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突破传统模型：为什么Flux Balance Analysis是生物工程的游戏改变者？
在现代生物工程的领域，Flux Balance Analysis (FBA) 以其独特的计算效率和精确性，正迅速改变我们对微生物代谢的理解。 FBA 是一种数学模型，能够利用基因组范围的代谢网络重建，模拟细胞的代谢过程。通过 FBA，我们可以有效预测细胞在不同条件下的代谢流动，这对于生物燃料及新药开发等多个领域具有重要意义。
FBA 的优势在于其高效性，能够在短短几秒内计算出超过 10,000 条反应的大型模型的稳态代谢流。
FBA 的核心是基于代谢物之间的相互作用，确定在细胞中参与各种反应的代谢物，以及催化这些反应的酶所编码的基因。这种基因组范围的重建使我们能够全面了解微生物如何利用养分，并将其转化为目标产品，如乙醇和琥珀酸等工业化学品。
许多传统的代谢模型需要大量的输入数据，这使得它们在构建时期望的准确性变得更加艰难。而 FBA 则通过对每一反应的流动进行最小化或最大化处理，显著减少了数据输入的需求，因而使得模拟变得更加简便且具有高度的可操作性。
此外，FBA 还可以广泛应用于生物过程工程，用于优化微生物的代谢网络，提升发酵过程中目标产品的产量。它还在癌症和病原体的潜在药物靶点识别中展示了其潜力，并能够促进文化培养介质的合理设计，以及研究宿主与病原体之间的相互作用。
FBA 的结果可以使用流动图进行可视化，流动图清晰地展示了在糖酵解过程中各反应所承载的稳态流动。
回顾 FBA 的历史，早在1980年代，Papoutsakis 就已展示出通过代谢图构建流量平衡方程的可能性。随后，Watson引入了线性规划和目标函数的概念来求解代谢途径中的流动。正是这些早期的研究为 FBA 的发展奠定了基础，也使其成为当今生物工程必不可少的工具。
在进行代谢网络的模拟时，FBA 通常涉及对反应的删除以及对流动约束的改变。其中，单一反应删除和成对反应删除是常用的方法，可以协助研究人员识别对生物量生产至关重要的反应，或是研究潜在的药物靶点。然而，这种方法的成功也依赖于建构一个完整且精确的基因-蛋白质-反应 (GPR) 矩阵，这样才能精确评估基因缺陷对生物体的影响。
将反应抑制而非完全移除，透过限制其通过的流动来模拟，此举有助于理解抑制反应的影响。
随着FBA应用范围的扩展，从优化生长介质到解析宿主-病原体互动，这一方法的普及程度显著提高。 Viability 和 usability 的多重提升使得 FBA 支持的应用愈显重要，无论在基础科学还是应用科学领域。
随着对微生物代谢的深入研究，FBA 未来的发展潜力不仅限于其在工业和医疗上的应用，更有可能为我们重新定义与生物相互作用的方式。然而，您是否也期待 FBA 与其他技术的结合会带来哪些新的突破及可能的挑战呢？
