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Functional classification of metabolic networks Jorge Reyes Program in Computational and Systems Biology, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139 J¨orn Dunkel∗ Department of Mathematics, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139 (Dated: March 19, 2025) Chemical reaction networks underpin biological and physical phenomena across scales, from mi- crobial interactions to planetary atmosphere dynamics. Bacterial communities exhibit complex competitive interactions for resources, human organs and tissues demonstrate specialized biochem- ical functions, and planetary atmospheres are capable of displaying diverse organic and inorganic chemical processes. Despite their complexities, comparing these networks methodically remains a challenge due to the vast underlying degrees of freedom. In biological systems, comparative genomics has been pivotal in tracing evolutionary trajectories and classifying organisms via DNA sequences. However, purely genomic classifications often fail to capture functional roles within ecological sys- tems. Metabolic changes driven by nutrient availability highlight the need for classification schemes that integrate metabolic information. Here we introduce and apply a computational framework for a classification scheme of organisms that compares matrix representations of chemical reaction networks using the Grassmann distance, corresponding to measuring distances between the funda- mental subspaces of stoichiometric matrices. Applying this framework to human gut microbiome data confirms that metabolic distances are distinct from phylogenetic distances, underscoring the limitations of genetic information in metabolic classification. Importantly, our analysis of metabolic distances reveals functional groups of organisms enriched or depleted in specific metabolic pro- cesses and shows robustness to metabolically silent genetic perturbations. The generalizability of metabolic Grassmann distances is illustrated by application to chemical reaction networks in human tissue and planetary atmospheres, highlighting its potential for advancing functional comparisons across diverse chemical reaction systems. Keywords: chemical reaction networks, metabolism, bacterial communities, planetary atmospheres Complex chemical reaction networks are central to the function of living and non-living systems across a wide range of length scales, from microscopic organisms [1–3] and tissues [4, 5] to ecosystems [6–8] and planetary at- mospheres [9–11]. Recent advances in experimental and computational methods have enabled the comprehensive reconstruction of metabolic processes in various biolog- ical systems [12–15]. Similarly, the James Webb Space Telescope has produced high-quality spectroscopic data allowing the chemical characterization of exoplanet atmo- spheres in remarkable detail [16]. In bacterial communi- ties, spatiotemporal pyruvate cross-feeding by swarming Bacillus subtilis has been observed; bacteria in the swarm front consume their preferred carbon source and deposit pyruvate which is consumed by bacteria in the bulk [17]. In mice and humans, models of metabolic processes have resolved metabolic cycles and energy use [5, 18, 19]. On the astrophysical scale, the topological distinctiveness of Earth’s atmosphere,from the atmospheres of other celes- tial bodies in the Solar System, has suggested the de- velopment of network-based biosignatures [11]. In these examples, the breadth of chemistries is shaped by pro- cesses that are potentially inaccessible to perturbation or measurement, such as evolution, cellular differentia- ∗dunkel@mit.edu tion, and atmospheric development. The vast number of underlying degrees of freedom presents a challenge to the formation of methodical and functional comparisons between chemical reaction networks. …더보기
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번역 (Translation):
MASACHUSETTS Institute of Technology, MA 02139 J¨orn Dunkel * Mathematics, Massachusetts Technology, Cambridge, MA 02139 (Dated : 2025 년 3 월 19 일, 2025 년 3 월 19 일, 2025 년 3 월 19 일, MISPIN Biological 및 Phenome)의 기능적 분류 및 시스템 생물학, 매사추세츠 공과 대학 (Masachusetts Institute of Technology, MA 02139). 행성 대기 역학과의 상호 작용. 박테리아 공동체는 자원에 대한 복잡한 경쟁 상호 작용을 나타내며, 인간 장기 및 조직은 특수 생화학 기능을 보여 주며, 행성 대기는 다양한 유기 및 무기 화학 공정을 보여줄 수 있습니다. 그들의 복잡성에도 불구하고, 이러한 네트워크를 비교하는 것은 광대 한 기본 자유 수준으로 인해 여전히 도전으로 남아 있습니다. 생물학적 시스템에서, 비교 유전체학은 진화 궤적을 추적하고 DNA 서열을 통해 유기체를 분류하는 데 중추적이었다. 그러나 순전히 게놈 분류는 종종 생태 학적 제도 내에서 기능적 역할을 포착하지 못한다. 영양소 가용성에 의한 대사 변화는 대사 정보를 통합하는 분류 체계의 필요성을 강조합니다. 여기에서 우리는 화학량 학적 매트릭스의 기초 정신 하위 공간 사이의 거리 측정에 해당하는 Grassmann 거리를 사용하여 화학 반응 네트워크의 매트릭스 표현을 비교하는 유기체 분류 체계를위한 계산 프레임 워크를 소개하고 적용합니다. 이 프레임 워크를 인간 장내 미생물 군집 데이터에 적용하면 대사 거리가 계통 발생 거리와 구별되어 대사 분류에서 유전자 정보의 한계를 강조합니다. 중요하게도, 우리의 대사 거리에 대한 우리의 분석은 특정 대사 요법에서 풍부하거나 고갈 된 유기체의 기능적 그룹을 보여주고 대사 적으로 침묵하는 유전 적 섭동에 대한 견고성을 보여준다. 대사 Grassmann 거리의 일반화 가능성은 인간 조직 및 행성 대기에서 화학 반응 네트워크에 적용하여 설명되어 다양한 화학 반응 시스템에서 기능적 비교를 발전시킬 수있는 잠재력을 강조합니다. 키워드 : 화학 반응 네트워크, 신진 대사, 박테리아 공동체, 행성 대기 복잡한 화학 반응 네트워크는 미세한 유기체 [4, 5]에서 생태계 [6-8] 및 행성 AT-INTROSTRERES에 이르기까지 광범위한 길이 척도 [4, 5]에 이르기까지 광범위한 길이의 척도에 걸친 생활 및 비 생존 시스템의 기능의 핵심입니다. 실험 및 계산 방법의 최근 발전은 다양한 생물학적 시스템에서 대사 과정의 포괄적 인 재구성을 가능하게했다 [12-15]. 마찬가지로, James Webb Space Telescope는 외계 행성 대기 구체의 화학적 특성을 놀라운 세부적으로 허용하는 고품질 분광 데이터를 생성했습니다 [16]. 박테리아 의사 소통에서, 바실러스 서브 틸리 스 뭉치에 의한 시공간 피루 베이트 교차 피드가 관찰되었다; 떼 정면의 박테리아는 선호하는 탄소원을 소비하고 피루 베이트를 침착시킨다. 생쥐와 인간에서, 대사 과정의 모델은 대사주기와 에너지 사용을 해결했다 [5, 18, 19]. 천체 물리학 적 규모에서, 태양계의 다른 유전자 신체의 대기에서 지구 대기의 토폴로지 특이성은 네트워크 기반 바이오 시그널의 탈퇴를 제안했다 [11]. 이 예에서, 화학의 폭은 진화, 셀룰러 차별화- * dunkel@mit.edution 및 대기 개발과 같은 섭동 또는 측정에 잠재적으로 접근 할 수없는 프로세스에 의해 형성됩니다. 대부분의 기본 자유도는 화학 반응 네트워크 사이의 체계적 및 기능적 비교의 형성에 대한 도전을 제시한다. … 더보기
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