Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks

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 p...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Pozo Fernández, Carlos
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2012
País:España
Institución:Universitat Rovira i virgili (URV)
Repositorio:Repositori Institucional de la Universitat Rovira i Virgili
OAI Identifier:oai:urv.cat:TDX:1137
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX1137
http://hdl.handle.net/10803/96660
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:66 - Enginyeria, tecnologia i indústria química. Metal·lúrgia
57 - Biologia
51 - Matemàtiques
id ES_3b73ca64f4e91393b97eddf4642e9645
oai_identifier_str oai:urv.cat:TDX:1137
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
spelling Global optimization applied to kinetic models of metabolic networksPozo Fernández, Carlos66 - Enginyeria, tecnologia i indústria química. Metal·lúrgia57 - Biologia51 - MatemàtiquesIn 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.Universitat Rovira i Virgili Departament d'Enginyeria QuímicaUniversitat Rovira i Virgili.2012info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf128 p.https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX1137http://hdl.handle.net/10803/96660reponame:Repositori Institucional de la Universitat Rovira i Virgiliinstname:Universitat Rovira i virgili (URV)Inglésinfo:eu-repo/semantics/openAccessADVERTIMENT. 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.oai:urv.cat:TDX:11372026-06-23T12:42:27Z
dc.title.none.fl_str_mv Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
title Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
spellingShingle Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
Pozo Fernández, Carlos
66 - Enginyeria, tecnologia i indústria química. Metal·lúrgia
57 - Biologia
51 - Matemàtiques
title_short Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
title_full Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
title_fullStr Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
title_full_unstemmed Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
title_sort Global optimization applied to kinetic models of metabolic networks
dc.creator.none.fl_str_mv Pozo Fernández, Carlos
author Pozo Fernández, Carlos
author_facet Pozo Fernández, Carlos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Departament d'Enginyeria Química
Universitat Rovira i Virgili.
dc.subject.none.fl_str_mv 66 - Enginyeria, tecnologia i indústria química. Metal·lúrgia
57 - Biologia
51 - Matemàtiques
topic 66 - Enginyeria, tecnologia i indústria química. Metal·lúrgia
57 - Biologia
51 - Matemàtiques
description 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.
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX1137
http://hdl.handle.net/10803/96660
url https://hdl.handle.net/20.500.11797/TDX1137
http://hdl.handle.net/10803/96660
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
language_invalid_str_mv Inglés
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
128 p.
dc.publisher.none.fl_str_mv Universitat Rovira i Virgili
publisher.none.fl_str_mv Universitat Rovira i Virgili
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositori Institucional de la Universitat Rovira i Virgili
instname:Universitat Rovira i virgili (URV)
instname_str Universitat Rovira i virgili (URV)
reponame_str Repositori Institucional de la Universitat Rovira i Virgili
collection Repositori Institucional de la Universitat Rovira i Virgili
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869406307157540864
score 15.300719

Similares en LA Referencia