Generation of metabolomic-informed models of metabolism in complex microbial communities
Génération de métaboliques modèles informés par les données métabolomiques dans des communautés microbiennes complexes
Résumé
The generation of genome-wide metabolic networks has become a routine analysis for individual organisms or communities communities.
However, these automatically generated metabolic networks are incomplete because they are constructed by based on the combination of gene annotation and reactions available in generic available in generic databases (Metacyc, BIGG, ModelSEED...). These are oriented towards well-known organisms or organisms or model organisms and miss out on important functions secondary metabolism. We propose to combine metabolomic data analysis, metabolic modelling and annotation metabolic modelling and annotation mining to build high-quality models of high quality models of microbial metabolism with the long-term aim of better understanding of microbial communities.
In terms of application of the methods to plant microbial communities, we hope that the plant microbial communities, we hope that the newly developed models will provide a better understanding of the process of microbial recruitment by the plant: metabolic functions involved, micro-organisms associated with these functions.
La génération de réseaux métaboliques à l'échelle du génome est devenue une analyse de routine pour des organismes individuels ou des communautés.
Cependant, ces réseaux métaboliques générés automatiquement sont incomplets car ils sont construits sur la base de la combinaison de l'annotation des gènes et des réactions disponibles dans des bases de données génériques (Metacyc, BIGG, ModelSEED...). Ces bases de données sont orientées vers des organismes bien connus ou des organismes modèles et passent à côté de fonctions importantes du métabolisme secondaire. Nous proposons de combiner l'analyse de données métabolomiques, la modélisation métabolique et l'annotation métabolique et la modélisation métabolique et l'annotation minière pour construire des modèles de haute qualité du métabolisme microbien avec l'objectif à long terme d'une meilleure compréhension des communautés microbiennes.
En termes d'application des méthodes aux communautés microbiennes végétales, nous espérons que les modèles nouvellement développés permettront de mieux comprendre le processus de recrutement microbien par la plante : fonctions métaboliques impliquées, micro-organismes associés à ces fonctions.
Domaines
Bio-informatique [q-bio.QM]Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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