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瑞士洛桑聯邦理工學院領導的團隊創建了一個基于AI的工具RENAISSANCE，其可結合各種類型的細胞數據，準確描述細胞代謝狀態，從而幫助人們更精準地理解細胞功能。RENAISSANCE是計算生物學的一項重大進步，為健康研究和生物技術創新開辟了新途徑。
現代生物學生成了有關各種細胞活動的大量數據集。這些數據集提供了對不同細胞功能的洞察，例如基因活動和蛋白質水平。然而，如何整合和理解這些數據集以了解細胞代謝，一直是一項高難度挑戰。
動力學模型通過對細胞代謝的數學表達，提供了一種解讀復雜數據的新方法。它們可充當詳細的地圖，描述分子在細胞內如何相互作用和轉化，以及物質如何隨著時間的推移轉化為能量和其他產物。
此次團隊利用RENAISSANCE創建了準確反映大腸桿菌代謝行為的動力學模型。該工具成功生成了與實驗觀察到的代謝行為相匹配的模型，模擬了細菌在生物反應器中如何隨時間調整其代謝。
研究同時證明，即使受到遺傳和環境條件的干擾，動力學模型也能保持穩定性。模型能可靠地預測細胞對不同情景的反應，從而增強其在研究和工業應用中的實際效用。
團隊表示，代謝組學和蛋白質組學只能檢測和量化有限數量的代謝物和蛋白質，這會帶來數據覆蓋不足的問題。能整合和協調各種來源數據的建模技術，則可彌補這一限制并增強對整個生命系統的理解。
從長遠角度看，RENAISSANCE能準確模擬細胞代謝具有重大意義，它為人類研究代謝變化提供了強大的工具，并有助于開發新的治療方法和生物技術。
