Réseaux métaboliques

Les réseaux métaboliques représentent l'ensemble des processus métaboliques et physiques qui déterminent les propriétés physiologiques et biochimiques d'une cellule.

Par conséquent, ces réseaux comprennent les réactions chimiques du métabolisme, les voies métaboliques, ainsi que les interactions régulatrices qui guident ces réactions. Ils permettent de mieux comprendre les mécanismes moléculaires d’un organisme donné.

En particulier, ces modèles corrèlent le génome avec la physiologie moléculaire. Une reconstruction décompose les voies métaboliques (telles que la glycolyse et le cycle de l'acide citrique) en réactions et enzymes respectives, et les analyse dans la perspective de l'ensemble du réseau.

En termes simplifiés, une reconstruction recueille toutes les informations métaboliques pertinentes d'un organisme et les compile dans un modèle mathématique. La validation et l'analyse des reconstructions peuvent permettre l’identification des principales caractéristiques du métabolisme, telles que le rendement de croissance, la distribution des ressources, la robustesse du réseau et le caractère essentiel des gènes. Ces connaissances peuvent ensuite être appliquées pour créer de nouvelles biotechnologies.

En général, le processus de reconstruction de réseaux métaboliques est le suivant:

1. Rédiger une reconstruction
2. Affiner le modèle
3. Convertir le modèle en une représentation mathématique / informatique
4. Évaluer et déboguer un modèle par expérimentation
5. Dans l'informatique et l’optimisation mathématique, un métaheuristique est une plus-l Evel procédure ou heuristique d esigned t o trouver, générer, ou sélectionnez une heuristique (partielle algorithme de recherche) qui peut fournir une solution suffisamment bonne pour un problème d'optimisation, en particulier avec incomplète ou des informations imparfaites ou une capacité de calcul limitée.   Metaheuristics échantillonne un ensemble de solutions trop volumineuses pour être complètement échantillonné. Les métaheuristiques peuvent faire peu de suppositions sur le problème d'optimisation en cours de résolution et peuvent donc être utilisées pour une variété de problèmes.
6. Comparées aux algorithmes d’optimisation et aux méthodes itératives, les métaheuristiques ne garantissent pas qu'une solution globalement optimale peut être trouvée sur certaines classes de problèmes.  De nombreuses métaheuristiques implémentent une forme d’optimisation stochastique, de sorte que la solution trouvée dépend de l’ensemble des variables aléatoires générées.  En optimisation combinatoire, en effectuant une recherche dans un grand nombre de solutions réalisables, les métaheuristiques peuvent souvent trouver de bonnes solutions nécessitant moins d’efforts de calcul que les algorithmes d’optimisation, les méthodes itératives ou les méthodes heuristiques simples.  Cependant, ce sont des approches utiles pour les problèmes d'optimisation.  Plusieurs ouvrages et enquêtes ont été publiés sur le sujet.    
7. La plupart des ouvrages sur les métaheuristiques sont de nature expérimentale et décrivent des résultats empiriques basés sur des expériences informatiques avec l'algorit hms. Mais certains résultats théoriques formels sont également disponibles, souvent sur la convergence et la possibilité de trouver l'optimum global.  De nombreuses méthodes métaheuristiques ont été publiées avec des revendications de nouveauté et d'efficacité pratique. Bien que le domaine comporte également des recherches de grande qualité, de nombreuses publications ont été de mauvaise qualité; les défauts incluent le vague, le manque d'élaboration conceptuelle, les mauvaises expériences et l'ignorance de la littérature antérieure