集成Lipidomics和转录组数据对系统生物学模型的鞘脂类代谢

文摘

背景:鞘脂类扮演了一个重要的角色在细胞结构和功能以及在许多疾病的病理生理学。许多鞘脂类的生物合成具有高度生物活性的中间体,有时有对抗性的活动,例如,神经酰胺促进细胞凋亡而sphingosine-1-phosphate可以抑制细胞凋亡,诱导细胞生长;因此,量化的鞘脂类的代谢产物和建模网络是必要的鞘脂类生物学的理解。

结果:在这个方向,脂质地图财团正在开发方法来量化鞘脂类代谢产物在哺乳动物细胞和正在调查他们的应用研究RAW264.7激活的巨噬细胞细胞化学定义内毒素,Kdo2-Lipid a。在此,我们描述一个模型C16-branch鞘脂类的代谢(即。天然保湿因子,以棕榈酸酯为N-acyl-linked脂肪酸,被选中,因为它是一个主要的亚种为所有类别的复杂RAW264.7细胞鞘脂类)集成lipidomics和转录组数据和使用两步估计依赖于方法从实验数据的速率常数。从第一步获得的速率常数使用广义约束非线性优化进一步细化。由此产生的所有物种模型与实验数据的吻合程度。验证了模型的可靠性参数灵敏度分析。

结论:sphigolipid通路的一个定量模型开发的集成转录组和代谢组学数据与遗留知识。模型可以用来设计实验研究的基因和药物扰动改变重要的脂质生物合成途径的通量。

这篇文章是发表在《BMC系统生物学和是免费的访问。