引用本文: | 杨岱巍,王晶,周靖林,吴海燕,靳其兵.N连接糖基化过程的动态图建模[J].控制理论与应用,2017,34(5):627~636.[点击复制] |
YANG Dai-wei,WANG Jing,ZHOU Jing-lin,WU Hai-yan,Jin Qi-bing.Dynamic graph modelling for N-linked glycosylation[J].Control Theory and Technology,2017,34(5):627~636.[点击复制] |
|
N连接糖基化过程的动态图建模 |
Dynamic graph modelling for N-linked glycosylation |
摘要点击 2575 全文点击 1125 投稿时间:2016-09-22 修订日期:2017-02-22 |
查看全文 查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
DOI编号 10.7641/CTA.2017.60704 |
2017,34(5):627-636 |
中文关键词 N连接糖基化过程 图模型反应网络 动态物料平衡模型 仿真平台 |
英文关键词 N-linked glycosylation reaction network based on graph model dynamic reaction modeling glycosylation simulation platform |
基金项目 国家自然科学基金项目(61573050, 61403017, 61473025), 中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室开放课题(20160107)资助. |
|
中文摘要 |
单克隆抗体药物是当前国际市场上最具价值的药品种类之一, 而N连接糖基化反应是单克隆抗体制备过
程中非常重要的一个环节. 本文采用有向图来描述糖蛋白结构, 图模型描述反应网络, 因此可以方便地采用分支限
界法来生成整个反应网络. 而且在这种图模型表示的反应网络中, 糖基化反应的分析计算会变得更为容易. 综合考
虑实际细胞动态变化中高尔基体内转运反应的影响, 提出了N连接糖基化反应的动态平衡方程, 相比较现有的稳态
模型可以提供更多的反应过程信息, 并且为反应质量的实时控制做出了理论依据. 另外, 本文以理论计算与实测值
偏差为目标, 采用遗传算法对反应过程的大量生化参数进行优化, 从而提高计算模型的精度. 为了提升仿真模型的
计算能力和对实验设计的指导作用, 本文基于C 开发了一款专用的糖基化仿真计算平台, 提供网络结构的可视
化、反应过程的动态曲线、反应参数优化等功能. 通过对比本文模型的数据分析与实际机理分析一致验证了模型的
有效性. |
英文摘要 |
Monoclonal antibody (mAb) drug is one of the most valuable types of drugs currently in the international
market, and N-linked glycosylation reaction is considered as an important part of the preparation of monoclonal antibody
drugs. An abstract graph modeling method is proposed to describe the entire glycosylation reaction network. This graph
expression can simplify the analysis and calculation of glycosylation reaction. The dynamic mass balance equations of
N-linked glycosylation reaction are also discussed which can provide more information than steady-state model and theoretical
basis for real-time control of drug quality. In order to facilitate the simulation of dynamic model and to guide
the experimental design, we develop a dedicated glycosylation simulation platform based on C . Simulation platform
provides dynamic calculation of glycan concentration, visualization of network structure and optimization of reaction parameters
based on genetic algorithm. At last, the glycosylation reaction model is verified based on the simulation platform
whose results are consistent to experiment and mechanism analysis. |
|
|
|
|
|