【摘 要】
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成功的生物技术的应用,如氨基酸的生产,已经证明了在生物反应过程中,由于新陈代谢控制结构和酶水平的基因修正而取得了重要进步.然而,新陈代谢路径的化学计量复杂性使得有必
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成功的生物技术的应用,如氨基酸的生产,已经证明了在生物反应过程中,由于新陈代谢控制结构和酶水平的基因修正而取得了重要进步.然而,新陈代谢路径的化学计量复杂性使得有必要采用结构化的动态模型来指导实验性的应用.生化系统理论中发展起来的S-系统表达式在取对数后具有线性特征,已经成功地用于生化系统的描述,它是用含指数形式的非线性模型来描述生化系统的,具有三个吸引人的特征.但是为得到目标最优时的网络状态,须不断改变酶的水平及调节结构,每改变一次就要求解一次模型.因此Vassily Hatzimanikatis等人在S-系统模型的基础上引入含有整数0-1变量的约束,构成混合整数线性规划问题(MILP),混合整数线性规划问题(MILP)涵盖了多种不同酶水平和调节结构的情况,因此避免了S-系统模型的频繁求解.然而引入新的约束后,模型变得更复杂,若用线性规划方法求解,难度很大.因此,我们考虑在两次求解混合整数线性规划模型后,采用数据包络分析(DEA)模型来分析这两个结果的相对有效性,则能更有效地得出最优解.该文在广泛查阅国内外文献的基础上,对DEA理论、方法与应用进行了较深入的探讨,分析了基本DEA模型,DEA有效性理论以及DEA方法的基本思想.在分析MILP模型求解结果的基础上,该文建立了评价相对有效性的数据包络分析模型(DEA)来分析代谢反应网络.然后将非DEA有效的决策单元投影到相对有效面,改进其有效性,进一步优化代谢网络结构,提高生成物浓度.
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