PhenoMapping计算框架：整合代谢组学与转录组学数据分析

资源摘要信息:"PhenoMapping是一个基于MATLAB集成的C代码计算框架，旨在处理基因组规模模型。它提供了一系列工作流程和方法，用于整合代谢组学数据和转录组学数据，在热力学约束和最少介质条件下分析特定背景下的代谢功能。该框架特别设计用于研究特定生物体在不同生命阶段的代谢功能，如疟原虫伯氏疟原虫在血液和肝脏阶段的代谢活动，以及弓形虫速殖子的基因功能。PhenoMapping框架能够处理高通量基因敲除数据，对不同生物体的基因组规模模型（iPbe和iTgo）进行分析。" 知识点详细说明： 1. MATLAB集成的C代码：PhenoMapping框架使用MATLAB编程语言集成C语言代码，这种集成方式可以实现高性能的数值计算和算法实现，同时借助MATLAB的用户友好界面和丰富的数据处理能力。 2. 基因组规模模型：该框架涉及的基因组规模模型是一种基于生物学实验数据，通过数学方法构建的描述生物体代谢通路的计算模型。这类模型能够模拟细胞内的代谢网络，预测基因组变异对代谢路径的影响。 3. 代谢组学数据与转录组学数据整合：PhenoMapping能够整合代谢组学数据（代谢产物的定量分析）和转录组学数据（基因表达水平的测量），从而在更全面的层面上理解生物体的代谢状态和功能。 4. 热力学约束：在构建和分析基因组规模模型时，需要考虑热力学原理，确保模型中的反应能够自发进行。这意味着模型不仅需要符合化学反应方程，还要符合热力学定律。 5. 生命阶段特定代谢功能分析：PhenoMapping特别设计用来研究和分析生物体在不同生命阶段的特定代谢功能，比如疟原虫在感染人体不同组织时的代谢适应性。 6. 高通量基因敲除数据处理：该框架能够处理大规模的基因敲除实验数据，分析基因缺失对生物体代谢功能的影响。这类分析有助于识别关键基因和代谢通路。 7. 使用CPLEX优化求解器：PhenoMapping推荐用户在运行代码时结合CPLEX优化求解器，以提高计算效率和稳定性。CPLEX是一个高性能的数学规划求解器，能够解决线性规划、整数规划等问题。 8. MATLAB版本要求：为了确保PhenoMapping框架的稳定运行，推荐使用MATLAB的2016a至2019a版本。 9. IBM Academic计划：CPLEX商业软件可以通过IBM的Academic计划免费下载给学术研究人员，这降低了研究门槛，有助于促进学术界的研究工作。 10. 克隆和分叉代码库：用户可以通过Git命令克隆（复制）或分叉（创建一个可修改的版本）PhenoMapping代码库，以获取代码并开始使用框架。 PhenoMapping项目作为一个开源资源，为生物信息学和计算生物学领域的研究者提供了一个强有力的工具，用于分析和理解复杂生物系统中代谢功能的调控机制，尤其是在生命科学和疾病研究领域具有重要的应用价值。