Islam und Co-Autoren veröffentlichten eine umfangreiche Übersichtsarbeit, die sich auf die Analyse des C4-Stoffwechselwegs zur Verwendung in C3-Pflanzen konzentrierte.

In einem Abschnitt fordern die Autoren gemeinsame experimentelle und theoretische Ansätze zur Analyse der C4-Photosynthesemaschinerie und der Pflanzensysteme als Ganzes, um ein umfassendes Verständnis des metabolischen Netzwerks in C4-Pflanzen zu ermöglichen. Rechnerische Ansätze wie die Flussbilanzanalyse (FBA) sind erforderlich, um Daten der experimentellen Stoffwechselflussanalyse (MFA) im Zusammenhang mit der Verteilung des Stoffwechselflusses zwischen den Signalwegen zu interpretieren. Umgekehrt erfordern metabolische Netzwerkmodelle experimentelle Eingaben, um rekonstruierte Modelle zu validieren und zu verbessern.

Bild aus Islam et al. 2018.

Die Autoren beschreiben die Grenzen der Integration von experimentellen und theoretischen Ansätzen. Zum Beispiel hat die Verwendung von metabolischen Netzwerkmodellen in stationärer MFA eine begrenzte Anwendung auf photoautotrophe biologische Systeme aufgrund signifikanter täglicher Änderungen des metabolischen Flusses. Nichtstationäre MFA hat auch Herausforderungen: Vereinfachungen in der Netzwerkmodellierung, wie z. B. Pool-Klumpenbildung oder Vernachlässigung des Speicherstoffwechsels. Außerdem fehlt ein einheitlicher Arbeitsablauf für Beckengrößenmessungen. Kinetische Modelle erfassen die Dynamik metabolischer Netzwerke, haben aber auch Einschränkungen. Sie benötigen große Mengen experimenteller Daten, um die erforderlichen Parameter abzuschätzen. Darüber hinaus sind die meisten Geschwindigkeitsgesetze, die zur Charakterisierung der Enzymkinetik verwendet werden, nichtlinear, was es rechnerisch schwierig macht, das Gleichungssystem in mäßig großen Systemen zu durchlaufen. Der Monte-Carlo-Ansatz umgeht die Notwendigkeit kinetischer Parameter, indem ein Ensemble von Modellen durch Parameterabtastung erstellt wird, hat jedoch seine eigenen Hindernisse.

Das Papier kommt zu dem Schluss, dass gemeinsame Studien unerlässlich sind und Forscher die spezifischen Fragen identifizieren und teilen sollten, die angegangen werden müssen.