PYTHON КАК ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ РЕКОНСТРУКЦИИ И АНАЛИЗА МЕТАБОЛИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ В МАСШТАБЕ ГЕНОМА

The cost reduction of high-throughput technologies has led to the development of data analysis methods that deal with the increasing availability of omics datasets. Constraint-based genome-scale metabolic modeling is an example of such a method. It uses omics data and biochemical networks, a mechanistic framework to combine omics data, to describe steady-state metabolic flux distributions. Therefore, a system of mass balance equations is created that can be solved via linear programming. To date, most software for constraint-based genome-scale modeling has relied on MATLAB, a popular proprietary programming language. However, Matlab has issues when dealing with the integration of omics datasets and modeling complex biological processes beyond metabolism. In contrast, Python, an object-oriented open-source programming language, is a better choice for solving these issues. It has a relatively easy syntax, offers an extensive community, and allows seamless integration of omics datasets. Owing to these factors, Python is a good emerging tool for constraint-based genome-scale metabolic modeling. This review aims to provide an introduction and systematic overview of Python-based tools for constraint-based genome-scale metabolic modeling. We installed, checked the documentation, and tried to use each tool described in the review. We grouped each tool into one of the three categories (GEM reconstruction and maintenance, phenotype simulation, or visualization software) and provided detailed tool and concept explanations when necessary. Снижение затрат на технологии с высокой пропускной способностью привело к разработке методов анализа данных, которые учитывают растущую доступность наборов данных omics. Примером такого метода является метаболическое моделирование в масштабе генома, основанное на ограничениях. Он использует данные omics и биохимические сети, а механистическая структура для объединения данных omics для описания стационарных распределений метаболических потоков. Таким образом, создается система уравнений баланса массы, которая может быть решена с помощью линейного программирования. На сегодняшний день большинство программных средств для моделирования генома на основе ограничений опирается на MATLAB, популярный проприетарный язык программирования. Однако у Matlab возникают проблемы при интеграции наборов данных omics и моделировании сложных биологических процессов, выходящих за рамки метаболизма. Напротив, Python, объектно-ориентированный язык программирования с открытым исходным кодом, является лучшим выбором для решения этих проблем. Он имеет относительно простой синтаксис, предлагает обширное сообщество и обеспечивает бесшовную интеграцию наборов данных omics. Благодаря этим факторам, Python является хорошим появляющимся инструментом для моделирования метаболизма в масштабе генома на основе ограничений. Цель этого обзора - представить введение и систематический обзор инструментов на базе Python для метаболического моделирования в масштабе генома на основе ограничений. Мы установили, проверили документацию и попробовали использовать каждый инструмент, описанный в обзоре. Мы сгруппировали каждый инструмент в одну из трех категорий (геномная метаболическая реконструкция и поддержание, моделирование фенотипа или программное обеспечение для визуализации) и при необходимости предоставили подробные пояснения к инструменту и концепции.