We already explained that enumerati

We already explained that enumeration of a model with reversible reactions does generally not result in a unique characterization of the optimal solution space. Hence, different subsets of all non-decomposable flux pathways in the optimum can be found. To demonstrate the possible differences, we enumerated the E.coli iAF1260 model including reversible reactions for the same conditions of which results are shown in S7 Fig. Comparison with Fig. 5 shows that during aerobic growth conditions only two rather than four clusters were found.

CoPE-FBA subnetworks explain differences in secondary optimization. CoPE-FBA subnetwork analysis revealed the shape of the distributions of the length, sum of absolute fluxes, and cost of vertices. Several different CoPE-FBA subnetworks contributed to the total length difference and within the majority of these subnetworks we found alternative flux distributions with different lengths; the length distribution within the subnetworks were uniform or already Gaussian in shape. It is, therefore, not possible to reconstruct many vertices with a short or long vertex length, which explains the Gaussian-shaped distribution of vertex length.

Alternatively, one (aerobic restricted and anaerobic cases) or two subnetworks (aerobic case) explain the main differences in [P.sub.J] and [P.sub.C]. Within these subnetworks, we found two distinct modes--a relatively cheap and a relatively expensive mode. While some of these subnetworks were relatively large, our results show that the main cost difference in this particular subnetwork originates from only a few metabolic reactions (S3 Table). As a consequence, we found many vertices with a relatively low [P.sub.C] and many vertices with a relatively high [P.sub.C]--a multimodal distribution of vertex cost. In the aerobic growth conditions, the cost difference mainly emerged from using different electron acceptors for the NADH dehydrogenase; cheap pathways used ubiquinone-8 and costly pathways used menaquinone-8 and/or demethylmenaquinone-8. Interestingly, in aerobic growth conditions ubiquinone-8 is the major quinone in E. coli [35, 36]. In anaerobic growth conditions, the cost difference mainly emerged from exploiting a different strategy for the ATP-dependent conversion from PEP and F6P to DHAP, G3P, and PYR in main carbon metabolism (S8 Fig.).

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Kami sudah menjelaskan bahwa penghitungan model dengan reaksi reversible umumnya tidak mengakibatkan karakterisasi unik ruang solusi optimal. Oleh karena itu, berbeda subset dari semua jalur bebas-decomposable fluks optimal dapat ditemukan. Untuk menunjukkan perbedaan mungkin, kami disebutkan E.coli iAF1260 model termasuk reaksi reversible untuk kondisi yang sama yang hasilnya ditunjukkan pada S7 ara. Perbandingan dengan gambar 5 menunjukkan bahwa selama kondisi pertumbuhan aerobik hanya dua daripada empat kluster yang ditemukan.Mengatasi-FBA Subnetwork menjelaskan perbedaan dalam optimasi sekunder. Mengatasi-FBA Subnet Mask analisis mengungkapkan bentuk distribusi panjang, jumlah fluks mutlak, dan biaya simpul. Beberapa Subnetwork CoPE-FBA yang berbeda memberikan kontribusi terhadap perbedaan total panjang dan dalam sebagian besar Subnetwork ini kami menemukan alternatif fluks distribusi dengan panjang yang berbeda; distribusi panjang dalam Subnetwork adalah seragam atau sudah Gaussian dalam bentuk. Itu adalah, oleh karena itu, tidak mungkin untuk merekonstruksi banyak simpul dengan pendek atau panjang vertex panjang, yang menjelaskan distribusi Gaussian berbentuk panjang vertex.Selain itu, satu (aerobik dan anaerobik terbatas kasus) atau 2 Subnetwork (aerobik kasus) menjelaskan perbedaan utama dalam [P.sub.J] dan [P.sub.C]. Dalam Subnetwork ini, kami menemukan dua model yang berbeda--relatif murah dan mode relatif mahal. Sementara beberapa Subnetwork ini relatif besar, hasil kami menunjukkan bahwa utama biaya perbedaan dalam Subnet Mask ini tertentu berasal dari hanya beberapa reaksi metabolisme (S3 tabel). Akibatnya, kami menemukan banyak simpul dengan relatif rendah [P.sub.C] dan banyak simpul dengan relatif tinggi [P.sub.C]--distribusi multimodal vertex biaya. Dalam kondisi pertumbuhan aerobik, perbedaan biaya terutama muncul dari menggunakan berbeda elektron partisipan untuk dehidrogenase NADH; jalur murah digunakan ubiquinone-8 dan mahal jalur digunakan menaquinone-8 dan/atau demethylmenaquinone-8. Menariknya, dalam kondisi pertumbuhan aerobik ubiquinone-8 adalah quinone utama di E. coli [35, 36]. Dalam kondisi pertumbuhan anaerobik, perbedaan biaya terutama muncul dari mengeksploitasi strategi yang berbeda untuk konversi ATP tergantung dari semangat dan F6P DHAP, G3P dan PYR dalam metabolisme utama karbon (S8 ara.).

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Kami sudah menjelaskan bahwa penghitungan model dengan reaksi reversibel yang umumnya tidak menghasilkan karakterisasi yang unik dari ruang solusi optimal. Oleh karena itu, himpunan bagian yang berbeda dari semua jalur fluks non-terurai di optimal dapat ditemukan. Untuk menunjukkan perbedaan mungkin, kami disebutkan model E.coli iAF1260 termasuk reaksi reversibel untuk kondisi yang sama dari hasil yang akan ditampilkan di S7 Gambar. Perbandingan dengan Gambar. 5 menunjukkan bahwa selama kondisi pertumbuhan aerob hanya dua daripada empat cluster ditemukan.

Cope-FBA subjaringan menjelaskan perbedaan dalam optimasi sekunder. Cope-FBA analisis subnetwork mengungkapkan bentuk distribusi panjang, jumlah fluks mutlak, dan biaya simpul. Beberapa yang berbeda subnetwork mengatasi-FBA kontribusi terhadap total perbedaan panjang dan dalam sebagian besar subnetwork ini kami menemukan distribusi fluks alternatif dengan panjang yang berbeda; distribusi panjang dalam subjaringan yang seragam atau sudah Gaussian dalam bentuk. Oleh karena itu, tidak mungkin untuk merekonstruksi banyak simpul dengan panjang pendek atau panjang vertex, yang menjelaskan distribusi Gaussian berbentuk panjang vertex.

Atau, satu (aerobik kasus dibatasi dan anaerobik) atau dua subnetwork (kasus aerobik) menjelaskan utama perbedaan [P.sub.J] dan [P.sub.C]. Dalam subnetwork ini, kami menemukan dua mode yang berbeda - yang relatif murah dan mode yang relatif mahal. Sementara beberapa subnetwork ini relatif besar, hasil kami menunjukkan bahwa biaya perbedaan utama dalam subnetwork khusus ini berasal dari hanya beberapa reaksi metabolisme (S3 Tabel). Sebagai konsekuensinya, kami menemukan banyak simpul dengan [P.sub.C] yang relatif rendah dan banyak simpul dengan [P.sub.C] relatif tinggi - distribusi multimodal biaya vertex. Dalam kondisi pertumbuhan aerobik, perbedaan biaya terutama muncul dari menggunakan akseptor elektron yang berbeda untuk dehidrogenase NADH; jalur bekas murah ubiquinone-8 dan jalur mahal digunakan menaquinone-8 dan / atau demethylmenaquinone-8. Menariknya, dalam kondisi pertumbuhan aerobik ubiquinone-8 adalah kuinon utama dalam E. coli [35, 36]. Dalam kondisi pertumbuhan anaerob, perbedaan biaya terutama muncul dari pemanfaatan strategi yang berbeda untuk konversi ATP-dependent dari PEP dan F6P untuk DHAP, G3P, dan PYR dalam metabolisme karbon utama (S8 Gambar.).