报告题目：Flux balance impact degree: A new definition of impact degree to properly treat reversible reactions in metabolic networks

　　报 告 人：Tatsuya Akutsu （日本京都大学化学研究所生物信息学中心终身正教授）

　　报告时间：10月23日（周四）9：30

　　报告地点：中国科学院天津工业生物技术研究所 C408会议室

　　报告人简介：

　　阿久津达也，日本东京大学工学学士、硕士、博士学位，现任日本京都大学化学研究所生物信息学中心终身正教授，2012年起被授予中国科学院天津工业生物技术研究所中科院外籍特聘研究员。迄今为止，共发表SCI论文200余篇，ISI Web of Science引用2500余次，其中他引2000余次，发表EI论文30余篇，G index为29。现担任超过10种国际期刊编委、副主编以及编委会成员，包括Current Bioinformatics、BMC Bioinformatics 和IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 等生物信息学领域重要国际期刊。另外，同时担任超过20个国际会议的程序委员会委员（PC Member）。

　　报告摘要：Metabolic pathways are complex systems of chemical reactions taking place in every living cell to degrade substrates and synthesize molecules needed for life. Modeling the robustness of these networks with respect to the dysfunction of one or several reactions is important to understand the basic principles of biological network organization, and to identify new drug targets. While several approaches have been proposed for that purpose, they are computationally too intensive to analyze large networks, and do not properly handle reversible reactions.

　　Here a new model-the flux balance impact degree-to model the robustness of large metabolic networks with respect to gene knock-out was reported. The authors formulate the computation of the impact of one or several reaction blocking as linear programs, and propose efficient strategies to solve them. The proposed method better predicts the phenotypic impact of single gene deletions on Escherichia coli than existing methods.