通量变化分析仅适用于舱室间的输运反应？
我只想对选定的反应做一次FVA，在我的例子中，是关于室间(例如胞液和线粒体之间的运输反应)。我知道我可以像这样在selected_reactions中使用doFVA：
import cbmpy as cbm
mod = cbm.CBRead.readSBML3FBC('iMM904.xml.gz')
cbm.doFVA(mod, selected_reactions=['R_FORtm', 'R_CO2tm'])有没有办法得到整个运输反应的清单，而不仅仅是我手动添加的两个？我考虑过根据它们的结尾tm来选择反应，但是'R_ORNt3m'失败了(可能还有其他反应)。
我想和其他人分享这个模式。在SBML文件中存储信息的最佳方法是什么？目前，我会将信息存储在reaction注释中，就像在this answer中一样。例如
mod.getReaction('R_FORtm').setAnnotation('FVA', 'yes') 可以被解析。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-06-07 15:43:00
这种任务没有内置的功能.正如您已经提到的，依赖if通常不是一个好主意，因为不同的数据库、模型和组之间可能存在差异(例如，如果有人决定只列举从r1到rn的反应，或者从m1到mm的代谢产物，基于if的过滤失败)。相反，我们可以利用物种的compartment场。在CBMPy中，您可以通过
import cbmpy as cbm
import pandas as pd
mod = cbm.CBRead.readSBML3FBC('iMM904.xml.gz')
mod.getSpecies('M_atp_c').getCompartmentId()
# will return 'c'
# run a FBA
cbm.doFBA(mod)这可以用来找出各舱室之间的所有通量，因为我们可以检查每一种反应，它们的试剂位于哪个隔间。可能的执行情况如下：
def get_fluxes_associated_with_compartments(model_object, compartments, return_values=True):
# check whether provided compartment IDs are valid
if not isinstance(compartments, (list, set) or not set(compartments).issubset(model_object.getCompartmentIds())):
raise ValueError("Please provide valid compartment IDs as a list!")
else:
compartments = set(compartments)
# all reactions in the model
model_reactions = model_object.getReactionIds()
# check whether provided compartments are identical with the ones of the reagents of a reaction
return_reaction_ids = [ri for ri in model_reactions if compartments == set(si.getCompartmentId() for si in
model_object.getReaction(ri).getSpeciesObj())]
# return reaction along with its value
if return_values:
return {ri: model_object.getReaction(ri).getValue() for ri in return_reaction_ids}
# return only a list with reaction IDs
return return_reaction_ids因此，您传递您的模型对象和一个隔间列表，然后对每个反应，检查是否至少有一种试剂位于指定的隔间。
在您的情况下，您将按以下方式使用它：
# compartment IDs for mitochondria and cytosol
comps = ['c', 'm']
# you only want the reaction IDs; remove the ', return_values=False' part if you also want the corresponding values
trans_cyt_mit = get_fluxes_associated_with_compartments(mod, ['c', 'm'], return_values=False)然后，列表trans_cyt_mit将包含所有所需的反应ID(也是您在问题中指定的两个)，然后可以传递给doFVA函数。
关于你问题的第二部分。我强烈建议将这些反应存储在一个组中，而不是使用注释：
# create an empty group
mod.createGroup('group_trans_cyt_mit')
# get the group object so that we can manipulate it
cyt_mit = mod.getGroup('group_trans_cyt_mit')
# we can only add objects to a group so we get the reaction object for each transport reaction
reaction_objects = [mod.getReaction(ri) for ri in trans_cyt_mit]
# add all the reaction objects to the group
cyt_mit.addMember(reaction_objects)当您现在导出模型时，例如使用
cbm.CBWrite.writeSBML3FBCV2(mod, 'iMM904_with_groups.xml')这个组也将存储在SBML中。如果同事再次读取SBML，那么他/她就可以通过访问组成员轻松地运行一个FVA来获取相同的反应，这比解析注释容易得多：
# do an FVA; fva_res: Reaction, Reduced Costs, Variability Min, Variability Max, abs(Max-Min), MinStatus, MaxStatus
fva_res, rea_names = cbm.doFVA(mod, selected_reactions=mod.getGroup('group_trans_cyt_mit').getMemberIDs())
fva_dict = dict(zip(rea_names, fva_res.tolist()))
# store results in a dataframe which makes the selection of reactions easier
fva_df = pd.DataFrame.from_dict(fva_dict, orient='index')
fva_df = fva_df.rename({0: "flux_value", 1: "reduced_cost_unscaled", 2: "variability_min", 3: "variability_max",
4: "abs_diff_var", 5: "min_status", 6: "max_status"}, axis='columns')现在，您可以轻松地查询dataframe，并在您的组中找到灵活和不灵活的反应：
# filter the reactions with flexibility
fva_flex = fva_df.query("abs_diff_var > 10 ** (-4)")
# filter the reactions that are not flexible
fva_not_flex = fva_df.query("abs_diff_var <= 10 ** (-4)")https://stackoverflow.com/questions/50737364
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