今天我又复习了之前看的《Metabolic Pathway Design:A Practical Guide》的第一章，运行了书中python包cobra的代码，我终于了解微生物组学的建模方法这篇综述里的实现方法了。因为我博后期间的课题涉及了代谢通路设计这方面，不知道有没有小伙伴在这方面的好的学习资料推荐呀。
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章后练习题
我把章节后的练习题翻译成了中文，后面准备抽空认真完成这些题目。如果做完，我感觉我对微生物代谢会有深刻的认知。像Nature Microbiology：环境刺激促使合成光养群落由合作走向竞争这篇文章，没准也能看懂了。
- 在基因组尺度模型中寻找氨基酸。
在大肠杆菌模型中寻找与20个氨基酸相同的化学公式的代谢物。模型中有多少是同分异构体?
- 在基因组尺度模型中寻找氨基酸。
- 在两个基因组尺度模型中共享反应。
除了大肠杆菌模型，cobra包附带以“沙门氏菌”为名的模型。这两个模型大约都包含同样数量的代谢物。计算他们体内有多少代谢物共有的。共有的反应是什么?
- 在两个基因组尺度模型中共享反应。
- 代谢物的生物质功能
在大肠杆菌模型中有多少代谢物包含生物质功能？哪些代谢物的化学计量系数更高？
- 代谢物的生物质功能
- 改变目标函数
对大肠杆菌的模型进行求解：ATP消耗；氧化还原交换；氨基酸通量的总和。（提示：寻找涉及每个项的通量，并基于这些通量重新定义目标函数。）
- 改变目标函数
- 模拟有氧和无氧环境
模拟大肠杆菌模型并计算好氧和厌氧条件下的通量解决方案。(提示：改变氧气可用性，以模拟这两种情况。)
- 模拟有氧和无氧环境
- 碳源范围
将葡萄糖和甘油作为大肠杆菌模型的碳源，计算葡萄糖和甘油的允许范围。
- 碳源范围
- 模拟多个宿主
进入生物模型数据库，下载一些工业底盘的基因组模型，如:(a)酵母(Saccharomyces cerevisiae)， (b)枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)， (c)毕赤酵母(Pichia pastoris)。模拟这些模型并比较它们最大可达到的生物量。
- 模拟多个宿主
- 模拟酵母的厌氧条件
以之前练习的酵母(Saccharomyces cerevisiae)模型为例，在厌氧条件下进行模拟。厌氧酵母预测的最大生物量是多少？提示：为模拟厌氧条件，将氧流入通量设置为零。
- 模拟酵母的厌氧条件
- 模拟基因的重要性
模拟大肠杆菌模型中缺失蛋白原性氨基酸产生基因。这些基因是必需的吗?细胞不能在它们的缺失上生长?(提示：寻找产生每种氨基酸的通量，并在每次模拟中从模型中删除它们。)
- 模拟基因的重要性
- 模拟合成的致死率
现在模拟大肠杆菌模型的合成致死率，同时删除两个蛋白质氨基酸生产基因。在这种情况下，双重缺失的细胞能够存活。
- 模拟合成的致死率
COBRA Toolbox
基于约束的重建和分析(COBRA)为整合实验分子系统生物学数据的分析和物理化学和生物化学上可行的表型状态的定量预测，提供了一个分子机制框架。COBRA工具箱是一个全面的桌面软件套件，包含可互操作的COBRA方法。它在生物学、生物医学和生物技术中有着广泛的应用，因为它的功能可以灵活地结合起来，为任何生物化学网络实现定制的COBRA协议。该方案是COBRA工具箱v.1.0和v.2.0的更新。版本3.0包括质量控制重建、建模、拓扑分析、应变和实验设计、网络可视化以及化学信息、代谢组学、转录组学、蛋白质组学和热化学数据的网络集成的新方法。新的多语言代码集成还通过分别用于多尺度、多细胞和反应动力学建模的高精度、高性能和非线性数值优化求解器，扩展了COBRA的应用范围。该协议提供了所有这些新特性的概述，并可适用于在各种场景中生成和分析基于约束的模型。COBRA工具箱v.3.0提供了无与伦比的COBRA方法深度。
