代謝モデリングには制約ベースの再構築と解析手法の専門知識が必要です。COBRApyは、フラックスバランス解析、遺伝子ノックアウト研究、およびシステム生物学研究のための生産エンベロープ計算のための包括的なPythonインターフェースを提供します。
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テストする
「cobrapy」を使用しています。 E. coliモデルをロードしてフラックスバランス解析を実行する
期待される結果:
- Model: iJO1366 (E. coli)
- Reactions: 2,583 | Metabolites: 1,805 | Genes: 1,398
- Maximum Growth Rate: 0.982 /h
- Active Glucose Uptake: -8.0 mmol/gDW/h
- Key Fluxes:
- - GLCptspp: -8.0 (glucose transport)
- - PFK: 7.5 (phosphofructokinase)
- - ATPM: 2.0 (maintenance ATP hydrolysis)
- - BIOMASS_Ecoli_core: 0.92 (biomass synthesis)
セキュリティ監査
安全All 160 static findings are FALSE POSITIVES. The skill consists only of markdown documentation files containing Python code examples for the COBRApy metabolic modeling library. The scanner misidentified Python parenthesized imports as dynamic import() expressions, markdown backticks as shell command execution, metabolic modeling terminology (blocked reactions, essential genes) as system reconnaissance, and .get_by_id() method calls as credential access patterns. No executable code, network requests, credential handling, or malicious behavior present.
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (4)
⚙️ 外部コマンド (4)
🌐 ネットワークアクセス (2)
品質スコア
作れるもの
遺伝子の必須性を予測する
単一および二重遺伝子ノックアウトシミュレーションを使用して、E. coliやその他の生物における必須遺伝子を同定する
生産株を設計する
生産エンベロープを計算し、生化学的生産最適化のための遺伝子標的を同定する
モデルの実行可能性を解析する
代謝モデルを検証し、ブロックされた反応を見つけ、包括的なフラックス空間探索を実行する
これらのプロンプトを試す
COBRApyを使用してE. coli代謝モデルをロードし、フラックスバランス解析を実行して、最大成長率と主要な代謝フラックスを報告する
E. coliモデルで単一遺伝子欠失解析を実行し、すべての必須遺伝子（成長率 < 0.01）を同定し、結果をCSVファイルにエクスポートする
最大成長の90%を達成するE. coliモデルの最小成長培地を計算する。必要な栄養素とその取り込み速度を表示する
E. coliにおける酢酸生産の生産エンベロープを計算する。グルコース取り込みを0〜20 mmol/gDW/hで変化させ、各条件での最大および最小酢酸収量を決定する
ベストプラクティス
- 最適化後に必ず溶液ステータスを確認する - 'optimal'は解決成功を、'infeasible'はモデル問題を示す
- 一時的な変更に対してコンテキストマネージャー（with model:）を使用して、自動的に変更を元に戻す
- 解析前に数値安定性を確保するために、sampler.validate()を使用してフラックスサンプルを検証する
回避
- 完全な解析を実行する前にslim_optimize()でモデルの実行可能性を確認することをスキップしない
- 反応の境界を直接変更することは避け、代わりにコンテキストマネージャーパターンを使用する
- すべての反応がフラックスを持つとは 가정하지 - FVAを使用して変動するフラックス範囲を持つ反応を同定する