2018
Influence of circadian clocks on optimal regime of central C-N metabolism of cyanobacteria
ČERVENÝ, Jan, Jakub ŠALAGOVIČ, František MUZIKA, David ŠAFRÁNEK, Igor SCHREIBER et. al.Základní údaje
Originální název
Influence of circadian clocks on optimal regime of central C-N metabolism of cyanobacteria
Autoři
ČERVENÝ, Jan (203 Česká republika), Jakub ŠALAGOVIČ (703 Slovensko), František MUZIKA, David ŠAFRÁNEK (203 Česká republika, garant, domácí) a Igor SCHREIBER
Vydání
1st ed. Neuveden, Cyanobacteria: From Basic Science to Applications, od s. 193-206, 14 s. 2018
Nakladatel
Academic Press
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Kapitola resp. kapitoly v odborné knize
Obor
20900 2.9 Industrial biotechnology
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
elektronická verze "online"
Odkazy
Kód RIV
RIV/00216224:14330/18:00104828
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
ISBN
978-0-12-814667-5
UT WoS
000509547100010
Klíčová slova anglicky
Computational modeling; Bioreactor; Formal methods; Industry 4.0; Microalgae; Network analysis; Optimization; Process control
Štítky
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 16. 6. 2022 13:23, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
Mechanistic aspects of cyanobacteria clock and metabolism have been analyzed in considerable detail during recent decades, but only limited knowledge is available about particular link(s) between the clock and controlled metabolic processes. We describe a case study where we couple a mechanistic model of a circadian oscillator with a model of central carbon-nitrogen metabolism and apply formal methods based on temporal logic and bifurcation analysis to examine response of the metabolic part of the combined model to the autonomous clock oscillations. The analysis identified a set of parametric groups that, when applied to the in silico system, lead either to an optimal configuration of metabolic pathways for most efficient rhythmic function of the metabolism or to (oscillatory) system death. Under controlled conditions in monitored environments, such as cultivation in photobioreactors, the knowledge can be used for optimal regulation of production capacity that would reflect dynamic constraints of real world systems.
Návaznosti
LM2015055, projekt VaV |
|