以下為原文翻譯：
了解細胞如何處理營養和產生能量（統稱為代謝）對於生物學至關重要。現代生物學生成有關各種細胞活動的大量數據集，但整合和分析有關細胞過程的大量數據以確定代謝狀態是一項複雜的任務。
動力學模型通過提供細胞代謝的數學表示來解碼這種複雜性。它們充當詳細的地圖，描述了分子如何在細胞內相互作用和轉化，以及物質如何隨著時間的推移轉化為能量和其他產品。這有助於科學家了解支持細胞代謝的生化過程。儘管有潛力，但由於難以確定控制細胞過程的參數，開發動力學模型仍然具有挑戰性。
由洛桑聯邦理工學院（EPFL）的Ljubisa Miskovic和Vassily Hatzimanikatis領導的研究小組現在已經創建了RENISSANCE，這是一種基於人工智慧的工具，可以簡化動態模型的創建。RENISSANCE結合了來自各種類型細胞的數據，以準確描述代謝狀態，從而更容易理解細胞功能。RENAISSANCE是計算生物學的一項重大進步，為健康和生物技術領域的研究和創新開闢了新的途徑。
在《自然催化》雜誌上發表的研究中，研究人員使用RENISSAANCE創建了一個準確反映大腸桿菌代謝行為的動力學模型。桿菌該工具成功生成了一個與實驗觀察到的代謝行為相匹配的模型，模擬細菌如何在生物反應器中隨著時間的推移調整代謝。
動態模型也已被證明是穩健的，即使受到遺傳和環境條件的干擾，也能保持穩定性。這表明該模型可以可靠地預測細胞對不同場景的反應，增強其在研究和工業應用中的實用性。
米斯科維奇說：「儘管組學技術取得了進步，但數據覆蓋不足仍然是一個持續的挑戰。」「例如，代謝組學和蛋白質組學只能檢測和量化有限數量的代謝物和蛋白質。集成和協調來自不同來源的基因組數據的建模技術可以解決這一限制並增強系統理解。
通過將基因組數據與其他相關信息相結合，例如細胞外介質含量，理化數據和專業知識，RENISSANCE使我們能夠準確地量化未知的細胞內代謝狀態，包括代謝通量和代謝物濃度。"
RENAISSAANCE準確模擬細胞代謝的能力非常重要，為研究代謝變化（無論是否由疾病引起）提供了強大的工具，並協助開發新療法和生物技術。它的易用性和高效性將使學術界和工業界更廣泛的研究人員能夠有效地利用動態模型並促進協作。
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原文：https://phys.org/news/2024-08-ai-tool-cell-metabolism-precision.html
更多信息：Subham Choudhury等人，生成性機器學習生成準確描述細胞代謝狀態的動力學模型，Natural Catalysis（2024）。DOI：10.1038/s41929-024-01220-6
期刊信息：自然催化
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