基于多源数据融合的代谢网络重构技术研究的中期报告本项目旨在利用多源数据融合技术来重构代谢网络模型，能够更准确地预测生物体内代谢通路的变化，并为生物制药及生物工程领域的研究提供支持。经过前期的文献综述和相关数据收集，我们成功地建立了一个包含多种代谢组学数据的数据库，并对这些数据进行了初步的预处理和质量控制。接下来，我们将利用基因表达数据、蛋白质组数据、代谢组数据以及基于代谢物组成测定的环境数据来挖掘和重构代谢网络模型。在此阶段，我们利用已有的代谢网络模型以及基于光谱组学的代谢物定量数据来验证我们的方法的可行性。我们采用了一种基于线性规划的代谢网络模型重构方法，能够利用已知代谢反应和代谢活性限制来计算代谢通路的最优解。同时，我们还开发了一个基于机器学习的代谢网络重构工具，能够预测代谢反应的可能路径和代谢通路的可能性。我们的初步实验结果表明，基于多源数据融合的代谢网络重构技术能够更准确地模拟生物体内代谢通路的变化，并且可以对生物代谢变化的机制进行预测和解释。我们将继续深入研究，优化模型算法和数据处理，以期实现更高效、更准确的代谢网络模型重构。