【摘 要】
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随着高通量分析的快速发展和海量数据的不断积累，代谢网络模型的应用越来越广泛。然而代谢网络模型的构建速度还远远跟不上基因测序的增长速度，究其原因，主要是网络模型构建过程中的许多步骤需要大量的人工操作，费时费力，网络构建的自动化程度较低是导致模型构建缓慢的最主要因素之一。其中，运输反应的添加是利用模型进行通量平衡分析非常重要的步骤，运输反应直接表达了生物系统的输入和输出，同时，运输反应的添加也是需要大
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随着高通量分析的快速发展和海量数据的不断积累，代谢网络模型的应用越来越广泛。然而代谢网络模型的构建速度还远远跟不上基因测序的增长速度，究其原因，主要是网络模型构建过程中的许多步骤需要大量的人工操作，费时费力，网络构建的自动化程度较低是导致模型构建缓慢的最主要因素之一。其中，运输反应的添加是利用模型进行通量平衡分析非常重要的步骤，运输反应直接表达了生物系统的输入和输出，同时，运输反应的添加也是需要大量人工工作的部分。本文首先基于已构建的基因组尺度代谢网络模型，提取了48个模型中所包括的运输反应
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