{"database":"biostudies-other","file_versions":[],"scores":null,"additional":{"omics_type":["Unknown"],"volume":["31"],"submitter":["Camille Laibe"],"journal":["Nature biotechnology"],"pagination":["419-425"],"full_dataset_link":["https://www.ebi.ac.uk/biostudies/studies/MODEL1310110040"],"repository":["biostudies-other"],"additional_accession":["23455439"],"pubmed_authors":["Camille Laibe"]},"is_claimable":false,"name":"Thiele2013 - Lateral ventricle neuronal cells","description":"<notes xmlns=\"http://www.sbml.org/sbml/level2/version4\">      <body xmlns=\"http://www.w3.org/1999/xhtml\">        <div class=\"dc:title\">Thiele2013 - Lateral ventricle neuronal cells</div>        <div class=\"dc:description\">          <p>The model of lateral ventricle neuronal cells metabolism is derived from the community-driven global reconstruction of human metabolism (version 2.02,        <a href=\"http://identifiers.org/biomodels.db/MODEL1109130000\">MODEL1109130000</a>            ).        </p>      </div>      <div class=\"dc:bibliographicCitation\">        <p>This model is described in the article:</p>        <div class=\"bibo:title\">          <a href=\"http://identifiers.org/doi/10.1038/nbt.2488\" title=\"Access to this publication\">A community-driven global reconstruction of human metabolism.</a>        </div>        <div class=\"bibo:authorList\">Thiele I,        <i>et al</i>            .        </div>      <div class=\"bibo:Journal\">Nature Biotechnology</div>      <p>Abstract:</p>      <div class=\"bibo:abstract\">        <p>Multiple models of human metabolism have been reconstructed, but each represents only a subset of our knowledge. Here we describe Recon 2, a community-driven,            consensus 'metabolic reconstruction', which is the most comprehensive representation of human metabolism that is applicable to computational modeling. Compared            with its predecessors, the reconstruction has improved topological and functional features, including ~2x more reactions and ~1.7x more unique metabolites. Using            Recon 2 we predicted changes in metabolite biomarkers for 49 inborn errors of metabolism with 77% accuracy when compared to experimental data. Mapping metabolomic            data and drug information onto Recon 2 demonstrates its potential for integrating and analyzing diverse data types. Using protein expression data, we automatically           generated a compendium of 65 cell type-specific models, providing a basis for manual curation or investigation of cell-specific metabolic properties. Recon 2 will            facilitate many future biomedical studies and is freely available at http://humanmetabolism.org/.</p>      </div>    </div>    <div class=\"dc:publisher\">      <p>This model is hosted on        <a href=\"http://www.ebi.ac.uk/biomodels/\">BioModels Database</a>            and identified by:        <a href=\"http://identifiers.org/biomodels.db/MODEL1310110040\">MODEL1310110040</a>            .        </p>    <p>To cite BioModels Database, please use:        <a href=\"http://identifiers.org/pubmed/20587024\" title=\"Latest BioModels Database publication\">BioModels Database: An enhanced,          curated and annotated resource for published quantitative kinetic models</a>            .        </p></div><div class=\"dc:license\">  <p>To the extent possible under law, all copyright and related or neighbouring rights to this encoded model have been dedicated to the public domain worldwide. Please refer       to        <a href=\"http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/\" title=\"Access to: CC0 1.0 Universal (CC0 1.0), Public Domain Dedication\">CC0 Public Domain Dedication</a>            for more information.        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