cobrapy

COBRApy 是 Constraints-Based Reconstruction and Analysis for Python 的实现，用于对微生物的大规模代谢网络进行建模。它把细胞的“代谢”表示为线性优化问题，可用于预测不同条件下的细菌生长，或设计转基因菌株。

用途

• 预测微生物在不同营养条件下的生长速率。
• 设计代谢工程策略（基因敲除、添加）。
• 理解代谢通量分布。
• 比较不同生物体的代谢能力。
• 识别必需基因和必需反应。

核心原理

• 通量平衡分析（FBA）：在化学计量约束下，优化代谢通量以最大化生物量产出（或其他目标）。
• 基因—蛋白—反应（GPR）：基因编码催化反应的蛋白（酶）；敲除会影响反应的可用性。
• 约束：反应边界（下限/上限）表示酶容量或营养可用性。

使用方式

标准导入：

import cobra
from cobra.io import load_model, save_model

基本模式（加载模型、运行 FBA、敲除模拟、更换培养基）：

# 1. Load model (e.g., E. coli)
model = cobra.io.load_model("iJO1366")
# Or: model = cobra.io.read_sbml_model("model.xml")

# 2. Run Flux Balance Analysis (FBA)
solution = model.optimize()
print(f"Growth rate: {solution.objective_value:.4f}")
print(f"Status: {solution.status}")

# 3. Knockout simulation (Gene essentiality)
with model:
    model.genes.get_by_id("b0002").knock_out()
    print(f"Growth after knockout: {model.optimize().objective_value:.4f}")

# 4. Change medium (nutrient availability)
model.medium = {
    'EX_glc__D_e': 10.0,  # Glucose uptake
    'EX_o2_e': 1000.0     # Oxygen
}
solution = model.optimize()

高级模式（通量变异性分析 FVA、基因必需性分析、添加自定义反应）：

from cobra.flux_analysis import flux_variability_analysis

# Find range of possible fluxes for each reaction
fva_result = flux_variability_analysis(model, model.reactions)

# Test which genes are essential for growth
from cobra.flux_analysis import single_gene_deletion

deletion_results = single_gene_deletion(model)
essential_genes = deletion_results[deletion_results['growth'] < 0.01]

# Add a new reaction to the model
new_reaction = cobra.Reaction("NEW_RXN")
new_reaction.add_metabolites({
    model.metabolites.get_by_id("glc__D_c"): -1,
    model.metabolites.get_by_id("atp_c"): -1,
    model.metabolites.get_by_id("adp_c"): 1,
})
new_reaction.lower_bound = 0
new_reaction.upper_bound = 1000
model.add_reactions([new_reaction])

关键规则

建议做法：

• 检查求解状态：在使用结果前确保状态为 'optimal'。
• 使用上下文管理器：把修改包在 with model: 内，避免永久改动。
• 设置合适的边界：反应边界应反映生物学现实。
• 验证模型：使用 model.validate() 检查常见问题。

不建议做法：

• 不要忽略不可行解：若优化失败，检查约束与边界。
• 不要就地修改模型：使用上下文管理器或先复制模型。
• 不要假设所有反应都活跃：最优解中许多反应通量为零。

适用场景与限制

COBRApy 将代谢网络转化为可计算模型，使研究者能够在系统层面预测和工程化细胞行为。它适合微生物代谢建模、生长预测与代谢工程等任务。资料未提供关于平台支持、收费或价格、以及具体性能效果的信息。