COBRApy: 用于代谢网络建模的Python软件包

资源摘要信息:"COBRApy是一个基于Python的开源软件包，专门用于执行约束基的重建和分析（COBRA）方法，该方法广泛应用于代谢网络的基因组规模建模。COBRA方法起源于原核生物和真核生物的代谢网络分析，而COBRApy软件包则是为了适应这种建模技术的生物学复杂性而开发的。COBRApy的核心功能包括创建和管理代谢模型、访问和利用流行求解器，以及实现和应用通量平衡分析（FBA）、通量变异性分析（FVA）、最小媒体设计（MOMA）等方法进行模型分析。 COBRApy的设计目标是提供一个高效的基础架构，以支持代谢网络建模的多个方面，包括但不限于： 1. 创建和管理代谢模型：COBRApy提供了一套工具来构建和编辑代谢模型，它允许用户从基本的代谢反应集合开始构建模型，并逐步增加更多的生物学细节。 2. 访问流行的求解器：为了处理代谢模型中的线性规划和混合整数线性规划问题，COBRApy支持一系列流行的求解器。这些求解器是执行约束基模型分析的关键组件，因为它们能够计算在给定的代谢网络约束下，代谢流如何达到最佳状态。 3. 模型分析方法：COBRApy具备一系列分析代谢网络的功能，包括但不限于通量平衡分析（FBA），通过这种方法可以在满足一定约束条件下预测代谢流的分布。通量变异性分析（FVA）可以用来评估代谢流在给定条件下的变化范围，而最小媒体设计（MOMA）则用于预测在不同环境条件下代谢流的分布。此外，COBRApy还支持其他分析方法，如基因缺失分析（GDA），用于分析基因敲除对代谢网络的影响。 4. 检查模型并得出结论：利用COBRApy，研究人员可以对代谢模型进行深入分析，从而得出关于基因重要性的结论，或者预测和测试基因敲除的可能结果。 COBRApy旨在成为构建新的COBRA相关Python软件包的自然选择，例如用于代谢网络可视化、应变设计和数据驱动分析的工具。通过复用COBRApy中定义的类和设计原则，新的方法可以更容易地实现和使用，这不仅有助于COBRA方法本身的扩展，也让更多研究人员能够利用这些工具进行研究。 最后，该文档可在COBRApy官方网站上在线浏览或下载，文档的文件名称为'cobrapy-devel'，它包含了COBRApy软件包的开发相关文档和信息，对于希望深入了解COBRApy或参与到该项目中的开发者来说是一个宝贵的资源。"