Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks

Pozo Fernández, Carlos

Pertenece a la colección TDX:SerieTesis

TÍTULO:

Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks - TDX:1137

Handle:

https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX1137

Fecha:	2012-11-27
Departamento/Instituto:	Departament d'Enginyeria Química Universitat Rovira i Virgili.
Director:	Guillén Gosálbez, Gonzalo Sorribas Tello, Albert
Autor:	Pozo Fernández, Carlos
Título:	Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks

Busca tu registro en:

Archivos desponibles
Archivo	Descripción	Formato
Memoria	Memoria	application/pdf

Todos los objetos de esta colección

Descripción:	In recent years, the use of genetic manipulation techniques has opened the door for obtaining microorganisms with enhanced phenotypes, which has in turn led to significant improvements in the synthesis of certain biochemical products. However, mutation and selection of these new organisms has been performed, in most cases, in a trial-and-error basis. It is expected that these processes could be further improved if quantitative design principles were used to guide the search towards the ideal enzymatic profiles. This thesis is devoted to developing a set of advanced global optimization tools to assess metabolic engineering problems and other questions arising in systems biology. In particular, we focus on problems where metabolic networks are modeled making use of kinetic expressions. The usefulness of the algorithms developed to solve such problems is demonstrated by means of several case studies. Recientemente, el uso de técnicas de manipulación genética ha abierto la puerta a la obtención de microorganismos con fenotipos mejorados, lo que a su vez ha llevado a unas mejoras significativas en la síntesis de algunos productos bioquímicos. Sin embargo, la mutación y selección de estos nuevos organismos se ha llevado a cabo, en la mayoría de casos, por ensayo y error. Es de esperar que estos procesos puedan ser mejorados si se usan principios de diseño cuantitativos para guiar la búsqueda hacia el perfil enzimático ideal. Esta tesis está dedicada al desarrollo de un conjunto de herramientas de optimización avanzadas para asesorar en problemas de ingeniería metabólica y otras cuestiones emergentes en biología de sistemas. Concretamente, nos centramos en problemas en qué se modelan las redes metabólicas usando expresiones cinéticas. La utilidad de los algoritmos desarrollados para resolver tales problemas es demostrada por medio de varios casos de estudio.
Tipo:	info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Coautor:	Departament d'Enginyeria Química Universitat Rovira i Virgili.
Títol:	Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
Idioma:	eng
Materia:	66 - Enginyeria, tecnologia i indústria química. Metal·lúrgia 57 - Biologia 51 - Matemàtiques
Formato:	application/pdf 128 p.
Autor:	Pozo Fernández, Carlos
Derechos:	info:eu-repo/semantics/openAccess ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al repositori institucional de la Universitat Rovira i Virgili. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a aquest repositori (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Fecha:	2012-11-27
Editor:	Universitat Rovira i Virgili
Materia:	66 - Enginyeria, tecnologia i indústria química. Metal·lúrgia 57 - Biologia 51 - Matemàtiques
Idioma:	eng
Editor:	Universitat Rovira i Virgili
Fuente:	TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
Identificador:	http://hdl.handle.net/10803/96660
Formato:	application/pdf 128 p.
Palabra clave:	GMA Systems biology multiobjective optimization Global optimization Metabolic engineering

Información