TAILIEUCHUNG - Báo cáo y học: "iBsu1103: a new genome-scale metabolic model of Bacillus subtilis based on SEED annotations."

Tuyển tập các báo cáo nghiên cứu về y học được đăng trên tạp chí y học Minireview cung cấp cho các bạn kiến thức về ngành y đề tài: iBsu1103: a new genome-scale metabolic model of Bacillus subtilis based on SEED annotations. | Open Access Researc h iBsu1103 a new genome-scale metabolic model of Bacillus subtilis based on SEED annotations Christopher S Henry Jenifer F Zinner Matthew P Cohoon and Rick L Stevens Addresses Mathematics and Computer Science Department Argonne National Laboratory S. Cass Avenue Argonne IL 60439 USA. Computation Institute The University of Chicago S. Ellis Avenue Chicago IL 60637 USA. Correspondence Christopher S Henry. Email chenry@ Published 25 June 2009 Received I March 2009 Genome Biology 2009 10 R69 doi I0. II86 gb-2009- I0-6-r69 RevLS_ed 18May_200A gy g Accepted 25 June 2009 The electronic version of this article is the complete one and can be found online at http 2009 I0 6 R69 2009 Henry et al. licensee BioMed Central Ltd. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License http licenses by which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. Abstract Background Bacillus subtilis is an organism of interest because of its extensive industrial applications its similarity to pathogenic organisms and its role as the model organism for Grampositive sporulating bacteria. In this work we introduce a new genome-scale metabolic model of B. subtilis I68 called iBsuII03. This new model is based on the annotated B. subtilis I68 genome generated by the SEED one of the most up-to-date and accurate annotations of B. subtilis I68 available. Results The iBsuII03 model includes I 437 reactions associated with I I03 genes making it the most complete model of B. subtilis available. The model also includes Gibbs free energy change ArG values for I 403 97 of the model reactions estimated by using the group contribution method. These data were used with an improved reaction reversibility prediction method to identify 653 45 irreversible reactions in the model. The model was validated against an experimental .

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.