Za účelem rozšíření znalostí biologických omezení mechanismů modelování
je nezbytně nutné prozkoumat metabolické sítě, které řídí buněčné procesy.
Složitost vazeb mezi jednotlivými komponenty těchto sítí dělá předpověď
chování systému extrémně komplikovanou.
Studium dynamiky metabolického systému zahrnuje identifikaci parametrů
systému. Na základě vysokého počtu reakcí, nelineárních interakcí mezi
různými metabolity, enzymy a jinými komponenty systému můžeme posouzení
parametrů metabolických systémů formulovat jako problém nelineárního
programování (NLP).
V disertační práci zkoumáme výkon moderních evolučních metod v
identifikaci parametrů známých metabolických systémů. Navíc jsou ještě
vybrané evoluční algoritmy použity k modelování metabolického systému s
neznámými vlastnostmi.
Disertační práce poskytuje teoretické základy pro studium metabolických sítí.
Evoluční algoritmy použité na problém modelování metabolických sítí jsou
popsány v teoretické části.
Experimentální část se skládá ze čtyř studií. Tři evoluční techniky: Genetický
Algoritmus, Diferenciální Evoluce a SamoOrganizující se Migrační
Algolritmus, jsou použity k definování parametrů tří známých metabolických
systémů: močovinový cyklus, three-step pathway a glykogenolýza v kosterní
svalovině. Jednou z unikátních předností této disertační práce je novátorské
použití algoritmu SOMA, dosud nepoužitého v oblasti bioscience, k definici
parametrů systému na základě experimentálně získaných dat. Zároveň je naše
studie jednou z hlavních částí výzkumu metabolismu lidských kmenových
buněk.
Celkově výsledky modelování ukázali, že evoluční algoritmy poskytují
efektivní přístup v nalezení parametrů metabolických modelů a mohou být
aplikovány při hledání řešení rozsáhlých problémů modelování metabolických
sítí.
Anotace v angličtině
In order to extend knowledge of biological regulation mechanisms modeling,
it is necessary to investigate metabolic networks that control cellular processes.
Complexity of interactions between components of these networks makes
prediction of system behavior extremely challenging.
The study of a metabolic system dynamics includes parameter estimation of
the system. Due to a large number of reactions, non-linear interactions between
different metabolites, enzymes and other components of the system, parameters
estimation of metabolic systems can be formulated as non-linear programming
(NLP) problem.
The dissertation investigated parameter estimation of well-studied metabolic
systems using modern evolutionary techniques. It also included comparison of
algorithms performance in identifying model parameters. Furthermore, selected
evolutionary algorithms were applied to modeling of metabolic system with
unknown properties. The doctoral thesis provides a theoretical basis for the
study of metabolic networks. It also describes the application of evolutionary
algorithms to metabolic networks modeling problems.
Experimental part consisted of four case studies. In first three case studies
three evolutionary techniques namely Genetic Algorithm, Differential Evolution
and Self-Organizing Migrating Algorithm were applied to define parameters of
three well-studied metabolic systems: the urea cycle, a three-step pathway and
the model of glycogenolysis in skeletal muscle. The last case study included
parameter estimation of model of energy metabolism in human stem cell based
on experimentally measured data. This investigation is one of the main parts in
whole study of human stem cell metabolism, which is carried out in stem cell
laboratory in Masaryk University (Brno).
One of remarkable contributions of this study is the application of SOMA, a
novel evolutionary technique in bioscience, to optimization of kinetic
parameters in metabolic systems. Kinetic parameters of the urea cycle model
and model of glycogenolysis in skeletal muscle were firstly defined using
evolutionary techniques.
Overall, the results of modeling show that evolutionary algorithms provide an
effective approach in parameter estimation of metabolic models and could be
used even in large-scale problems.
Za účelem rozšíření znalostí biologických omezení mechanismů modelování
je nezbytně nutné prozkoumat metabolické sítě, které řídí buněčné procesy.
Složitost vazeb mezi jednotlivými komponenty těchto sítí dělá předpověď
chování systému extrémně komplikovanou.
Studium dynamiky metabolického systému zahrnuje identifikaci parametrů
systému. Na základě vysokého počtu reakcí, nelineárních interakcí mezi
různými metabolity, enzymy a jinými komponenty systému můžeme posouzení
parametrů metabolických systémů formulovat jako problém nelineárního
programování (NLP).
V disertační práci zkoumáme výkon moderních evolučních metod v
identifikaci parametrů známých metabolických systémů. Navíc jsou ještě
vybrané evoluční algoritmy použity k modelování metabolického systému s
neznámými vlastnostmi.
Disertační práce poskytuje teoretické základy pro studium metabolických sítí.
Evoluční algoritmy použité na problém modelování metabolických sítí jsou
popsány v teoretické části.
Experimentální část se skládá ze čtyř studií. Tři evoluční techniky: Genetický
Algoritmus, Diferenciální Evoluce a SamoOrganizující se Migrační
Algolritmus, jsou použity k definování parametrů tří známých metabolických
systémů: močovinový cyklus, three-step pathway a glykogenolýza v kosterní
svalovině. Jednou z unikátních předností této disertační práce je novátorské
použití algoritmu SOMA, dosud nepoužitého v oblasti bioscience, k definici
parametrů systému na základě experimentálně získaných dat. Zároveň je naše
studie jednou z hlavních částí výzkumu metabolismu lidských kmenových
buněk.
Celkově výsledky modelování ukázali, že evoluční algoritmy poskytují
efektivní přístup v nalezení parametrů metabolických modelů a mohou být
aplikovány při hledání řešení rozsáhlých problémů modelování metabolických
sítí.
Anotace v angličtině
In order to extend knowledge of biological regulation mechanisms modeling,
it is necessary to investigate metabolic networks that control cellular processes.
Complexity of interactions between components of these networks makes
prediction of system behavior extremely challenging.
The study of a metabolic system dynamics includes parameter estimation of
the system. Due to a large number of reactions, non-linear interactions between
different metabolites, enzymes and other components of the system, parameters
estimation of metabolic systems can be formulated as non-linear programming
(NLP) problem.
The dissertation investigated parameter estimation of well-studied metabolic
systems using modern evolutionary techniques. It also included comparison of
algorithms performance in identifying model parameters. Furthermore, selected
evolutionary algorithms were applied to modeling of metabolic system with
unknown properties. The doctoral thesis provides a theoretical basis for the
study of metabolic networks. It also describes the application of evolutionary
algorithms to metabolic networks modeling problems.
Experimental part consisted of four case studies. In first three case studies
three evolutionary techniques namely Genetic Algorithm, Differential Evolution
and Self-Organizing Migrating Algorithm were applied to define parameters of
three well-studied metabolic systems: the urea cycle, a three-step pathway and
the model of glycogenolysis in skeletal muscle. The last case study included
parameter estimation of model of energy metabolism in human stem cell based
on experimentally measured data. This investigation is one of the main parts in
whole study of human stem cell metabolism, which is carried out in stem cell
laboratory in Masaryk University (Brno).
One of remarkable contributions of this study is the application of SOMA, a
novel evolutionary technique in bioscience, to optimization of kinetic
parameters in metabolic systems. Kinetic parameters of the urea cycle model
and model of glycogenolysis in skeletal muscle were firstly defined using
evolutionary techniques.
Overall, the results of modeling show that evolutionary algorithms provide an
effective approach in parameter estimation of metabolic models and could be
used even in large-scale problems.