреляции мы использовали нецентрированную корреляцию Пирсона «произведение-момент», которая является популярной мерой линейной корреляции между двумя переменными, что приводит к следующей задаче оптимизации: (6)

мы рассмотрим задачу с измененными верхними и нижними границами, равными 0 или ± бесконечности, как описано в уравнении 1. Если в сети есть обратимые реакции, то целевая функция задачи (6) потенциально проблематична, поскольку направления обратимых реакций (знаки их потоков) неизвестны, а экспрессия генов всегда положительна, как показано на рис. Б-(а) в S1. Файл. Поэтому мы разложили каждую обратимую реакцию j на две положительные необратимые реакции, прямую реакцию и обратную реакцию , где и (рис. B-(b) в файле S1). Предположим без ограничения общности, что реакции 1,…, n r необратимы, а реакции n r + 1,…, n обратимы, и что все необратимые реакции определены в прямых реакциях (т.е. их потоки неотрицательны). Тогда вместо задачи (6) решаем: (7) где,,,,,,, S IRR — подматрица, состоящая из первых N R S , и S Rev Rev является подматрицей, состоящая из колонн N r + 1 к n из S . Решение этой задачи оптимизации вычислительно неэффективно, поскольку форма целевой функции нелинейна. Однако эту задачу можно преобразовать в эквивалентную задачу полуопределенного программирования (8): (8)

Это второй предлагаемый нами метод, который мы называем «SPOT» (упрощенная корреляция Пирсона с транскриптомными данными). SPOT можно использовать, когда поток биомассы не является подходящей целью оптимизации. Преобразование задачи оптимизации (7) в SPOT (8) основано на нескольких шагах обоснования.

Во-первых, максимальная корреляция «произведение-момент» Пирсона не зависит от длины вектора потока (см. рис. B-(c) и дополнительные методы в файле S1).Таким образом, нормой в целевой функции можно пренебречь. Поскольку норма является константой, которая влияет только на целевое значение, а не на оптимальное распределение потока, она также была удалена из целевой функции. Наконец, чтобы избежать ситуации, когда максимальное значение стремится к бесконечности, норма была ограничена произвольным числом, в данном случае 1,

.

Задача оптимизации, описанная в уравнении 7, может быть упрощена до SPOT, только если максимальная корреляция не зависит от длины вектора потока, . Это верно при условии, что допустимое пространство решений для потоков включает начало координат, что действительно имеет место. Рис. B-(d) в файле S1 объясняет это геометрически. Решение (8) уникально (доказательство см. в дополнительных методах в файле S1).

Транскриптомные данные используются для ограничения потоков в модели E-Flux2, а также для определения целевой функции для SPOT. Процесс выбора между E-Flux2 и SPOT описан в блок-схеме на рис. 1.

Если мы знаем источник углерода в клетке, мы используем шаблонную модель DC (определенный источник углерода), которая имеет отрицательное бесконечное значение на нижней границе реакции поглощения известного источника углерода.В противном случае мы используем модель AC (все возможные источники углерода), которая позволяет клеткам поглощать все источники углерода в модели. Если состав биомассы клетки известен и максимизация потока биомассы является подходящей целевой функцией, можно использовать E-Flux2 (метод E-Flux и минимизация нормы). В противном случае мы можем использовать SPOT (упрощенную корреляцию Пирсона с транскриптомными данными).

Проверка точности прогнозирования алгоритма с использованием измеренных потоков

Прогностическая точность нашего алгоритма была подтверждена путем расчета нецентрированной корреляции Пирсона «произведение-момент» между in silico потоков и соответствующими 13 C-определенными in vivo внутриклеточными потоками, то есть (9) где v p и v m — предсказанные и измеренные векторы внутриклеточных потоков соответственно, а ‖∙‖2 — норма l

1 9020.Нецентрированная корреляция Пирсона является хорошей метрикой эффективности методов вывода о потоках, поскольку эти методы позволяют определять потоки только в пределах неизвестного масштабного коэффициента. Значение коэффициента корреляции, близкое к +1 или -1, указывает на сильную положительную или отрицательную линейную связь между v p и v m соответственно. Значение 0 указывает на отсутствие линейной зависимости [56].

Мы обнаружили, что некоторые из измеренных потоков не совпадают напрямую с прогнозируемыми потоками модели в отношении 1 к 1, поскольку реакции, описанные в модели, являются более подробными.Подобно отношениям ассоциации GPR, которые использовались для сопоставления генов с соответствующими реакциями, мы определили отношения ИЛИ или И между предсказанными потоками (рис. A-(c) и A-(d) в файле S1). Если измеренная реакция соответствует набору последовательных реакций в модели, связанных с промежуточными метаболитами (соотношение И, рис. A-(c) в файле S1), то минимальное значение потока — самая низкая скорость реакции — среди этих прогнозируемых потоков был использован для расчета корреляции с соответствующим измеренным потоком, поскольку скорость реакции с несколькими стадиями определяется самой медленной стадией, известной как лимитирующая стадия в химической кинетике [57].Если измеренный поток соответствует нескольким идентичным реакциям (соотношение OR, рис. A-(d) в файле S1), сумма этих предсказанных потоков использовалась для расчета корреляции, поскольку скорость реакции была бы выше, то есть имеют большее значение потока, так как число реакций, которые могут осуществить идентичное химическое превращение, увеличивается.

Реакции, измеренные потоки которых использовались для расчета корреляции для каждого набора данных, показаны в наборе данных S2. Следует отметить, что наша валидация напрямую основана только на этих реакциях и в целом они относятся к центральным путям углеродного метаболизма.Мы предполагаем, что наши прогнозы потоков для других реакций (например, реакций вторичного метаболизма), вероятно, также будут хорошими, учитывая взаимосвязанный характер метаболизма, но наши данные не позволяют нам напрямую проверить эту гипотезу. Следует также отметить, что все данные были получены из клеток, выращенных на глюкозе. Таким образом, между всеми измеренными распределениями потоков имеется значительное сходство, и действительно можно найти единственное распределение потоков для E . coli и одно распределение потока для S . cerevisiae , каждый из которых достигает высокой корреляции с данными измерений в каждом организме (данные не показаны). Тем не менее, набор данных, который мы собрали, является самым большим и наиболее полным набором данных, который в настоящее время существует для проверки методов прогнозирования внутриклеточных потоков на основе транскриптомных данных. Мы ожидаем, что высокие корреляции, полученные с помощью E-Flux2 и SPOT, распространятся за пределы E . coli и S . cerevisiae , растущих на глюкозе, учитывая то, как лежащие в их основе оптимизации отражают наше общее понимание взаимосвязи между метаболическим потоком и экспрессией генов, но мы не можем сделать этот вывод без дополнительных данных.В частности, связанные транскриптомные и флюксомные данные, полученные для организмов в очень разных условиях (например, организмы, растущие фотоавтотрофно или организмы в нерастущих условиях), могут значительно помочь в установлении общности нашего метода.

Алгоритм реализации наших методов

Все методы в этом исследовании изначально реализованы в MATLAB (The Mathworks, Inc., Натик, Массачусетс). Они были протестированы с использованием MATLAB R2013b с Gurobi Optimizer 5.6 (Gurobi Optimization, Inc., Хьюстон, Техас). SBMLToolbox использовался для преобразования модели SBML (Systems Biology Markup Language) в структуру данных MATLAB [58]. Расчеты проводились на платформе Window 8 с использованием персонального компьютера с процессором Intel Core i5 3,10 ГГц с 8 ГБ оперативной памяти. Методы E-Flux2 и SPOT также реализованы в бесплатно загружаемом программном пакете под названием MOST (Metabolic Optimization and Simulation Tool), который доступен по адресу http://most.ccib.rutgers.edu/, исходный код которого открыт для общественности [59]. ].

Результаты и обсуждение

Проверка точности наших прогнозов относительно измеренных внутриклеточных потоков

Корреляция Пирсона между прогнозируемым и измеренным внутриклеточным потоком была рассчитана для подтверждения прогностической точности нашего метода. Все значения корреляции, использованные для построения рисунков и таблиц, сведены в таблицу S2. Значения корреляции были сгруппированы в четыре различных случая в зависимости от наличия информации об источнике углерода или целевой функции.Поток биомассы и глюкоза использовались в качестве известной целевой функции и известного источника углерода в этом исследовании. Жирным шрифтом в каждой категории таблицы представлена ​​средняя корреляция 11 образцов в E . coli и 9 образцов в S . церевисиае . Число справа от знака плюс-минус указывает его стандартное отклонение.

Как показано в Таблице 3, в целом предсказанные потоки по нашему методу показали хорошую корреляцию с измеренными потоками как в E . coli и S . церевисиае . Результат означает, что наш метод может лучше всего прогнозировать измеренные внутриклеточные потоки, когда мы знаем как источник углерода, так и целевую функцию (DC + E-Flux2, средняя корреляция: 0,8683). Наш алгоритм способен прогнозировать внутриклеточные метаболические потоки с хорошей корреляцией, если информация либо о цели биомассы, либо об источнике углерода неизвестна, как мы можем видеть в категории DC+SPOT (средняя корреляция: 0,8030) и AC+E-Flux2 ( средняя корреляция: 0.6733). В случае, когда нет информации как об источнике углерода, так и о целевой биомассе, наш метод AC+SPOT позволяет прогнозировать внутриклеточные метаболические потоки со средней корреляцией 0,5927. Хотя это значение слабее, чем в трех других случаях нашего метода, коэффициент корреляции Пирсона около 0,6, тем не менее, представляет собой умеренную положительную корреляцию [60].

Чтобы увидеть, является ли хорошее или умеренное значение корреляции между прогнозируемыми и измеренными потоками в каждом случае результатом хорошей корреляции между транскриптами и измеренными потоками, мы также рассчитали корреляцию между данными об экспрессии генов и измеренными потоками.При расчете корреляции с данными экспрессии генов мы использовали абсолютные значения измеренных метаболических потоков, поскольку значения экспрессии генов всегда положительны, а при расчете корреляций с прогнозируемыми потоками мы использовали измеренные потоки со знаком. Корреляция между данными об экспрессии генов и абсолютными значениями измеренных потоков составила 0,4923 (стандартное отклонение: 0,2900), что слабее всех корреляций между предсказанными потоками и измеренными потоками. Хотя это значение нельзя напрямую сравнивать с корреляциями в таблице (поскольку они рассчитываются по-разному), эта относительно плохая корреляция между данными об экспрессии генов и измеренными потоками, приведенная в качестве точки сравнения, предполагает, что корреляция улучшается за счет включения гена данные экспрессии в масштабную модель генома.

Сравнение корреляции с конкурирующими методами

Используя одни и те же наборы транскриптомных и флюксомных данных, мы сравнили точность наших прогнозов с другими конкурирующими методами. Мы выбрали для сравнения E-Flux [27,28] и подход Lee et al . [61], которые представляют собой конкурирующие методы, использующие единый набор транскриптомных данных для анализа без пороговых значений. Более того, эти два метода сравнивали с другими методами аналогичного характера, включая GIMME [24] и iMAT [23, 25], и показали лучшую эффективность в прогнозировании потоков экзометаболома [61] или в анализе устойчивости [19]. Для Lee и др. . метод, мы использовали реализацию, предоставленную с оригинальной публикацией.

Во всех четырех сценариях с различной доступностью объективной информации об источнике углерода или биомассе наш метод превзошел существующие методы, поскольку он показал более высокую среднюю корреляцию с меньшим стандартным отклонением (таблица 3). В частности, когда источник углерода известен, но биологическая цель неизвестна, Lee et al. метод дает лучшие прогнозы в E . coli (средняя корреляция: 0,8887), но худшие прогнозы для дрожжей (средняя корреляция: 0,2009), чем наш метод (DC+SPOT), средняя корреляция которого составляет 0,7960 и 0,8117 для E . coli и в дрожжах соответственно (таблица S2). В отличие от модели прокариот, такой как i JO1366, модель эукариот, такая как Yeast 5, разделена на органеллы (например, митохондрии, пероксисомы, лизосомы, ER и ядро). Как видно из набора данных S2, набор измеренных внутриклеточных потоков, которые использовались для проверки, включает реакции межорганелльного транспорта, такие как транспорт пирувата между цитоплазмой и митохондриями, где неверные предсказания Lee et al. метод в основном произошел. Принимая во внимание важность компартментализации в моделях метаболизма эукариот [62], наш метод кажется более желательным для изучения более сложных систем, поскольку на него меньше влияет то, является ли модель компартментализованной или нет.

Мы также провели стандартный FBA и экономичный FBA (pFBA) для справки [54]. pFBA выполняли с помощью COBRA Toolbox [63]. Поскольку стандартные FBA и pFBA требуют априорной информации о некоторых конкретных потоках, таких как сахар (например,грамм. глюкоза) скорость поглощения и скорость обмена кислорода, эти потоки были установлены в соответствии с условиями эксперимента, описанными в четырех статьях, где были получены наборы транскриптомных и флюксомных данных. Моделирование анаэробного роста с помощью дрожжей 5 требует добавления в моделируемую среду фосфатиата и стеролов и модификации определения биомассы [40]. Из-за несоответствия условиям эксперимента мы не смогли оценить эффективность стандартных FBA и pFBA в условиях 0% кислорода Rintalta et al . набор данных (таблица S2).

Поскольку для стандартных FBA и pFBA требуется информация как об источнике углерода, так и о целевой функции, их корреляции можно сравнить с корреляциями E-Flux и E-Flux2 в таблице 3. Наш метод (0,8683, SD: 0,0964) работает лучше, чем стандартный FBA (0,7952). , SD: 0,2317) и pFBA (0,8337, SD: 0,1800) с точки зрения как корреляции, так и стандартного отклонения. В предыдущем исследовании Machado и Herrgård [19] было показано, что pFBA обладает более высокой общей прогностической способностью по сравнению с различными методами, которые объединяют данные об экспрессии генов, что ставит под сомнение необходимость использования транскриптомных данных в моделировании на основе ограничений.Наш результат, однако, предполагает, что интеграция данных об экспрессии генов может быть использована для улучшения прогнозов распределения потоков, особенно когда скорости поглощения углерода и кислорода неизвестны.

Важно отметить, что результат, предсказанный нашим методом, уникален. Ли и др. Метод также дает уникальное решение с использованием геометрического FBA [32], которое идентифицирует центр пространства решений. Поскольку середина между бесконечностью и нулем или между плюсом и минусом бесконечности не определена, мы устанавливаем нижнюю и верхнюю границы моделей равными либо нулю, либо ±1000 (1000 выбрано как произвольное большое число) для запуска Lee et al.метод. Для стандартных FBA и E-flux, которые не обязательно дают уникальное распределение потока и могут создавать распределения потока в пределах набора возможностей, возможный диапазон корреляции (от минимума до максимума) между измеренными потоками и прогнозируемыми потоками была рассчитана, которая представлена ​​в квадратных скобках рядом со средней корреляцией. Расчет этих диапазонов описан в дополнительных методах в файле S1. pFBA также не обязательно дает уникальное распределение потока (как обсуждалось в разделе «Методы»), но расчет возможного диапазона корреляции сложен, и поэтому мы его опустили.

Кроме того, выполняли FBA с минимизацией нормы л 2 (табл. 3, обозначено как FBA+min л 2 ). Он также показал хорошую корреляцию с измеренными потоками (0,8106, SD: 0,1740). При наличии сведений о скорости поглощения метод FBA+min l 2 является хорошей альтернативой pFBA, поскольку его проще реализовать и он дает уникальное распределение метаболического потока.

Подробные количественные характеристики прогнозируемых потоков

В дополнение к расчету корреляций мы изучили, как прогнозируемое и измеренное распределение метаболического потока визуально сравниваются друг с другом.Поскольку прогнозируемый поток нашего метода имеет произвольную единицу, величины прогнозируемых потоков были нормированы по евклидовой норме измеренного вектора потока для сравнения. Результаты показаны на рис. 2 и рис. C в файле S1 для E . coli и S . cerevisiae соответственно. Ось x представляет набор метаболических реакций, используемых для расчета корреляции между измеренным и предсказанным потоками, а ось y указывает значение потока.Масштаб и единицы измерения по оси Y основаны на измеренном потоке. Реакции сгруппированы функционально на основе путей, в которых они участвуют, таких как гликолиз и цикл трикарбоновых кислот. Как видно из рисунка, предсказанное и измеренное распределение метаболического потока выглядят похожими друг на друга, когда корреляция между ними высока. Кроме того, мы видим, что AC+SPOT предсказывает отрицательные потоки для некоторых реакций, которые должны быть положительными, что может объяснить одну из причин, почему метод показывает относительно плохую корреляцию по сравнению с тремя другими методами (DC+E-Flux2, AC+E). -Flux2 и DC+SPOT).Основываясь на этом наблюдении, в следующем разделе будут обсуждаться возможные способы улучшения корреляции AC+SPOT.

Рис. 2. Сравнение предсказанных потоков с измеренными потоками E . Данные coli (образец WT 0,5 ч -1 ).

Ось x представляет собой метаболические реакции, используемые для расчета корреляции между измеренным (синие столбцы на рисунке) и прогнозируемым потоками (красные столбцы на рисунке), а ось y указывает значение потока.Масштаб и единицы измерения по оси y основаны на измеренном потоке.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101.g002

Проверка наших методов на предыдущих моделях

E . coli и S . церевисиае

Е . coli и S . cerevisiae — два наиболее интенсивно изучаемых модельных микроорганизма. С другой стороны, метаболические модели многих других организмов в масштабе генома все еще не завершены.Таким образом, важно изучить применимость наших методов к относительно неполным моделям, прежде чем применять наши методы к другим организмам. Один из способов проверить это — запустить наши методы на старых моделях E . coli и S . cerevisiae , которые являются относительно неполными. Используя те же наборы транскриптомных и флюксомных данных, мы протестировали наши методы на более старых моделях E . coli ( i JR904 и i AF1260) и S . cerevisiae ( i ND750 и i MM904), а полученные результаты показаны на рис. 3. На этом рисунке ось x представляет четыре различные стратегии оптимизации (обозначенные как DC+E-Flux2, AC+E-Flux2, DC+SPOT и AC+SPOT), а ось y определяет средний коэффициент корреляции Пирсона между предсказанными потоками и измеренными потоками E . coli (фиг. 3A) и S . cerevisiae (рис. 3В).Каждая стратегия оптимизации состоит из группы из трех столбцов, среди которых синие, красные и зеленые столбцы указывают среднюю корреляцию между самой старой, средней и самой новой моделями. Столбики погрешностей представляют собой стандартную ошибку среднего (SEM).

Рис. 3. Проверка наших методов на старых моделях E . coli и S . церевисиае .

Мы проверили наши методы на старых моделях E . coli ( i JR904 и i AF1260) и S . cerevisiae ( и ND750 и и MM904), чтобы изучить применимость наших методов к относительно неполным моделям. Ось x представляет четыре различных стратегии оптимизации, а ось y определяет средний коэффициент корреляции Пирсона между предсказанными потоками и измеренными потоками E . coli (рис. 3а) и S . cerevisiae (рис. 3b). Столбики погрешностей представляют собой стандартную ошибку среднего (SEM).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101.g003

В случае E . coli (рис. 3А), две последние модели ( и AF1260 и и JO1366) показали лучшую среднюю корреляцию, чем самая старая модель ( и JR904) в большинстве случаев. Мы обнаружили, что существует небольшая разница в средней корреляции между и AF1260 и и JO1366.

В случае S . cerevisiae (рис. 3B), самая новая модель (дрожжи 5) обеспечивает корреляцию, которая по существу такая же или даже лучше, чем у более ранних моделей ( i ND750 и i MM904), когда известен источник углерода (DC+E). -Flux2 и DC+SPOT).В отличие от E . coli , однако, новейшая модель дрожжей работает хуже, чем более старые модели, когда источник углерода в дрожжевой клетке неизвестен, особенно для AC+SPOT. Чтобы понять, почему, мы исследовали гипотезу о том, что причиной низкой производительности дрожжей 5 является большее количество источников углерода (подробности см. на рис. E в файле S1). Хотя мы не смогли полностью определить причину, похоже, что большее количество источников углерода как-то связано с его снижением производительности, но, конечно, это еще не все.Также может играть роль различная степень взаимосвязанности между внутриклеточными и обменными реакциями, присущими каждой модели, или другие неизвестные факторы (например, термодинамически невыполнимые циклы и тупиковые метаболиты, которые непреднамеренно добавляются в более новую модель).

За исключением i JR904 в E . coli , DC+E-Flux2 показал самую высокую среднюю корреляцию (между 0,8 и 0,9) для обоих микроорганизмов. Таким образом, если мы изучаем организм, где известна информация как об источнике углерода, так и о целевой функции, рекомендуется применять DC+E-Flux2.

Интересно, что DC+SPOT (известный источник углерода и неизвестная целевая функция) показывает устойчивую и постоянную среднюю корреляцию между 0,7 и 0,8 в обоих E . coli и S . cerevisiae независимо от используемой модели. На метод, по-видимому, меньше всего влияет неполнота модели. Таким образом, DC+SPOT полезен для предсказания распределения внутриклеточного метаболического потока у менее изученных организмов.

Измерение скорости нашими методами

С практической точки зрения желательно короткое время работы.Таким образом, мы измерили время работы нашего алгоритма для всех 80 выборок (4 стратегии оптимизации и 20 выборок на стратегию) с помощью встроенной функции MATLAB profile. Время выполнения нашего метода показано на рис. D в файле S1. Независимо от того, какая стратегия моделирования используется, наш метод, включая картографирование транскриптомных данных, решение задачи оптимизации, прогнозирование распределения внутриклеточного метаболического потока и расчет корреляции с измеренными потоками, может быть выполнен в течение двух секунд для обоих микроорганизмов.

Внедрение наших методов в удобный интерфейс

В качестве окончательного представления клеточного метаболического фенотипа метаболические потоки предоставляют важную информацию для понимания функционирования клеточных процессов [5]. Наши методы, которые позволяют быстро и легко определять метаболические потоки по данным экспрессии генов, таким образом, будут интересны широкой аудитории в различных областях биологии. Для возможных пользователей нашего метода, особенно для тех, кто не имеет навыков компьютерного программирования, мы внедрили E-Flux2 и SPOT в интуитивно понятный удобный интерфейс под названием MOST, чтобы сделать наши методы жизнеспособными для всех исследователей, независимо от того, обучены ли они компьютерным наукам или нет. .MOST (Metabolic Optimization and Simulation Tool, http://most.ccib.rutgers.edu/) представляет собой программный пакет с открытым исходным кодом для моделирования на основе ограничений [59]. Он предоставляет функции редактирования, подобные Excel, а также поддерживает язык разметки системной биологии (SBML) и файлы с разделителями-запятыми (CSV). Как запустить наши E-Flux2 и SPOT в MOST, описано в файле S2.

Выводы

В этом исследовании мы разработали вычислительный метод для определения внутриклеточных потоков на основе транскриптомных данных с использованием моделей в масштабе генома, который удовлетворяет желаемым характеристикам, обобщенным в таблице 1.Кроме того, прогностическая точность нашего метода была проверена на основе измеренных внутриклеточных потоков, и мы обнаружили, что он более точен, чем существующие методы.

Наш метод также может быть легко применен для изучения распределения метаболических потоков различных сконструированных штаммов с небольшими модификациями моделей геномного масштаба или без таковых, поскольку сами транскриптомные данные отражают нокауты, нокауты (с добавлением метаболических реакций в модель, которая соответствуют нокаутированному гену), индуцированная амплификация или индуцированная репрессия метаболических генов.Кроме того, E-Flux2 является гибким в том смысле, что если существует альтернативная цель максимизации скорости роста, которая считается более применимой к определенному организму, то поток биомассы, используемый на первом этапе оптимизации E-Flux2, может быть заменен этой целью. функция.

Многочисленные преимущества нашего метода делают его полезным инструментом для выявления фундаментальных механизмов метаболических реакций и поиска молекулярных мишеней для метаболической инженерии. Например, используя этот инструмент с набором данных об экспрессии генов, измеренных с течением времени, мы можем определить, как изменяется внутриклеточный метаболический поток и где происходит значительное перенаправление.Наш метод доступен в удобном для пользователя программном пакете с открытым исходным кодом под названием MOST (http://most.ccib.rutgers.edu/).

Вспомогательная информация

Набор данных S1. Метаболические модели масштаба генома, используемые в этом исследовании.

Три E . coli моделей ( i JR904 [42], i AF1260 [41] и i JO1366 [39]) и три S . Модели cerevisiae ( i ND750 [44], i MM904 [43] и Yeast 5 [40]), используемые в этом исследовании, представлены в формате языка разметки системной биологии (SBML).Доступны версии как постоянного, так и переменного тока каждой модели.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101.s001

(ZIP)

Набор данных S3. Код MATLAB, реализующий наш метод.

Инструкции по использованию с набором данных Ishii et al. можно найти в README.doc. Также доступен исходный код, написанный на Java (подробности см. в файле S2). Этот код MATLAB включает расчет корреляции Пирсона с измеренными данными потока.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101.s003

(ZIP)

Файл S1. Дополнительные цифры и методы.

Этот файл содержит пять дополнительных рисунков (рис. A. Схематический обзор этого исследования, рис. B. Обоснование метода SPOT, рис. C. Сравнение прогнозируемых потоков с измеренными потоками S . cerevisiae данных, рис. D. Среднее время работы нашего алгоритма, рис. E. Исследование способа улучшения низкой производительности дрожжей 5 в AC+SPOT) и трех дополнительных методов (математическое обоснование исключения члена ‖ v ‖ в целевой функции SPOT, Математическое доказательство единственности решений SPOT, Расчет возможного диапазона корреляции между измеренными потоками и прогнозируемыми потоками).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101.s004

(PDF)

S1 Таблица. Список реакций поглощения потенциальных источников углерода в

E . coli и S . cerevisiae моделей.

Нижние границы потоков этих реакций были ослаблены до -Inf для построения шаблонных моделей AC для каждого микроорганизма (т.е. для имитации условий, при которых информация об источнике углерода недоступна).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101.s006

(XLS)

S3 Таблица. Общие обменные реакции возможных источников углерода в трех моделях дрожжей.

Всего было идентифицировано 106 обменных реакций, общих для всех трех моделей дрожжей ( i ND750, i MM904 и дрожжей 5), для проверки гипотезы о том, что количество реакций поглощения источника углерода влияет на производительность моделей.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0157101.s008

(XLS)

Благодарности

Авторы благодарят Dr.Бенедетто Пикколи (Университет Рутгерса, США) за математическую помощь в доказательстве единственности решений SPOT. Мы благодарим доктора Кэролайн Колейн (Имперский колледж Лондона, Великобритания) и доктора Куна Ипа (Университет Рутгерса, США; Университет Южной Австралии, Австралия) за вдохновляющие обсуждения. Эта работа была частично поддержана Институтом передовых технологий Samsung (SAIT) в рамках программы Samsung Global Research Outreach (GRO).

Авторские взносы

Придумал и спроектировал эксперименты: ДСЛ МКК.Проведены опыты: МКК. Проанализированы данные: МКК. Предоставленные реагенты/материалы/инструменты для анализа: AL JJK DSL MKK. Написал статью: MKK DSL.

Каталожные номера

  1. 1. Стефанопулос Г. Метаболические потоки и метаболическая инженерия. Метаб Инж. 1999; 1: 1–11. пмид:10935750
  2. 2. Wiechert W. Анализ метаболических потоков 13C. Метаб Инж. 2001;3: 195–206. пмид:11461141
  3. 3. Zamboni N, Fendt S-M, Ruhl M, Sauer U. Анализ метаболических потоков на основе 13C.Нат Проток. 2009; 4: 878–892. пмид:19478804
  4. 4. Beurton-Aimar M, Beauvoit B, Monier A, Vallée F, Dieuaide-Noubhani M, Colombie S. Сравнение между анализом элементарных потоков и потоками 13C-метаболизма, измеренными в бактериальных и растительных клетках. BMC Сист Биол. 2011;5: 95. pmid:21682932
  5. 5. Нильсен Дж. Все дело в метаболических потоках. J Бактериол. 2003; 185: 7031–7035. пмид:14645261
  6. 6. Ким М.К., Лун Д.С. Методы интеграции транскриптомных данных в модели метаболизма в масштабе генома.Comput Struct Biotechnol J. 2014; 11: 59–65. пмид:25379144
  7. 7. Зауэр У. Метаболические сети в движении: анализ потоков на основе 13C. Мол Сист Биол. 2006;2: 62. pmid:17102807
  8. 8. Дьёайде-Нубхани М., Алонсо А.П. Применение анализа метаболических потоков к растениям. Методы Мол Биол. 2014; 1090: 1–17. пмид:24222406
  9. 9. Орт Д.Д., Тиле И., Палссон Б.О. Что такое анализ баланса потоков? Нац биотехнолог. 2010; 28: 245–248. пмид:20212490
  10. 10.Цена ND, Reed JL, Palsson BØ. Модели микробных клеток в масштабе генома: оценка последствий ограничений. Nat Rev Microbiol. 2004; 2: 886–897. пмид:15494745
  11. 11. Чжан В., Ли Ф., Ни Л. Интеграция множественного «омиксного» анализа для микробной биологии: применение и методология. Микробиология. 2010; 156: 287–301. пмид:19
  12. 9
  13. 12. Палссон Б. Биология in silico через «омику». Нац биотехнолог. 2002; 20: 649–650. пмид:12089538
  14. 13.Хоппе А. Что изобилие мРНК может рассказать нам о метаболизме. Метаболиты. 2012. стр. 614–631. пмид:24957650
  15. 14. Мэлоун Дж. Х., Оливер Б. Микрочипы, глубокое секвенирование и истинная мера транскриптома. БМС Биол. 2011;9:34. pmid:21627854
  16. 15. Блазье А.С., Папен Ж.А. Интеграция данных экспрессии в реконструкцию метаболической сети в масштабе генома. Границы физиологии. 2012.
  17. 16. Рид Дж.Л. Сокращение пространства метаболических решений с использованием экспериментальных наборов данных.PLoS Вычислительная биология. 2012. с. е1002662. пмид:22956899
  18. 17. Hyduke DR, Lewis NE, Palsson BØ. Анализ омических данных с использованием геномных моделей метаболизма. Мол Биосист. 2013;9: 167–74. пмид:23247105
  19. 18. Саха Р., Чоудхури А., Маранас К.Д. Последние достижения в реконструкции метаболических моделей и интеграции данных омики. Курр Опин Биотехнолог. 2014; 29С: 39–45.
  20. 19. Мачадо Д., Херргард М. Систематическая оценка методов интеграции транскриптомных данных в модели метаболизма, основанные на ограничениях.PLoS Comput Biol. 2014;10: e1003580. пмид:24762745
  21. 20. Джойс А., Палссон Б., Джойс А.Р., Палссон Б.О. Модельный организм как система: интеграция наборов данных «омика». Nat Rev Mol Cell Biol. 2006;7: 198–210. пмид:16496022
  22. 21. Чандрасекаран С, Цена без даты. Вероятностное интегративное моделирование метаболических и регуляторных сетей в масштабе генома у Escherichia coli и Mycobacterium tuberculosis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2010;107: 17845–17850. пмид:20876091
  23. 22.Дженсен П.А., Папин Дж.А. Функциональная интеграция модели метаболической сети и данных экспрессии без произвольного порогового значения. Биоинформатика. 2011; 27: 541–547. пмид:21172910
  24. 23. Zur H, Ruppin E, Shlomi T. iMAT: инструмент комплексного метаболического анализа. Биоинформатика. 2010; 26: 3140–3142. пмид:21081510
  25. 24. Беккер С.А., Палссон Б.О. Контекстно-специфические метаболические сети согласуются с экспериментами. PLoS Comput Biol. 2008;4: e1000082. пмид:18483554
  26. 25.Шломи Т., Кабили М.Н., Херргард М.Дж., Палссон Б.О., Руппин Э. Сетевое прогнозирование тканеспецифического метаболизма человека. Нац биотехнолог. 2008; 26: 1003–1010. пмид:18711341
  27. 26. Song HS, Reifman J, Wallqvist A. Прогнозирование распределения метаболических потоков на основе данных об экспрессии генов на основе принципа минимизации потоков. ПЛОС Один. 2014;9: e112524. пмид:25397773
  28. 27. Брандес А., Лун Д.С., Ип К., Цукер Дж., Колейн С., Вайнер Б. и соавт. Вывод источников углерода из профилей экспрессии генов с использованием моделей метаболических потоков.ПЛОС ОДИН. 2012. с. е36947. пмид:22606312
  29. 28. Колейн С., Брандес А., Цукер Дж., Лун Д.С., Вайнер Б., Фархат М.Р. и соавт. Интерпретация данных экспрессии с помощью моделей метаболических потоков: прогнозирование продукции микобактерий туберкулеза миколовой кислоты. PLoS Comput Biol. 2009;5: e1000489. пмид:19714220
  30. 29. Праманик Дж., Кислинг Дж. Д. Стехиометрическая модель метаболизма кишечной палочки: учет состава биомассы, зависящего от скорости роста, и механистической потребности в энергии.Биотехнология Биоинж. 1997; 56: 398–421. пмид:18642243
  31. 30. Файст А.М., Палссон Б.О. Целевая функция биомассы. Curr Opin Microbiol. 2010; 13: 344–349. пмид:20430689
  32. 31. Раман К., Чандра Н. Анализ баланса потоков биологических систем: приложения и проблемы. Кратко Биоинформ. 2009; 10: 435–449. пмид:19287049
  33. 32. Смоллбоун К., Симеонидис Э. Анализ баланса потоков: геометрическая перспектива. Дж Теор Биол. 2009; 258: 311–315.пмид:194

  34. 33. Даунер М., Зондереггер М., Хохули М., Шиперски Т., Вютрих К., Хохманн Х.-П. и др. Внутриклеточные потоки углерода у Bacillus subtilis, продуцирующих рибофлавин, при росте на смесях двухуглеродных субстратов. Appl Environ Microbiol. 2002; 68: 1760–1771. пмид:11916694
  35. 34. Исии Н., Накахигаси К., Баба Т., Роберт М., Сога Т., Канаи А. и др. Многочисленные высокопроизводительные анализы отслеживают реакцию кишечной палочки на возмущения. Наука. 2007; 316: 593–597.пмид:17379776
  36. 35. Холм А.К., Бланк Л.М., Олдиджес М., Шмид А., Солем С., Дженсен П.Р. и др. Метаболический и транскрипционный ответ на возмущения кофактора в Escherichia coli. Дж. Биол. Хим. 2010; 285: 17498–17506. пмид:20299454
  37. 36. Ринтала Э., Тойвари М., Питканен Дж.-П., Вибе М.Г., Руохонен Л., Пенттиля М. Низкий уровень кислорода как триггер усиления дыхательного метаболизма у Saccharomyces cerevisiae. Геномика BMC. 2009;10: 461. pmid:19804647
  38. 37.Йоухтен П., Ринтала Э., Хуусконен А., Тамминен А., Тойвари М., Вибе М. и др. Кислородная зависимость метаболических потоков и выработки энергии Saccharomyces cerevisiae CEN.PK113-1A. BMC Сист Биол. 2008;2: 60. pmid:18613954
  39. 38. Celton M, Sanchez I, Goelzer A, Fromion V, Camarasa C, Dequin S. Сравнительный транскриптомный, флюксомный и метаболический анализ реакции Saccharomyces cerevisiae на увеличение окисления NADPH. Геномика BMC. 2012. с. 317. пмид:22805527
  40. 39.Orth JD, Conrad TM, Na J, Lerman JA, Nam H, Feist AM, et al. Комплексная реконструкция метаболизма кишечной палочки в масштабе генома — 2011 г. Молекулярная системная биология. 2011.
  41. 40. Хивнер Б.Д., Смоллбоун К., Баркер Б., Мендес П., Уокер Л.П. Дрожжи 5 — расширенная реконструкция метаболической сети Saccharomyces cerevisiae. BMC Сист Биол. 2012;6: 55. pmid:22663945
  42. 41. Feist AM, Henry CS, Reed JL, Krummenacker M, Joyce AR, Karp PD, et al.Реконструкция метаболизма Escherichia coli K-12 MG1655 в масштабе генома, которая учитывает 1260 ORF и термодинамическую информацию. Мол Сист Биол. 2007;3: 121. pmid:17593909
  43. 42. Рид Дж.Л., Во Т.Д., Шиллинг С.Х., Палссон Б.О. Расширенная модель генома Escherichia coli K-12 (iJR904 GSM/GPR). Геном биол. 2003;4: Р54. пмид:12952533
  44. 43. Мо М.Л., Палссон Б.О., Хергорд М.Ю. Связь внеклеточных метаболомических измерений с состояниями внутриклеточного потока у дрожжей.BMC Сист Биол. 2009;3: 37. pmid:19321003
  45. 44. Duarte NC, Herrgård MJ, Palsson BØ. Реконструкция и проверка Saccharomyces cerevisiae iND750, полностью разделенной метаболической модели в масштабе генома. Геном Res. 2004; 14: 1298–1309. пмид:15197165
  46. 45. Ву Х, Керр М., Цуй Х, Черчилль Г., Ян Х. МААНОВА: Пакет программного обеспечения для анализа экспериментов с микрочипами кДНК с пятнами. … данные: методы и программное обеспечение. 2003. стр. 313–341.
  47. 46.Ирисарри Р.А., Хоббс Б., Коллин Ф., Бизер-Барклай Ю.Д., Антонеллис К.Дж., Шерф У. и соавт. Исследование, нормализация и обобщение данных уровня зонда массива олигонуклеотидов высокой плотности. Биостатистика. 2003; 4: 249–264. пмид:12925520
  48. 47. Уоркман С., Дженсен Л.Дж., Джармер Х., Берка Р., Готье Л., Нильсер Х.Б. и др. Новый метод нелинейной нормализации для уменьшения изменчивости в экспериментах с микрочипами ДНК. Геном биол. 2002;3: исследование0048.
  49. 48. Дадли А.М., Аах Дж., Штеффен М.а., Черч Г.М.Измерение абсолютной экспрессии с помощью микрочипов с калиброванным эталонным образцом и расширенным диапазоном интенсивности сигнала. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002; 99: 7554–7559. пмид:12032321
  50. 49. Тарка А.Л., Ромеро Р., Драгичи С. Анализ экспериментов с микрочипами по профилированию экспрессии генов. Am J Obstet Gynecol. 2006; 195: 373–388. пмид:168
  51. 50. Драгичи С., Хатри П., Эклунд А.С., Салласи З. Вопросы надежности и воспроизводимости измерений ДНК-микрочипов.Тенденции в генетике. 2006. С. 101–109. пмид:16380191
  52. 51. Реймерс М. Делая осознанный выбор в отношении анализа данных микрочипов. PLoS Comput Biol. 2010;6: 1–7.
  53. 52. Bonarius HP, Hatzimanikatis V, Meesters KP, de Gooijer CD, Schmid G, Tramper J. Анализ метаболических потоков гибридомных клеток в различных культуральных средах с использованием массовых балансов. Биотехнология Биоинж. 1996; 50: 299–318. пмид:18626958
  54. 53. Берцекас Д., Недич А., Оздаглар А. Выпуклый анализ и оптимизация.Афина Научная; 2003.
  55. 54. Льюис Н.Е., Хиксон К.К., Конрад Т.М., Лерман Дж.А., Чарусанти П., Полпития А.Д. и др. Омические данные из эволюционировавших E. coli согласуются с рассчитанным оптимальным ростом из моделей в масштабе генома. Мол Сист Биол. 2010;6: 390. pmid:20664636
  56. 55. Редер С. Теория метаболического контроля: структурный подход. Дж Теор Биол. 1988; 135: 175–201. пмид:3267767
  57. 56. Бьюик В., Чик Л., Болл Дж. Статистический обзор 7: Корреляция и регрессия.Критический уход. 2003;7: 451–459. пмид:14624685
  58. 57. Рэй У.Дж. Шаг ограничения скорости: количественное определение. Применение к стационарным ферментативным реакциям. Биохимия. 1983; 22: 4625–4637. пмид:6626520
  59. 58. Китинг С.М., Борнстейн Б.Дж., Финни А., Хука М. SBMLToolbox: набор инструментов SBML для пользователей MATLAB. Биоинформатика. 2006; 22: 1275–1277. пмид:16574696
  60. 59. Келли Дж.Дж., Лейн А., Ли Х, Мутходжу Б., Маор С., Эген Д. и др. MOST: программная среда для метаболического моделирования на основе ограничений и проектирования штаммов.Биоинформа. 2014;
  61. 60. Тейлор Р. Интерпретация коэффициента корреляции: базовый обзор. Журнал диагностической медицинской сонографии. 1990. С. 35–39.
  62. 61. Ли Д., Смоллбоун К., Данн В.Б., Мурабито Э., Уиндер С.Л., Келл Д.Б. и др. Улучшение прогнозов метаболических потоков с использованием данных об абсолютной экспрессии генов. BMC Сист Биол. 2012;6: 73. pmid:22713172
  63. 62. Клитгорд Н., Сегре Д. Важность разделения в моделях метаболических потоков: дрожжи как экосистема органелл.Геном Информ. 2010; 22: 41–55. пмид:20238418
  64. 63. Хайдук Д., Хайдук Д., Шелленбергер Дж., Кью Р., Флеминг Р., Тиле И. и др. Набор инструментов COBRA 2.0. Протокол обмена. 2011 г.; 1–35.

Флюс | WIRED

Flux

Exon You: Еще раз доказывая, что Сеть преодолеет любую цензуру, с которой она сталкивается, компьютерная программа, делающая обходы, вырезает слова, считающиеся неприличными в соответствии с Поправкой Exon, и заменяет их именами выдающихся политики.Программа, названная HexOn Exon, также обращает процесс вспять, так что когда вы получаете от кого-то послание сенатора, вы можете запустить его через переводчик, и грязные слова снова появятся. Чтобы получить копию, отправьте электронное письмо по адресу [email protected] с темой: отправить HEXON.

Где талант?: Какие известные компании интерактивных развлечений могут рухнуть в ближайшем будущем? Взгляните на объявления о поиске. Ходят слухи, что и Rocket Science, и DreamWorks SKG, провозглашенные студийным будущим мультимедиа, чертовски долго нанимают (или, в случае с Rocket Science, удерживают) таланты, в которых они отчаянно нуждаются.Почему? Кажется, что компании не могут дать талантливым людям то, чего они действительно хотят: творческую независимость.

Netscapegoat: К настоящему моменту вы, вероятно, слышали о программе Netscape Bugs Bounty, объявленной в октябре на фоне жары и дыма различных недостатков безопасности, обнаруженных в бета-версии Navigator 2.0 (которая включает Java, см. «Сага о Java», стр. 166). Это работает следующим образом: вы находите серьезную уязвимость в системе безопасности и получаете денежный приз, который не указан. Вы найдете меньший, вы получите отличный товар.О, парень! Теперь, если бы вы были достаточно умны, чтобы найти брешь в безопасности, что бы вы сделали? Отдайте его Netscape за небольшие деньги или подождите, пока бета-версия не станет золотой, и действительно примените свои знания на практике? Страх именно этого, по-видимому, привел к появлению близорукой статьи на первой полосе The New York Times на той неделе, когда Netscape выложил свою бета-версию для скачивания. Статья предупреждала читателей, что Netscape в то время было невозможно защитить с архитектурной точки зрения (из-за недостатка, позволяющего злоумышленникам проникнуть внутрь во время загрузки бета-версии).Но в статье ни разу не упоминалось о надежном шифровании в качестве решения; также не поднимался вопрос о том, почему шифрование на данный момент не является коммерчески осуществимым (благодаря правительству США). Приветооооо?

Кстати, о чем: Помните ту футболку, о которой мы вам рассказывали, с машиночитаемым шифрованием в виде штрих-кода, которая, следовательно, теоретически считается чем-то, что нельзя экспортировать за пределы США? Что ж, «издатель» футболки Джоэл Ферр подал заявку на получение экспортной лицензии от АНБ и Государственного департамента, тем самым вынудив правительство принять решение о том, является ли ношение такой футболки на международном рейсе преступлением. обида.Заявление Ферра, хотя и следует всем указаниям правительства, умудряется держать язык за зубами. Описывая футболку, Ферр пишет: «Исходный код реализации представлен как в виде четырех строк текста, так и в виде штрих-кода, что делает футболку машиночитаемой и пригодной для машинной стирки». Хочу один? Прейскурантная цена составляет 12,36 долларов США, включая доставку и обработку. См. www.danger.com/ad-perl.html.

Edgar Lives: Вопреки предыдущим сообщениям, Комиссия по ценным бумагам и биржам решила продолжить обслуживание Edgar: теперь оно находится на сайте www.сек.гов/.

Microsoft против Usenet: Ветераны-постеры в Usenet стали дополнять свои посты уведомлением об авторских правах, запрещающим повторную публикацию их слов в сети Microsoft. Что-то вроде: «Сети Microsoft запрещено распространять эту работу в любой форме, полностью или частично. Copyright (c) NameHere, 1995. Лицензия на распространение этой публикации предоставляется Microsoft за 800 долларов. Появление без разрешения означает согласие с этими термины.»

Пересмотренный полный словарь Вебстера (1913 г.)

Словарь Вебстера, 1913 г.

Alarum существительное [ среднеанглийское alarom , то же слово, что и alarm , существительное ] См. Alarm .[ Теперь поэтично] » Вариант формы alarum теперь обычно ограничивается сигналом тревоги или механизмом подачи сигнала тревоги (как в будильнике). Alary прилагательное [лат. alarius , от ala крыло.] Относящийся к крыльям; также крылатое.
аларная система насекомых.
Волластон.
Увы меж. [ Среднеанглийский alas , allas , старофранцузский alas , французский hélas ; и межд.(л. ах .) + las несчастный (что я есть), латинское lassus усталый, сродни английскому позднему . См. Поздно.] Восклицание, выражающее печаль, жалость или предчувствие зла; — у старых писателей иногда следует день или белый ; увы день , как увы день , или увы белый .Алате наречие [ Префикс а- + поздно .] В последнее время; за последнее время. [Архаичный]
Было позднее таких сказок, распространившихся за границей.
Латимер.

Alate, Alated прилагательное [лат. alatus , от ala wing.] Крылатый; имеющие крылья или боковые придатки, похожие на крылья.

Alatern Al`a*ter»nus сущ. [лат. ala крыло + terni по три штуки] Французский, от латинского alatus крылатый.] Состояние крылатости.

Alaunt существительное См. Alan . [Устарело] Чосер. Alb существительное [среднеанглийское albe , позднелатинское alba , от латинского albus white. Confer Album и Aube.] Одеяние из белого полотна, доходящее до ног, обволакивающее лицо; — в Римско-католической церкви, которую носят священнослужители во время службы на мессе. Раньше его носили, по крайней мере, священнослужители, в повседневной жизни.

Альб Воскресенье (Еккл.) Первое воскресенье после пасхального воскресенья, правильно Воскресенье без одежды , потому что в ранней церкви те, кто был крещен в канун Пасхи, в следующую субботу откладывали свои белые одежды, надетые после крещения.

Албанское сущ. [лат. albus белый.] (Химия) Белое кристаллическое смолистое вещество, извлекаемое из гуттаперчи действием спирта или эфира.

Албанский Прилагательное, относящееся к Албании, провинции Турции.— существительное Уроженец Албании.

Albata существительное [лат. albatus , причастие прошедшего времени от albare , чтобы сделать белым, от albus белый.] Белый металлический сплав; из которого делают ложки, вилки, чайники и т. д. Британская тарелка или мельхиор. См. Нейзильбер , под нем.

Альбатрос сущ. [ Поврежден. от португальского alcatraz баклан, альбатрос или испанский alcatraz пеликан: confer португальский alcatruz , испанский arcaduz , ведро, от арабского al-qādus сосуды для воды, от греческого ka`do .Таким образом, арабский термин для пеликан — это водонос , то есть птица, несущая воду в сумке.] (зоология) Перепончатая птица из рода Diomedea , состоящая из нескольких видов. Это самые крупные морские птицы, способные к длительному полету, и их часто можно увидеть на большом расстоянии от суши. Они встречаются в основном в южном полушарии.

Олби, Олби конж. [ См. Хотя .] Хотя; хотя. [Устарело]
Альба Кларисса была их главной основательницей.
Спенсер.

Альбедо сущ. [лат., от albus белый.] Белизна. А именно: (Астрон.) Отношение света, отраженного от неполированной поверхности, к общему свету, падающему на эту поверхность.

Хотя соед. [ Среднеанглийское al be , хотя это be , где al это наши все . Совещаться Хотя .] Хотя; несмотря на то что; несмотря на это. Чосер.
Хотя так замаскирован, мадам, я люблю правду.
Теннисон.

Изделия Альберта Мягкая декоративная терракотовая посуда, продаваемая в виде печенья для украшения.

Альбертит сущ. (мин.) Битуминозный минерал, напоминающий асфальт, найденный в графстве А. …берт, Нью-Брансуик.

Albertype существительное [от имени изобретателя, Альберт , Мюнхен.] Изображение, напечатанное из своего рода желатиновой пластины, изготовленной с помощью фотографического негатива.

Albescence существительное Акт превращения в белизну; белесость.

Albescent прилагательное [латинское albescens , причастие настоящего времени от albescere белеть, от albus белый.] Становится белым или беловатым; умеренно белый.

Albicant прилагательное [латинское albicans , настоящее причастие от albicare , albicatum , быть белым, от albus белый.] Растущий или становящийся белым.

Альбикационное существительное Процесс становления белым или появления белых пятен или полос.

Albicore существительное [Французский albicore (ср. Испанский Альбакора , Португальский Альбакор , Albacora , Albacora , Albecora , Bakr , Bekr , молодой верблюд, молодая корова, 31178, и статья al : даровать португальский bacoro маленький поросенок.] (зоология) Название, применяемое к нескольким крупным рыбам семейства макрелевых, особенно. Orcynus alalonga .Один вид ( Orcynus thynnus ), распространенный в Средиземноморье и Атлантике, называется в Новой Англии ставридой ; тунец. [Написано также альбакор .]

Альбификация существительное [ Confer French albification : Latin albus white + ficare (только в комп.), facere , делать.] Акт или процесс создания белого цвета. [ Устаревший]

Albigenses Al`bi`geois» существительное во множественном числе [от Albi и Albigeois , город и его район на юге Франции, в котором проживала секта.] (Eccl. Hist.) Секта реформаторов, выступавших против римской церкви в XII в. Альбигойцы были ветвью катаров (чистых). Их истребили крестовые походы и инквизиция. Они отличались от вальденсов.

Альбигойское прилагательное Относящийся к альбигойцам или относящийся к ним.

Albiness существительное Женщина-альбинос. Холмс.

Альбинизм сущ. Состояние альбиносов: абиноизм; лейкопатия.

Прилагательное-альбинизм Пораженный альбинизмом.

Альбинос существительное ; множественное число Альбиносы [ испанский или португальский альбинос , ориг. беловатый, от albo белый, латинское albus .] Человек, будь то негр, индиец или белый, у которого из-за какого-либо дефекта организации вещество, придающее цвет коже, волосам и глазам, отсутствует или находится в болезненное состояние. У альбиноса кожа молочного оттенка, волосы того же цвета, глаза с темно-красными зрачками и розовой или голубой радужкой.Этот термин также используется по отношению к низшим животным, таким как белые мыши, слоны и т. д.; и растений в беловатом состоянии из-за отсутствия хлорофилла. амер. цикл. » Этот термин первоначально применялся португальцами к неграм, встреченным на побережье Африки, которые были испещрены белыми пятнами.

Альбиноизм сущ. Состояние альбиносов; альбинизм.

Альбинос прилагательное Пораженный альбинизмом.

Альбион сущ. [ Prob. от того же корня, что и Гаэль. alp высота или холм. «Возможно, оно было даровано земле, лежащей за белыми скалами, видимыми с побережья Галлии. Олбани , старое название Шотландии, означает, вероятно, «холмистая земля». Англия, до сих пор сохранившаяся в поэзии
На этом укромном острове Альбион .
Шак
Альбит сущ. [лат. albus белый.] (мин.) Минерал из семейства полевых шпатов, триклинный по кристаллизации, по составу силикат глинозема и соды.Это обычная составляющая гранита и различных магматических пород. См. полевой шпат.

Альболит сущ. [лат. albus белый + -lith .] Разновидность пластичного цемента или искусственного камня, состоящего главным образом из магнезии и кремнезема; — называемый также альболит .

Alborak существительное [арабское al-burāq , от baraqa сверкать, сиять.] Воображаемое молочно-белое животное, на котором, как говорят, Мухаммед вознесся на небеса; белый мул.

Белковый прилагательное [ См. Albugo .] Имеющий природу или напоминающий белок глаза или яйца; белковый; — термин, применяемый к текстурам, жидкостям и т. д., которые совершенно белые. Albugo существительное; множественное число Albugines [лат., белизна, от albus белый.] (медицина) То же, что и Leucoma. Существительное в альбоме [лат., neut. из albus белый: дарить французский альбом . Confer Alb.]
1. (Rom. Antiq.) Белая табличка, на которой что-либо было записано, например, список имен и т. д. 2. Список имен посетителей; книга посетителей. 3. Чистая книга, в которую можно вставлять автографы, наброски, мемориальные письма друзей, фотографии и т. д.

Альбом Græcum [лат., греч. белый.] Навоз собак или гиен, который становится белым на воздухе. Он используется для выделки кожи, а раньше использовался в медицине.

Альбумен сущ. [лат., от albus белый.]
1. Белок яйца. 2. (Ботаника) Питательное вещество, хранящееся в оболочках семени у многих растений, но не включенное в зародыш. Это мучнистая часть кукурузы, пшеницы и подобных злаков, маслянистая часть мака, мясистая часть кокосового ореха и т. д. 3. (химия) То же, что и альбумин. причастие альбуминизированное; настоящее причастие и отглагольное существительное] Покрыть или пропитать альбумином; покрыть или обработать белковым раствором; как, чтобы альбуминировать бумагу.

Альбумин сущ. (Химия) Густое, вязкое азотистое вещество, которое является главным и характерным компонентом яичного белка и сыворотки крови и содержится в других животных веществах, как жидких, так и твердых, а также во многих растениях.

Leave a Reply

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

2022 © Все права защищены.