論文の概要: An Integrative Genome-Scale Metabolic Modeling and Machine Learning Framework for Predicting and Optimizing Biofuel-Relevant Biomass Production in Saccharomyces cerevisiae

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25561v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 15:32:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.360075
• Title: An Integrative Genome-Scale Metabolic Modeling and Machine Learning Framework for Predicting and Optimizing Biofuel-Relevant Biomass Production in Saccharomyces cerevisiae
• Title（参考訳）: Saccharomyces cerevisiae におけるバイオ燃料関連バイオマス生産の予測と最適化のための統合的ゲノムメタボリックモデリングと機械学習フレームワーク
• Authors: Neha K. Nair, Aaron D'Souza,
• Abstract要約: 本稿では,Yeast9ゲノムスケールメタボリックモデルと機械学習と最適化を組み合わせた計算フレームワークを提案する。 本稿では, ゲノムスケールシミュレーション, 解釈可能なML, 生成モデリングが酵母の代謝工学をいかに前進させるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Saccharomyces cerevisiae is a cornerstone organism in industrial biotechnology, valued for its genetic tractability and robust fermentative capacity. Accurately predicting biomass flux across diverse environmental and genetic perturbations remains a significant challenge for rational strain design. We present a computational framework combining the Yeast9 genome-scale metabolic model with machine learning and optimization to predict, interpret, and enhance biomass flux. Flux balance analysis generated 2,000 flux profiles by varying glucose, oxygen, and ammonium uptake rates. Random Forest and XGBoost regressors achieved R2 of 0.99989 and 0.9990, respectively. A variational autoencoder revealed four distinct metabolic clusters, and SHAP analysis identified glycolysis, the TCA cycle, and lipid biosynthesis as key biomass determinants. In silico overexpression achieved a biomass flux of 0.979 gDW/hr, while Bayesian optimization of nutrient constraints produced a 12-fold increase (0.0858 to 1.041 gDW/hr). A generative adversarial network proposed stoichiometrically feasible novel flux configurations. This framework demonstrates how genome-scale simulation, interpretable ML, and generative modeling can advance yeast metabolic engineering.
• Abstract（参考訳）: サッカロマイセス・セレビシア(Saccharomyces cerevisiae)は、工業バイオテクノロジーの基盤となる生物であり、その遺伝性および堅牢な発酵能力に価値がある。 多様な環境および遺伝的摂動にまたがるバイオマスフラックスの正確な予測は、合理的なひずみ設計において重要な課題である。 本稿では,Yeast9ゲノムスケールメタボリックモデルと機械学習と最適化を組み合わせて,バイオマスフラックスの予測,解釈,拡張を行う計算フレームワークを提案する。 フラックスバランス分析では, グルコース, 酸素, アンモニウムの取り込み速度によって2,000のフラックスプロファイルが得られた。 ランダムフォレストとXGBoostはそれぞれ0.99989と0.9990のR2を達成した。 変異型オートエンコーダにより4つの異なる代謝クラスターが同定され,SHAP分析により糖分解,TCAサイクル,脂質生合成が重要なバイオマス決定因子として同定された。 シリカの過剰発現は0.979 gDW/hrのバイオマスフラックスを達成し、ベイジアンによる栄養制限の最適化は12倍(0.0858から1.041 gDW/hr)増加した。 確率論的に実現可能な新しいフラックス構成を提案する。 この枠組みは、ゲノムスケールのシミュレーション、解釈可能なML、生成モデリングが酵母の代謝工学をどのように進めるかを示す。

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