本项目是一个高度自动化、基于大型语言模型（LLM）驱动的肝脏代谢模拟工具。它利用 LLM 的知识库和推理能力，自动生成、细化肝脏代谢的输入/输出数据、条件和参数，并构建运行模拟代码，以实现对真实肝脏代谢流的精确模拟。
- LLM 驱动的知识建模：利用 LLM 从高粒度到低粒度自动细化代谢模块（如从“碳水代谢”细化到“糖异生”）。
- 生产者-消费者模型：基于代谢物共享资源池，模拟肝脏内复杂的并行代谢反应。
- 多维度生理模拟：覆盖糖、脂、蛋白质、能量、辅酶、解毒及信号调控（胰岛素、胰高血糖素等）等多个生理过程。
- 交互式可视化面板：生成动态 HTML 仪表盘，直观展示代谢物浓度波动与反应速率变化。
- 病理场景模拟：支持非酒精性脂肪肝 (NAFLD)、酒精性代谢障碍等病理状态的模拟与分析。
.
├── code/ # 核心代码
│ ├── simulate.py # 核心模拟引擎，定义环境与代谢反应逻辑
│ ├── vis-nafld.py # NAFLD 场景模拟与交互式可视化脚本
│ ├── vis-ethanol.py # 酒精代谢模拟与可视化
│ ├── vis.py # 通用可视化工具
│ └── sum_result.py # 结果汇总分析
├── docs/ # 项目文档
│ ├── detailed_requirements.md # 详细功能需求文档
│ ├── simulate_funcs_explan.md # 代谢反应函数的详细生物学说明
│ ├── api_interfaces.md # API 接口说明
│ ├── ill_cases.md # 病理案例定义
│ ├── metabolite_constraints.yaml # 代谢物约束配置
│ └── requirements.yaml # 模块需求定义
├── figs/ # 文档辅助图片
├── results-html/ # 模拟生成的交互式可视化报告 (HTML)
├── prompts.yaml # LLM 知识提取与代码生成的提示词
└── PRD.md # 产品需求文档
在 simulate.py 中定义了 MetabolicEnvironment 类，管理：
- 代谢物池：包含血糖、糖原、脂肪酸、ATP、NADH、氨、尿素等关键物质。
- 信号系统：胰岛素、胰高血糖素、肾上腺素、皮质醇及炎症因子。
- 生理参数：氧分压、pH、温度、肝功能状态等。
项目实现了数十种精细的生物化学反应函数，详细说明见 simulate_funcs_explan.md：
- 碳水化合物：糖酵解、糖异生、糖原合成与分解。
- 脂类代谢：脂肪酸合成 (FAS)、β-氧化、新生脂肪生成 (DNL)、脂质转运。
- 氮代谢：氨基酸分解、尿素循环 (CPS1, OTC, ASS1, ASL)。
- 能量与辅酶：氧化磷酸化、NAD+ 补救/从头合成。
- 解毒系统：酒精代谢 (ADH/ALDH)、Ⅰ/Ⅱ相解毒、胆红素转化。
通过 vis-nafld.py 等脚本，用户可以：
- 运行特定病例（如
normal或nafld）的 24 小时生理模拟。 - 自动检测反应速率的震荡 (Oscillation)，评估模型的稳定性。
- 生成包含“关键代谢物浓度”和“关键反应速率”两个维度的动态 Plotly 图表。
- Python 3.8+
- 依赖库：
numpy,pandas,plotly,pyyaml
运行 NAFLD 模拟并查看可视化结果：
python code/vis-nafld.py生成的报告将保存在 results-html/nafld_simulation.html。
项目遵循三个阶段的自动化流程：
- 阶段 I：知识提取：LLM 生成结构化元数据 (prompts.yaml)。
- 阶段 II：模型构建：自动映射元数据为生产者-消费者代码结构。
-
阶段 III：调优迭代：对比真实生理数据（如 metabolite_constraints.yaml），自动微调动力学参数
$V_{max}$ 和$K_m$ 。
本项目旨在为代谢组学研究提供一个可解释、可调优的计算模拟框架。