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突破傳統模型：為什麼Flux Balance Analysis是生物工程的遊戲改變者？
在現代生物工程的領域，Flux Balance Analysis (FBA) 以其獨特的計算效率和精確性，正迅速改變我們對微生物代謝的理解。FBA 是一種數學模型，能夠利用基因組範圍的代謝網絡重建，模擬細胞的代謝過程。通過 FBA，我們可以有效預測細胞在不同條件下的代謝流動，這對於生物燃料及新藥開發等多個領域具有重要意義。
FBA 的優勢在於其高效性，能夠在短短幾秒內計算出超過 10,000 條反應的大型模型的穩態代謝流。
FBA 的核心是基於代謝物之間的相互作用，確定在細胞中參與各種反應的代謝物，以及催化這些反應的酶所編碼的基因。這種基因組範圍的重建使我們能夠全面了解微生物如何利用養分，並將其轉化為目標產品，如乙醇和琥珀酸等工業化學品。
許多傳統的代謝模型需要大量的輸入數據，這使得它們在構建時期望的準確性變得更加艱難。而 FBA 則通過對每一反應的流動進行最小化或最大化處理，顯著減少了數據輸入的需求，因而使得模擬變得更加簡便且具有高度的可操作性。
此外，FBA 還可以廣泛應用于生物過程工程，用於優化微生物的代謝網絡，提升發酵過程中目標產品的產量。它還在癌症和病原體的潛在藥物靶點識別中展示了其潛力，並能夠促進文化培養介質的合理設計，以及研究宿主與病原體之間的相互作用。
FBA 的結果可以使用流動圖進行可視化，流動圖清晰地展示了在糖酵解過程中各反應所承載的穩態流動。
回顧 FBA 的歷史，早在1980年代，Papoutsakis 就已展示出通過代謝圖構建流量平衡方程的可能性。隨後，Watson引入了線性規劃和目標函數的概念來求解代謝途徑中的流動。正是這些早期的研究為 FBA 的發展奠定了基礎，也使其成為當今生物工程必不可少的工具。
在進行代謝網絡的模擬時，FBA 通常涉及對反應的刪除以及對流動約束的改變。其中，單一反應刪除和成對反應刪除是常用的方法，可以協助研究人員識別對生物量生產至關重要的反應，或是研究潛在的藥物靶點。然而，這種方法的成功也依賴於建構一個完整且精確的基因-蛋白質-反應 (GPR) 矩陣，這樣才能精確評估基因缺陷對生物體的影響。
將反應抑制而非完全移除，透過限制其通過的流動來模擬，此舉有助於理解抑制反應的影響。
隨著FBA應用範圍的擴展，從優化生長介質到解析宿主-病原體互動，這一方法的普及程度顯著提高。Viability 和 usability 的多重提升使得 FBA 支持的應用愈顯重要，無論在基礎科學還是應用科學領域。
隨著對微生物代謝的深入研究，FBA 未來的發展潛力不僅限於其在工業和醫療上的應用，更有可能為我們重新定義與生物相互作用的方式。然而，您是否也期待 FBA 與其他技術的結合會帶來哪些新的突破及可能的挑戰呢？
