Modelagem de rede metabólica - Metabolic network modelling

Rede metabólica mostrando interações entre enzimas e metabólitos no ciclo do ácido cítrico de Arabidopsis thaliana . Enzimas e metabólitos são os pontos vermelhos e as interações entre eles são as linhas.

Modelo de rede metabólica para Escherichia coli .

A modelagem da rede metabólica , também conhecida como reconstrução da rede metabólica ou análise da via metabólica , permite uma visão aprofundada dos mecanismos moleculares de um determinado organismo. Em particular, esses modelos correlacionam o genoma com a fisiologia molecular . Uma reconstrução divide as vias metabólicas (como a glicólise e o ciclo do ácido cítrico ) em suas respectivas reações e enzimas e as analisa sob a perspectiva de toda a rede. Em termos simplificados, uma reconstrução coleta todas as informações metabólicas relevantes de um organismo e as compila em um modelo matemático. A validação e análise de reconstruções podem permitir a identificação de características-chave do metabolismo, como rendimento de crescimento, distribuição de recursos, robustez da rede e essencialidade do gene. Esse conhecimento pode então ser aplicado para criar uma nova biotecnologia .

Em geral, o processo para construir uma reconstrução é o seguinte:

1. Elabore uma reconstrução
2. Refine o modelo
3. Converta o modelo em uma representação matemática / computacional
4. Avalie e depure o modelo por meio de experimentação

O método relacionado de análise de balanço de fluxo busca simular matematicamente o metabolismo em reconstruções em escala de genoma de redes metabólicas.

Reconstrução metabólica em escala de genoma

Uma reconstrução metabólica fornece uma plataforma altamente matemática e estruturada para entender a biologia dos sistemas das vias metabólicas dentro de um organismo. A integração de vias metabólicas bioquímicas com sequências de genoma anotadas rapidamente disponíveis desenvolveu o que é chamado de modelos metabólicos em escala de genoma. Simplificando, esses modelos correlacionam genes metabólicos com vias metabólicas. Em geral, quanto mais informações sobre fisiologia, bioquímica e genética estiverem disponíveis para o organismo alvo, melhor será a capacidade preditiva dos modelos reconstruídos. Falando mecanicamente, o processo de reconstrução das redes metabólicas procarióticas e eucarióticas é essencialmente o mesmo. Dito isso, as reconstruções de eucariotos costumam ser mais desafiadoras por causa do tamanho dos genomas, da cobertura do conhecimento e da multiplicidade de compartimentos celulares. O primeiro modelo metabólico em escala de genoma foi gerado em 1995 para Haemophilus influenzae . O primeiro organismo multicelular, C. elegans , foi reconstruído em 1998. Desde então, muitas reconstruções foram formadas. Para uma lista das reconstruções convertidas em modelo e validadas experimentalmente, consulte http://sbrg.ucsd.edu/InSilicoOrganisms/OtherOrganisms .

Elaborando uma reconstrução

Recursos

Como a escala de tempo para o desenvolvimento das reconstruções é tão recente, a maioria das reconstruções foi construída manualmente. No entanto, agora, existem alguns recursos que permitem a montagem semiautomática dessas reconstruções que são utilizados devido ao tempo e esforço necessários para uma reconstrução. Uma reconstrução rápida inicial pode ser desenvolvida automaticamente usando recursos como PathoLogic ou ERGO em combinação com enciclopédias como MetaCyc, e então atualizada manualmente usando recursos como PathwayTools. Esses métodos semiautomáticos permitem que um rascunho rápido seja criado, ao mesmo tempo em que permite os ajustes finos necessários uma vez que novos dados experimentais são encontrados. É somente dessa maneira que o campo das reconstruções metabólicas acompanhará o número cada vez maior de genomas anotados.

Bancos de dados

• Enciclopédia de Genes e Genomas de Kyoto ( KEGG ) : um banco de dados de bioinformática contendo informações sobre genes, proteínas, reações e vias. A seção 'Organismos KEGG', que é dividida em eucariotos e procariontes , abrange muitos organismos para os quais as informações de genes e DNA podem ser pesquisadas digitando-se a enzima de escolha.
• BioCyc, EcoCyc e MetaCyc : BioCyc é uma coleção de 3.000 bancos de dados de caminhos / genomas (em outubro de 2013), com cada banco de dados dedicado a um organismo. Por exemplo, EcoCyc é um banco de dados de bioinformática altamente detalhado sobre o genoma e a reconstrução metabólica de Escherichia coli , incluindo descrições completas das vias de sinalização e rede regulatória de E. coli . O banco de dados EcoCyc pode servir como paradigma e modelo para qualquer reconstrução. Além disso, MetaCyc , uma enciclopédia de vias metabólicas e enzimas definidas experimentalmente, contém 2.100 vias metabólicas e 11.400 reações metabólicas (outubro de 2013).
• ENZIMA : Umbanco de dados de nomenclatura de enzimas(parte doservidor de proteonomia ExPASy do Instituto Suíço de Bioinformática ). Após pesquisar uma determinada enzima no banco de dados, este recurso fornece a reação que é catalisada. ENZYME tem links diretos para outros bancos de dados de genes / enzimas / literatura, como KEGG, BRENDA e PUBMED.
• BRENDA : Um banco de dados de enzimas abrangente que permite que uma enzima seja pesquisada por nome, número de CE ou organismo.
• BiGG : Uma base de conhecimento de reconstruções de rede metabólica em escala de genoma estruturadas bioquimicamente, geneticamente e genomicamente.
• metaTIGER : É uma coleção de perfis metabólicos e informações filogenômicas sobre uma gama taxonomicamente diversa de eucariotos que fornece novas facilidades para visualizar e comparar os perfis metabólicos entre organismos.

Ferramentas para modelagem metabólica

• Pathway Tools : Um pacote de software de bioinformática que auxilia na construção de bancos de dados de caminhos / genomas como o EcoCyc. Desenvolvido por Peter Karp e associados do SRI International Bioinformatics Research Group, o Pathway Tools tem vários componentes. Seu módulo PathoLogic pega um genoma anotado para um organismo e infere reações metabólicas prováveis ​​e caminhos para produzir um novo banco de dados de caminhos / genomas. Seu componente MetaFlux pode gerar um modelo metabólico quantitativo a partir desse banco de dados de caminho / genoma usando a análise de equilíbrio de fluxo . Seu componente Navigator fornece ferramentas abrangentes de consulta e visualização, como visualização de metabólitos, vias e a rede metabólica completa.
• ERGO : Um serviço baseado em assinatura desenvolvido pela Integrated Genomics. Ele integra dados de todos os níveis, incluindo dados genômicos, bioquímicos, literatura e análise de alto rendimento em uma rede abrangente e amigável de vias metabólicas e não metabólicas.
• KEGGtranslator : um aplicativo autônomo fácil de usar que pode visualizar e converterarquivos KEGG (arquivos XML formatados em KGML ) em vários formatos de saída. Ao contrário de outros tradutores, KEGGtranslator suporta uma infinidade de formatos de saída, é capaz de aumentar as informações em documentos traduzidos (por exemplo,anotações MIRIAM ) além do escopo dodocumento KGML e corrige componentes ausentes para reações fragmentárias dentro do caminho para permitir simulações naqueles . KEGGtranslator converte esses arquivos para SBML , BioPAX , SIF , SBGN , SBML com extensão de modelagem qualitativa, GML , GraphML , JPG , GIF , LaTeX , etc.
• ModelSEED : Um recurso online para a análise, comparação, reconstrução e curadoria de modelos metabólicos em escala de genoma. Os usuários podem enviar sequências de genoma para o sistema de anotação RAST, e a anotação resultante pode ser canalizada automaticamente para o ModelSEED para produzir um modelo metabólico de rascunho. O ModelSEED constrói automaticamente uma rede de reações metabólicas, associações de reação gene-proteína para cada reação e uma reação de composição de biomassa para cada genoma para produzir um modelo de metabolismo microbiano que pode ser simulado usando Análise de Equilíbrio de Fluxo.
• MetaMerge : algoritmo para reconciliar semiautomaticamente um par de reconstruções de rede metabólica existentes em um único modelo de rede metabólica.
• CoReCo : algoritmo para reconstrução automática de modelos metabólicos de espécies relacionadas. A primeira versão do software usava o KEGG como banco de dados de reação para vincular as previsões de números da CE do CoReCo. Seu preenchimento automático de lacunas usando mapa de átomos de todas as reações produz modelos funcionais prontos para simulação.

Ferramentas para literatura

• PUBMED : Esta é uma biblioteca online desenvolvida pelo National Center for Biotechnology Information , que contém uma enorme coleção de revistas médicas. Usando o link fornecido pela ENZYME, a busca pode ser direcionada ao organismo de interesse, recuperando assim a literatura sobre a enzima e seu uso dentro do organismo.

Metodologia para elaborar uma reconstrução

Esta é uma representação visual do processo de reconstrução da rede metabólica.

Uma reconstrução é construída compilando dados dos recursos acima. Ferramentas de banco de dados como KEGG e BioCyc podem ser usadas em conjunto para encontrar todos os genes metabólicos no organismo de interesse. Esses genes serão comparados a organismos intimamente relacionados que já desenvolveram reconstruções para encontrar genes e reações homólogas. Esses genes e reações homólogas são transportados das reconstruções conhecidas para formar o esboço da reconstrução do organismo de interesse. Ferramentas como ERGO, Pathway Tools e Model SEED podem compilar dados em caminhos para formar uma rede de caminhos metabólicos e não metabólicos. Essas redes são então verificadas e refinadas antes de serem transformadas em uma simulação matemática.

O aspecto preditivo de uma reconstrução metabólica depende da capacidade de prever a reação bioquímica catalisada por uma proteína usando a sequência de aminoácidos dessa proteína como entrada e inferir a estrutura de uma rede metabólica com base no conjunto previsto de reações. Uma rede de enzimas e metabólitos é elaborada para relacionar sequências e funções. Quando uma proteína não caracterizada é encontrada no genoma, sua sequência de aminoácidos é primeiro comparada àquelas de proteínas previamente caracterizadas para pesquisar homologia. Quando uma proteína homóloga é encontrada, as proteínas são consideradas como tendo um ancestral comum e suas funções são consideradas semelhantes. No entanto, a qualidade de um modelo de reconstrução depende de sua capacidade de inferir com precisão o fenótipo diretamente da sequência, portanto, esta estimativa aproximada da função da proteína não será suficiente. Uma série de algoritmos e recursos de bioinformática foram desenvolvidos para refinamento de atribuições baseadas em homologia de sequência de funções de proteínas:

• InParanoid : Identifica ortólogos eucarióticos observando apenas os in-paralogs .
• CDD : Recurso para a anotação de unidades funcionais em proteínas. Sua coleção de modelos de domínio utiliza estrutura 3D para fornecer insights sobre as relações sequência / estrutura / função.
• InterPro : Fornece análise funcional de proteínas, classificando-as em famílias e prevendo domínios e locais importantes.
• STRING : Banco de dados de interações de proteínas conhecidas e previstas.

Uma vez que as proteínas tenham sido estabelecidas, mais informações sobre a estrutura da enzima, reações catalisadas, substratos e produtos, mecanismos e muito mais podem ser adquiridos de bancos de dados como KEGG , MetaCyc e NC-IUBMB . Reconstruções metabólicas precisas requerem informações adicionais sobre a reversibilidade e direção fisiológica preferencial de uma reação catalisada por enzima que pode vir de bancos de dados como o banco de dados BRENDA ou MetaCyc .

Refinamento de modelo

Uma reconstrução metabólica inicial de um genoma está tipicamente longe de ser perfeita devido à alta variabilidade e diversidade de microorganismos. Muitas vezes, bancos de dados de vias metabólicas, como KEGG e MetaCyc, terão "buracos", o que significa que há uma conversão de um substrato em um produto (ou seja, uma atividade enzimática) para o qual não há proteína conhecida no genoma que codifica a enzima que facilita a catálise. O que também pode acontecer em reconstruções esboçadas semiautomaticamente é que algumas vias são falsamente previstas e não ocorrem de fato da maneira prevista. Por isso, é feita uma verificação sistemática para garantir que não haja inconsistências e que todas as entradas listadas sejam corretas e precisas. Além disso, a literatura anterior pode ser pesquisada a fim de apoiar qualquer informação obtida de um dos muitos bancos de dados de reações metabólicas e genomas. Isso fornece um nível adicional de garantia para a reconstrução de que a enzima e a reação que ela catalisa realmente ocorrem no organismo.

A promiscuidade enzimática e as reações químicas espontâneas podem causar danos aos metabólitos. Esse dano do metabólito e seu reparo ou preempção criam custos de energia que precisam ser incorporados aos modelos. É provável que muitos genes de função desconhecida codifiquem proteínas que reparam ou impedem o dano metabólico, mas a maioria das reconstruções metabólicas em escala de genoma inclui apenas uma fração de todos os genes.

Qualquer nova reação não presente nos bancos de dados precisa ser adicionada à reconstrução. Este é um processo iterativo que circula entre a fase experimental e a fase de codificação. Conforme novas informações são encontradas sobre o organismo-alvo, o modelo será ajustado para prever a produção metabólica e fenotípica da célula. A presença ou ausência de certas reações do metabolismo afetará a quantidade de reagentes / produtos que estão presentes para outras reações dentro da via particular. Isso ocorre porque os produtos em uma reação passam a se tornar os reagentes para outra reação, ou seja, os produtos de uma reação podem se combinar com outras proteínas ou compostos para formar novas proteínas / compostos na presença de diferentes enzimas ou catalisadores .

Francke et al. fornecem um excelente exemplo de por que a etapa de verificação do projeto precisa ser executada em detalhes significativos. Durante uma reconstrução da rede metabólica de Lactobacillus plantarum , o modelo mostrou que succinil-CoA era um dos reagentes para uma reação que fazia parte da biossíntese de metionina . No entanto, uma compreensão da fisiologia do organismo teria revelado que, devido a uma via incompleta do ácido tricarboxílico, o Lactobacillus plantarum na verdade não produz succinil-CoA, e o reagente correto para essa parte da reação era o acetil-CoA .

Portanto, a verificação sistemática da reconstrução inicial trará à luz várias inconsistências que podem afetar adversamente a interpretação final da reconstrução, que é compreender com precisão os mecanismos moleculares do organismo. Além disso, a etapa de simulação também garante que todas as reações presentes na reconstrução sejam devidamente balanceadas. Resumindo, uma reconstrução totalmente precisa pode levar a um maior insight sobre a compreensão do funcionamento do organismo de interesse.

Simulação de rede metabólica

Uma rede metabólica pode ser dividida em uma matriz estequiométrica onde as linhas representam os compostos das reações, enquanto as colunas da matriz correspondem às próprias reações. A estequiometria é uma relação quantitativa entre substratos de uma reação química. Para deduzir o que a rede metabólica sugere, pesquisas recentes têm se centrado em algumas abordagens, como caminhos extremos, análise de modo elementar, análise de equilíbrio de fluxo e uma série de outros métodos de modelagem baseados em restrições.

Caminhos extremos

Price, Reed e Papin, do laboratório Palsson, usam um método de decomposição de valor singular (SVD) de vias extremas para entender a regulação do metabolismo de um glóbulo vermelho humano . Vias extremas são vetores de base convexa que consistem em funções de estado estacionário de uma rede metabólica. Para qualquer rede metabólica específica, há sempre um conjunto exclusivo de vias extremas disponíveis. Além disso, Price, Reed e Papin definem uma abordagem baseada em restrições , em que, com a ajuda de restrições como balanço de massa e taxas máximas de reação , é possível desenvolver um 'espaço de solução' onde todas as opções viáveis ​​se enquadram. Então, usando uma abordagem de modelo cinético, uma única solução que cai dentro do espaço de solução de caminho extremo pode ser determinada. Portanto, em seu estudo, Price, Reed e Papin, usam as abordagens de restrição e cinética para compreender o metabolismo dos glóbulos vermelhos humanos. Em conclusão, usando vias extremas, os mecanismos regulatórios de uma rede metabólica podem ser estudados em mais detalhes.

Análise de modo elementar

A análise de modo elementar se aproxima muito da abordagem usada por caminhos extremos. Semelhante às vias extremas, há sempre um conjunto único de modos elementares disponíveis para uma rede metabólica específica. Essas são as menores sub-redes que permitem que uma rede de reconstrução metabólica funcione em estado estacionário. De acordo com Stelling (2002), os modos elementares podem ser usados ​​para entender os objetivos celulares para a rede metabólica geral. Além disso, a análise de modo elementar leva em consideração a estequiometria e a termodinâmica ao avaliar se uma determinada rota metabólica ou rede é viável e provável para um conjunto de proteínas / enzimas.

Comportamentos metabólicos mínimos (MMBs)

Em 2009, Larhlimi e Bockmayr apresentaram uma nova abordagem chamada "comportamentos metabólicos mínimos" para a análise de redes metabólicas. Como modos elementares ou caminhos extremos, eles são determinados exclusivamente pela rede e fornecem uma descrição completa do cone de fluxo. No entanto, a nova descrição é muito mais compacta. Em contraste com os modos elementares e caminhos extremos, que usam uma descrição interna com base na geração de vetores do cone de fluxo, os MMBs estão usando uma descrição externa do cone de fluxo. Essa abordagem é baseada em conjuntos de restrições de não negatividade. Estes podem ser identificados com reações irreversíveis e, portanto, têm uma interpretação bioquímica direta. Pode-se caracterizar uma rede metabólica por MMBs e o espaço metabólico reversível.

Análise de equilíbrio de fluxo

Uma técnica diferente para simular a rede metabólica é realizar uma análise de equilíbrio de fluxo . Este método usa programação linear , mas em contraste com a análise de modo elementar e caminhos extremos, apenas uma única solução resulta no final. A programação linear é normalmente usada para obter o potencial máximo da função objetivo que você está olhando e, portanto, ao usar a análise de equilíbrio de fluxo, uma única solução é encontrada para o problema de otimização. Em uma abordagem de análise de equilíbrio de fluxo, os fluxos de troca são atribuídos aos metabólitos que entram ou saem apenas da rede particular. Os metabólitos que são consumidos na rede não recebem nenhum valor de fluxo de troca. Além disso, os fluxos de troca junto com as enzimas podem ter restrições que variam de um valor negativo a positivo (ex: -10 a 10).

Além disso, esta abordagem particular pode definir com precisão se a estequiometria da reação está em linha com as previsões, fornecendo fluxos para as reações equilibradas. Além disso, a análise de equilíbrio de fluxo pode destacar o caminho mais eficaz e eficiente através da rede para atingir uma função objetiva específica. Além disso, estudos de nocaute de gene podem ser realizados usando análise de equilíbrio de fluxo. A enzima que se correlaciona com o gene que precisa ser removido recebe um valor de restrição de 0. Em seguida, a reação que a enzima específica catalisa é completamente removida da análise.

Simulação dinâmica e estimativa de parâmetros

Para realizar uma simulação dinâmica com tal rede, é necessário construir um sistema de equações diferenciais ordinárias que descreva as taxas de variação na concentração ou quantidade de cada metabólito. Para tanto, uma lei de taxa, ou seja, uma equação cinética que determina a taxa de reação com base nas concentrações de todos os reagentes, é necessária para cada reação. Pacotes de software que incluem integradores numéricos, como COPASI ou SBMLsimulator , são então capazes de simular a dinâmica do sistema em uma condição inicial. Freqüentemente, essas leis de taxas contêm parâmetros cinéticos com valores incertos. Em muitos casos, é desejável estimar esses valores de parâmetro em relação a dados de série temporal de concentrações de metabólitos. O sistema deve então reproduzir os dados fornecidos. Para tal, é calculada a distância entre o conjunto de dados fornecido e o resultado da simulação, ou seja, a solução numericamente ou em alguns casos obtida analiticamente do sistema de equações diferenciais. Os valores dos parâmetros são estimados para minimizar essa distância. Um passo adiante, pode ser desejado estimar a estrutura matemática do sistema de equações diferenciais porque as leis da taxa real não são conhecidas para as reações dentro do sistema em estudo. Para este fim, o programa SBMLsqueezer permite a criação automática de leis de taxas apropriadas para todas as reações com a rede.

Acessibilidade sintética

Acessibilidade sintética é uma abordagem simples para simulação de rede cujo objetivo é prever quais genes metabólicos nocautes são letais. A abordagem de acessibilidade sintética usa a topologia da rede metabólica para calcular a soma do número mínimo de etapas necessárias para percorrer o gráfico da rede metabólica das entradas, os metabólitos disponíveis para o organismo a partir do ambiente, para as saídas, metabólitos necessários para o organismo para sobreviver. Para simular um nocaute do gene, as reações ativadas pelo gene são removidas da rede e a métrica de acessibilidade sintética é recalculada. Prevê-se que um aumento no número total de etapas cause letalidade. Wunderlich e Mirny mostraram esta abordagem simples e livre de parâmetros para prever letalidade de nocaute em E. coli e S. cerevisiae , bem como análise de modo elementar e análise de equilíbrio de fluxo em uma variedade de meios.

Aplicações de uma reconstrução

• Existem várias inconsistências entre genes, enzimas, bancos de dados de reações e fontes de literatura publicadas com relação às informações metabólicas de um organismo. Uma reconstrução é uma verificação e compilação sistemática de dados de várias fontes que leva em consideração todas as discrepâncias.
• A combinação de informações metabólicas e genômicas relevantes de um organismo.
• As comparações metabólicas podem ser realizadas entre vários organismos da mesma espécie, bem como entre diferentes organismos.
• Análise de letalidade sintética
• Prever resultados de evolução adaptativa
• Use em engenharia metabólica para resultados de alto valor

As reconstruções e seus modelos correspondentes permitem a formulação de hipóteses sobre a presença de certas atividades enzimáticas e a produção de metabólitos que podem ser testados experimentalmente, complementando a abordagem baseada principalmente na descoberta da bioquímica microbiana tradicional com pesquisa baseada em hipóteses. Os resultados desses experimentos podem descobrir novas vias e atividades metabólicas e decifrar discrepâncias em dados experimentais anteriores. Informações sobre as reações químicas do metabolismo e o histórico genético de várias propriedades metabólicas (sequência para estrutura para função) podem ser utilizadas por engenheiros genéticos para modificar organismos para produzir resultados de alto valor, sejam esses produtos medicamente relevantes como os farmacêuticos; intermediários químicos de alto valor, como terpenóides e isoprenóides; ou resultados biotecnológicos como biocombustíveis.

Modelos e reconstruções de rede metabólica são usados ​​para entender como um organismo ou parasita funciona dentro da célula hospedeira. Por exemplo, se o parasita serve para comprometer o sistema imunológico por lise de macrófagos , então o objetivo da reconstrução / simulação metabólica seria determinar os metabólitos essenciais para a proliferação do organismo dentro dos macrófagos. Se o ciclo de proliferação for inibido, o parasita não continuará a evadir o sistema imunológico do hospedeiro. Um modelo de reconstrução serve como um primeiro passo para decifrar os mecanismos complicados que envolvem a doença. Esses modelos também podem observar os genes mínimos necessários para que uma célula mantenha a virulência. A próxima etapa seria usar as previsões e postulados gerados a partir de um modelo de reconstrução e aplicá-lo para descobrir novas funções biológicas, como engenharia de drogas e técnicas de entrega de drogas .

Veja também

• Biologia de sistemas computacionais
• Simulação de computador
• Análise de controle metabólico
• Rede metabólica
• Via metabólica
• Metagenômica

Referências

Leitura adicional

1. Overbeek R, Larsen N, Walunas T, D'Souza M, Pusch G, Selkov Jr, Liolios K, Joukov V, Kaznadzey D, Anderson I, Bhattacharyya A, Burd H, Gardner W, Hanke P, Kapatral V, Mikhailova N, Vasieva O, Osterman A, Vonstein V, Fonstein M, Ivanova N, Kyrpides N. (2003) The ERGO genome analysis and discovery system. Nucleic Acids Res. 31 (1): 164-71
2. Whitaker, JW, Letunic, I., McConkey, GA e Westhead, DR metaTIGER: a metabolic evolution resource. Nucleic Acids Res. 2009 37: D531-8.

links externos

• ERGO
• GeneDB
• KEGG
• PathCase Case Western Reserve University
• BRENDA
• BioCyc and Cyclone - fornece uma API Java de código aberto para a ferramenta de caminho BioCyc para extrair gráficos metabólicos.
• EcoCyc
• MetaCyc
• SEMENTE
• ModelSEED
• ENZIMA
• Ferramentas e software de bioinformática SBRI
• TIGR
• Ferramentas de caminho
• metaTIGER
• Stanford Genomic Resources
• Ferramenta Pathway Hunter
• IMG O sistema Integrated Microbial Genomes, para análise do genoma pelo DOE-JGI.
• Grupo de Análise, Modelagem e Previsão de Sistemas da Universidade de Oxford, Técnicas de inferência da via de reação bioquímica.
• efmtool fornecido por Marco Terzer
• SBMLsqueezer
• Analisador Cellnet de Klamt e von Kamp
• Copasi
• gEFM Uma ferramenta baseada em gráfico para computação EFM