Fugu-MT 論文翻訳(概要): A machine learning approach to investigate regulatory control circuits in bacterial metabolic pathways

論文の概要: A machine learning approach to investigate regulatory control circuits in bacterial metabolic pathways

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04794v1
Date: Mon, 13 Jan 2020 11:04:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-11 22:57:50.151460
Title: A machine learning approach to investigate regulatory control circuits in bacterial metabolic pathways
Title（参考訳）: 細菌代謝経路における制御制御回路の機械学習による研究
Authors: Francesco Bardozzo, Pietro Lio', Roberto Tagliaferri
Abstract要約: 本研究は,経路内におけるマルチオミクス代謝制御回路を同定する機械学習手法について述べる。細菌の代謝経路の同定は、これらの回路の分析から導かれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, a machine learning approach for identifying the multi-omics metabolic regulatory control circuits inside the pathways is described. Therefore, the identification of bacterial metabolic pathways that are more regulated than others in term of their multi-omics follows from the analysis of these circuits . This is a consequence of the alternation of the omic values of codon usage and protein abundance along with the circuits. In this work, the E.Coli's Glycolysis and its multi-omic circuit features are shown as an example.
Abstract（参考訳）: 本研究では,経路内における多機能代謝制御回路を同定する機械学習手法について述べる。したがって、マルチオミクスの観点で他の経路よりも制御される細菌代謝経路の同定は、これらの回路の解析から導かれる。これは、コドンの使用量とタンパク質の量と回路のオムニ値が交互に変化する結果である。この研究では、E.Coliのグリコリシスとそのマルチオミック回路の特徴を例に示す。

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