Model transformation of metabolic networks using a Petri net based framework

The different modeling approaches in Systems Biology create models with different levels of detail. The transformation techniques in Petri net theory can provide a solid framework for zooming between these different levels of abstraction and refinement. This work presents a Petri net based approach to Metabolic Engineering that implements model reduction methods to reduce the complexity of large-scale metabolic networks. These methods can be complemented with kinetics inference to build dynamic models with a smaller number of parameters. The central carbon metabolism model of E. coli is used as a test-case to illustrate the application of these concepts. Model transformation is a promising mechanism to facilitate pathway analysis and dynamic modeling at the genome-scale level.(undefined

An approach towards genome-scale kinetic modelling : application to the Escherichia coli metabolism

Understanding the dynamic behavior of living organisms is a great challenge in systems biology. To address this, computational dynamic modeling of metabolic networks is essential to guide experimentation and to explain properties of complex biological systems. Large-scale kinetic models at the reaction network level are usually constructed using mechanistic enzymatic rate equations and a large number of kinetic parameters. However, two of the biggest obstacles to construct accurate dynamic models are model complexity and limited in vivo kinetic information. In the present work, we test an alternative strategy with a relatively small number of kinetic parameters composed by the approximated lin-log kinetics, coupled with a constraint-based method and a priori model reduction based on time scale analysis and a conjunctive fusion approach (Machado et al., 2010).. This workflow was evaluated for the condensed version of a genome-scale kinetic model of Escherichia coli metabolism (Orth et al., 2010). The presented approach seems to be a promising mechanism for detailed kinetic modeling even at the genome-scale of the metabolism of other organisms

Análisis estocástico de un sistema génico simple para la síntesis de una proteína implementando los métodos de Gillespie

En la mayoría de los casos en los que se requiere describir una red biológica se propone un sistema de ecuaciones diferenciales acopladas, que luego se resuelve por métodos numéricos. Sin embargo, cuando un solo valor en estado estacionario no predice el comportamiento de la población total, es indispensable que el modelo de representación describa la distribución de estados dentro un sistema. El algoritmo propuesto por Gillespie en 1998 consiste en la descripción de un fenómeno específico mediante herramientas estocásticas, en donde se predice el comportamiento de la ecuación maestra de probabilidades mediante la simulación de Montecarlo. El autor propone dos aproximaciones matemáticas para la resolución: el método de la primera reacción, y el método directo. El propósito de esta investigación fue a partir de un modelo génico simple para la síntesis de una proteína, representado en una red de Petri simple propuesta por Goss y Peccoud en 1998 (1), comparar los resultados de dichas aproximaciones centrándose en las diferencias entre los resultados al analizar la red mediante un método determinístico clásico, y los dos métodos estocásticos de Gillespie. Finalmente realizar un análisis de sensibilidad al modelo estocástico con la prueba de hipótesis nula. Los resultados obtenidos muestran que efectivamente la población no se comporta uniformemente, por lo que es pertinente y recomendable la resolución por el método de Gillespie para este sistema y para sistemas similares; adicionalmente se corrobora que el método directo es más demandante computacionalmente y con la prueba de hipótesis nula se concluye que el número de proteínas final si se ve afectado por las variaciones en los parámetros cinéticos