分子生物网络分析-第8章-代谢网络.ppt
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第八章代谢网络（Metabolicnetwork）,教师：
崔颖办公室：
外语学馆412室,代谢网络,8.1代谢网络概述8.2代谢网络的研究进展8.3代谢网络常用数据库8.4代谢网络分析方法,8.1代谢网络概述,8.1.1代谢网络8.1.2三大营养物质代谢途径8.1.3代谢网络的特性8.1.4代谢网络模型,8.1.1代谢网络,代谢，有时也用新陈代谢来指代，是指生物体不断同外界环境进行物质和能量交换的过程。
生物体是一个结构和功能都严整有序的开放系统。
它的严整有序性是靠不断同外界环境进行物质和能量的交换来维持的，一旦物质和能量的交换停止，结构和系统就会解体。
各种生物都有代谢。
代谢包括同化作用和异化作用。
同化作用是形成有机物和贮存能量的过程；异化作用是分解有机物、释放能量的过程。
代谢是一系列极其复杂的、有精确顺序的酶促反应的总和。
各种生物的基本代谢途径相似，各个相应步骤所需的酶相同。
各种生物都以三磷酸腺苷（ATP）为其贮能和放能的中心物。
8.1.1代谢网络,8.1.1代谢网络,代谢是细胞生存和繁衍的手段，代谢是一种高度有组织的过程，它涉及了由酶催化的数以千计的反应。
它大体可以分为两大类：
分解代谢和合成代谢。
分解代谢：
分解复杂化合物以获取能量和构建细胞所需模块。
合成代谢：
构建细胞功能所需要的复杂化合物。
代谢网络是由将分子从一种形态转换为另一种形态的反应所组成的，在建模关系中，分子的浓度及其转化速率尤为重要。
反应网络的基本概念同样可以应用于其他类型的细胞反应网络如信号转导通路。
8.1.1代谢网络,8.1.1代谢网络,一般情况下，对代谢进行如下学习：
1.酶动力学研究孤立体系中单个反应的动力学性质2.代谢的网络特性则需要用到对化合物进行生成和降解平衡的化学计量学分析3.代谢控制分析则通过分析个体浓度变化动力学并将其整合到网络中，定量描述扰动对网络的影响。
8.1.1代谢网络,代谢网络（MN，MetabolicNetwork）是生物体的一套完整的新陈代谢机制，它决定了细胞乃至生物体的生物、物理和化学特性。
MN包括细胞内代谢参与物的化学反应、路径及在其上的物质流（flux）；跨细胞膜载体系统；还包括对整个代谢机制的调控。
8.1.1代谢网络,随着基因组测序计划的完成，现在可以重建从细胞、细菌到人类的许多生物体的MN。
英语的Metabolism代谢一词来自希腊语，表示“变化”或“推翻”的意思。
代谢、代谢途径、代谢网络，处于生命活动的末端，直接导致生物功能与行为。
8.1.1代谢网络,代谢途径（Metabolicpathway）在生物化学中，是一连串在细胞内发生的化学反应，并由酶所催化，形成使用或储存的代谢物，或引发另一个代谢途径（称为“流量控制反应”）。
8.1.1代谢网络,细胞内不同代谢途径组成了代谢网络。
糖、脂类、蛋白质、核酸代谢之间的联系,8.1.1代谢网络,8.1.2三大营养物质代谢途径,8.1.2三大营养物质代谢途径,8.1.2三大营养物质代谢途径,8.1.3代谢网络的特性,
（1）细胞的代谢网络是生物界的一种无标度网络。
ThefollowingexampleisanabstractionofsomepathwaystakenfromthemetabolicnetworkofE.colik12.666Inparticularweconsiderhere:
theGlycolysis（EMPpathway）,thepentosephosphateshuntandsomepathwaysinvolvedinthemetabolismofpyruvate.,8.1.3代谢网络的特性,
（2）代谢网络具有不同层次有关细胞的代谢网络可以分不同层次来讨论：
基因组（DNA层次）、代谢途径及生化反应网络（蛋白质层次）、代谢流（物流层次）、代谢生理（微生物细胞层次）等等。
8.1.3代谢网络的特性,（3）代谢网络没有绝对的起点和终点，代谢路径作为代谢通道是有起讫点的对于延续的微生物生命来讲，代谢网络没有绝对的起点，也没有绝对的终点，形成细胞的4个反应群（产能反应群、生物合成反应群、多聚反应群、组装反应群）环环相扣，初级代谢的三大板块（向心板块、中心板块、离心板块）两两相接，成一个整体。
8.1.3代谢网络的特性,（4）代谢网络一直处于对环境的变动的响应之中代谢网络一直处于对环境的变动的响应之中，因此代谢网络的概念是虚拟的网络概念。
网络中的离心途径的终端又可能成为向心途径的起点；网络中的中心途径不止一条，而且有分支，向心途径和离心途径也有多条，而且也有汇合或分支。
途径与途径之间还可能存在横向联系。
8.1.4代谢网络模型,代谢网络模型的基本元件有：
物质及其浓度；改变物质浓度的反应或转运过程。
在生物环境中，反应通常由酶来催化，而转运步骤则由转运蛋白或相关通道来执行。
因此，它们能被看做是同等地位的生化成分。
代谢的一个重要特征是细胞进程的发生具有很宽的时间尺度，一些修饰可能会在几秒内发生，而其他的进程需要几小时或更长时间。
即在酶促反应水平上，我们也能发现它们对变化所需的响应时间会有很大差别。
对于代谢反应，时间状态由动力学常数所表征。
8.1.4代谢网络模型,8.2代谢网络的研究进展,8.2.1早期研究8.2.2二十世纪以来的探索,8.2.1代谢的早期研究,代谢概念的出现可以追溯到13世纪，阿拉伯医学家Ibnal-Nafis（12131288）提出,“身体和它的各个部分是处于一个分解和接受营养的连续状态，因此它们不可避免地一直发生着变化”,8.2.1代谢的早期研究,第一个关于人体代谢的实验由意大利人桑托里奥.桑托里奥（SantorioSantorio,15611636）完成，并于1614年发表在他的著作医学统计方法（Arsdestaticamedecina）中。
在此书中，他描述了他如何在进食、睡觉、工作、饮酒以及排泄等各项活动前后对自己的体重进行秤量；,8.2.1代谢的早期研究,他认为：
大多数他所摄入的食物最终都通过他所称的”无知觉排汗“被消耗掉了。
8.2.1代谢的早期研究,在上述早期研究中，代谢机制还没有被揭示，人们普遍认为存在一种“活力”可以活化器官。
19世纪，在对糖被酵母酵解为酒精的研究中，著名的法国科学家路易斯.巴斯德（18221895）总结出酵解过程是由酵母细胞内他称为“酵素”的物质来催化的。
8.2.1代谢的早期研究,1828年，德国化学家FriedrichWohler（18001882）发表了关于尿素的化学合成的论文。
Pasteur与Wohler的发现证明了细胞中发现的化学反应与生物体的其他化学反应无异，都遵循化学的基本原理。
8.2.2二十世纪以来的探索,1.代谢路径2.代谢特点,8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,代谢路径：
生物化学路径在支持生物体的代谢活动时称为代谢路径。
20世纪初，酶首次被德国化学家EduardBuchner（18601917）所发现，这一发现使得对代谢中化学反应的研究从细胞生物学中独立出来，也标志着生物化学研究的开始。
他于1907年获得诺贝尔化学奖。
8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,代谢的一大特点：
不同物种的基本代谢路径是相似的。
无论是微小的单细胞细菌，还是巨大的多细胞生物如大象，在所有的生物体中都存在基本代谢路径-三羧酸循环。
8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,在此图中，仅仅只有43个蛋白质和40个代谢物之间的相互作用，其基因组数量有45000个，拟南芥的基因组是目前已知植物基因组中最小的。
8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,20世纪中期以后，生物化学家们在研究中应用了大量的新技术：
色谱分析X射线晶体学核磁共振电子显微学同位素标记质谱分析分子动力学模拟,8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,利用这些技术深入研究了细胞中与代谢路径相关的分子，对代谢机制的认识产生了从反应和路径到网络、从局部到整体的一次质的飞跃，他们把反应、代谢路径和跨细胞膜载体系统的有序组合看成为一个整体，即代谢网络（MN）。
8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,20世纪80年代以来，随着越来越多生物化学反应的MN的构建，迫切需要对其性能进行评估，为此一些科学家提出了基于网络的代谢路径分析方法。
主要包括基本模式（ElMo,elementarymode）和极端路径（ExPa,extremepathway）分析，此二者均使用了凸分析方法，它属于数学与几何学的分学科，适用于分析可利用线性方程组描述的MN。
8.2.2二十世纪以来代谢机制的探索,进入21世纪以来，网络科学研究者H.Jeong（2000）、E.Ravasz（2002）和网络科学家A.L.barabasi等利用网络科学的复杂网络理论研究了MN，相关论文发表在Nature和Science。
8.3代谢网络常用数据库,在MN构建、分析和建模中，经常用到有关基因、酶、反应和路径的各种数据库。
基因和基因组数据库KEGG基因数据库GeneDB数据库BioCyc,EcoCyc和MetaCys路径工具PathwayTools酶数据库ENZYME酶数据库BRENDA其他数据库,1.KEGG,KEGG（kyotoEncyclopediaofGenesandGenomes）的全称是基因和基因组的京都百科全书，这是一个生物信息数据库，包括基因、蛋白质、反应和路径的数据。
它将生物体分为真核和原核生物两类，包括许多生物的基因和基因组信息。
网址：
http:
/www.genome.jp/kegg/,2.GeneDB,提供各种生物的基因组数据。
将代谢分为若干层次结构，输入酶的名字，就可以找到对应的基因及代谢路径。
网址：
http:
/www.genedb.org/Homepage,3.BioCyc,EcoCyc和MetaCyc,BioCyc数据库包括200多种生物体的代谢路径和基因组子数据库，http:
/biocyc.org/EcoCyc子数据库提供大肠杆菌的基因组、代谢和信号转导路径数据，http:
/ecocyc.org/MetaCyc子数据库，可称为代谢的百科全书，包括了600多种生物体的代谢路径，http:
/metacyc.org/,4.路径工具PathwayTools,这是一个生物信息学软件包，可连接EcoCyc等多个数据库，提供创建新数据库的若干工具，还可以推断新的代谢路径。
网址：
http:
/pathway-,5.酶数据库ENZYME,它是位于日内瓦的ExPASY蛋白质组学万维网服务器的一部分，由瑞士生物信息学研究所（SIB，SwissInstituteofBioinformatics）管理。
可查询某一特定酶催化的反应，还可链接到KEGG、BRENDA、PUBMED及PUMA2等各种其他基因、酶和医学文献数据库。
6.酶数据库BRENDA,可以搜索到各种生物体的酶的相关信息。
网址：
http:
/www.brenda-enzymes.org/,代谢网络数据库,http:
/202.113.12.55/GSMNDB/gsmndb.htm,代谢网络数据库,http:
/www.plantcyc.org/,代谢网络数据库,http:
/p-sys-bio.org/yeastnet/,Glucose,代谢网络数据库,8.4代谢网络分析方法,8.4.1代谢网络分析方法研究进展8.4.2基本概念和术语8.4.3代谢网络的路径分析,8.4.1代谢网络分析方法研究进展,近20多年来，在代谢网络分析方法的研究中，研究者们引入了凸分析方法，提出了ElMo和ExPa分析方法。
8.4.1代谢网络分析方法研究进展,概括地说，MN分析主要包括如下4个步骤：
1.确定网络的节点、边及流、构建MN2.建立MN的流平衡方程及化学计量矩阵3.进行MN的路径分析和流平衡分析4.研究MN的特性，优化流通分布，评估网络的效能。
8.4.2基本概念和术语,1.代谢网络的节点、边及流2.流平衡方程与化学计量矩阵3.流分布与权向量,1.代谢网络的节点、边及流,1.代谢网络的节点、边及流,1.代谢网络的节点、边及流,流是指MN中在单位时间、单位空间、在一条代谢路径上产生或消耗的物质流。
交换流（exchangeflux）只包括进入或离开特定MN边界的流，不包括网络的内部流（internalflux）。
2.流平衡方程与化学计量矩阵,在稳定状态下，在MN中的物质变化率可用下式8.1公式表示：
其中，Xi为代谢物，v=v1,.,vj为流向量，Sij是在具有流量vj的反应j中Xi的化学计量系数。
如果Xi是一个底物（substrate），则Sij为负系数；如果Xi是一个产物，则Sij为正系数。
2.流平衡方程与化学计量矩阵,对于图显示的MN示例，根据公式可得出如下在稳定状态下的流平衡方程，还可以表示为化学计量矩阵S，简称为矩阵。
2.流平衡方程与化学计量矩阵,在稳定状态下，一个MN的物质平衡可用如公式8.2的流平衡方程表示：
其中S为矩阵，它的列表示化学反应，每个列元素对应相关反应的化学计量系数；行表示代谢物。
v为流向量，表示在MN每一条路径上的物质流，它的元素表示通过某一反应的流。
2.流平衡方程与化学计量矩阵,根据公式，可用矩阵的乘法运算式来表示。
3.流分布与权向量,流向量v与称作流分布（fluxdistribution）MN的路径集合P与流分布的关系可用下式公式8.3表示:
其中P是一个矩阵，它的列代表一条路径，v是一个给定的流分布，a是与P对应的列（即一条路径）的权向量。
4.零空间与基向量集合,MN的零空间K定义为流分布的范围，即在稳定状态下MN的作用范围。
K包括了满足式8.2的所有解，它是Rv空间的子空间，它的维数等于其矩阵的列数减去行数。
对于K，可以确定它的若干基向量集合，该集合不是唯一的。
4.零空间与基向量集合,下图a显示了一个包括6个基向量集合B=b1,.b6的6列11行的矩阵，其中的列表示一个基向量（路径）；行表示一个流向量，第1到7行对应内部流v1至v7，第8至11行对应交换流EF1到EF4.在广框中的列为一个基向量，它描述了图b所示MN中的一条路径，用黑色粗折线表示。
4.零空间与基向量集合,5.凸分析与凸锥体,利用凸分析可生成MN在生物化学上可行（以下简称为可行）的基向量的集合B，用于描述方程（8.2）的可行解。
为此，N必须满足对于流的方向性的约束条件，即满足流向量vi0及基向量bi0.满足此约束条件的方程式8.2可行解的集合，可以用高维多面的凸流锥体（convexfluxcone,以下简称流锥体）来描述。
5.凸分析与凸锥体,在该锥体所处多维空间中，每一维对应一个；在该锥体中任何两个点之间的边线也包括在该锥体中；在该锥体中从坐标系原点到任何一点之间的连线均可表示一个流向量v。
5.凸分析与凸锥体,图8.13显示了由5个约束条件（即生成向量）确定的流锥体，它规定了在MN中可行且从路径的源点出发的流向量v。
由非负生成向量fk的集合构成的流锥体F可用下式表示：
其中，ak为化学计量系数，其取值与公式8.1的Sij类似。
8.4.3代谢网络的路径分析,1.基本模式2.极端路径3.基本模式与极端路径的比较,1.基本模式,1994年，S.Schuster首先利用ElMo集合分析了MN。
ElMo是一个向量集合，可利用凸分析方法从矩阵导出，具有如下3个特性：
1.每一个MN对应唯一的ElMo集合，该集合可描述稳定状态下MN的性能。
1.基本模式,2.每一个ElMo作为功能单位均对应一个最小数量的反应集合。
如果去除其中的任何一个反应，则整个ElMo将无法完成其功能。
此特性也称为遗传独立性或不可分解性。
3.ElMo是一个MN中符合特性2的所有路径的集合。
1.基本模式,Schuster等最先发现MN总是具有特定的ElMo集合，正是这些ElMo确定了整个MN的各种功能。
他利用此方法描述了所有可能的代谢路径，研究了磷酸戊糖路径（PPP，pentosephosphatepathway）和糖酵解（glycolysis，一种无效循环）之间的相互作用关系。
1.基本模式,该ElMo集合包括了以往生物化学教科书所述与PPP功能有关的所有流模式及新发现的一些流模式。
该方法的应用范围很广，可用于增加氨基酸和抗生素的产量，检测构建的MN与基因组数据的一致性，分析酶的缺陷，以及确定治疗代谢系统疾病的药物靶点等。
2.极端路径,2000年，C.S.Schilling首次在凸分析中引入了ExPa集合，这是一种特殊的ElMo集合。
ExPa是从矩阵导出的凸基向量（convexbasisvectors）集合，具有如下3个特性。
1.每一个MN对应唯一的ExPa集合，该集合可描述稳定状态下MN的性能。
2.极端路径,2.每一个ExPa作为功能单位均对应一个最小数量的反应集合。
3.ExPa是系统上独立的ElMo的子网络，即没有一条ExPa可以用任何其他若干ExPa的非负线性组合来表示；利用ExPa的非负线性组合可以描述一个MN所有可能的路径和稳态流。
2.极端路径,图8.14是一个MN的示例，包括：
5全代谢物，7个内部流，4个交换流，共有11个流，有8条ExPa，即P1，.，P8,在其中6条上进行了消耗某种代谢物并产生新代谢物的反应，有两条是内部循环。
2.极端路径,特别应该指出的是，ExPa是MN唯一和最小的凸基向量集合。
ExPa包含所有可能的路径和稳态流，因为受到动力学和调控的约束，其中只有部分路径和稳态流是可行的。
2003年，N.D.Price等提出了一种新的ExPa方法并用于研究人体红血细胞的MN。
2.极端路径,他指出，需要找到一种方法来确定MN可行的路径和稳态流，并推断出相关的调控结构，提出了一种ExPa矩阵的奇异值分解的新方法并建立了数学模型。
他还直接根据MN拓扑结构推出了ExPa矩阵。
Price提出的这种新方法很适用于研究一些具有详细的化学计量数据，但其调控机制尚不了解的MN。
3.基本模式与极端路径比较,ElMo与ExPa的第1个特性是相同的，第2个特性是相似的（不同的是ElMo另具有遗传独立性和不可分解性）。
ExPa与凸多面锥体的边对应。
ElMo与ExPa对于内部的可逆与不可逆反应的处理有所不同：
ExPa将所有可逆瓜分为两个独立的正向和反向反应并分别计算各自的流。
ElMo则利用一系列规则来描述反应的方向性并分别计算其对应的模式。
3.基本模式与极端路径比较,在一些情况下，ElMo与ExPa分析方法的结果相同；但是在另一些情况下结果却不同。
同一MN中ExPa的数量小于或等于ElMo的数量。
ExPa的线性组合需要满足ElMo的遗传独立性，如图8.15所示。
用黑色粗线条表示的ExPa1和ExPa2可以组合成为ElMo1.,3.基本模式与极端路径比较,因此，ExPa不是MN中所有遗传独立性路径的集合；然而它是可行解空间中高维凸多面体的边，从而也是凸基向量。
ElMo是ExPa的超级集合，包括满足特定参数的其他一些路径。
ElMo是在MN解空间中不可减少的路径的集合，如图8.15所示，对于ExPa1和ExPa2而言，ElMo1就是一条不可减少的路径。
3.基本模式与极端路径比较,图8.16是ElMo与ExPa的对比，图a是MN，具有如图b所示的3条ExPa,具有如图c所示的6个ElMo.,3.基本模式与极端路径比较,综上所述，通过对于ElMo（记为ei）与ExPa（记为pi）的比较，可归纳如下几个要点：
3.基本模式与极端路径比较,课堂小结,8.1代谢网络概述8.2代谢网络的研究进展8.3代谢网络常用数据库8.4代谢网络分析方法,
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