Informacije

Da li je moguće inducirati aktivaciju proteina putem mehaničkih valova specifičnih za frekvenciju?

Da li je moguće inducirati aktivaciju proteina putem mehaničkih valova specifičnih za frekvenciju?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Da li bi bilo moguće izazvati promjene oblika u specifičnim proteinima obezbjeđivanjem specifičnih frekvencija mehaničkih valova u termostatski kontroliranom okruženju tako da se ti proteini mogu aktivirati bez potrebe za regularnim vezivanjem liganda?


To bi definitivno trebalo biti moguće i najvjerojatnije već postoji u obliku receptora za dodir ili bol.

U slučaju mehaničkih nocireceptora, koji osjećaju pritisak ili druge mehaničke promjene u tkivu kako bi signalizirali bol, vrlo je vjerovatno da postoje različiti proteini kanala koji mogu odgovarati mehaničkoj deformaciji/pritisku/itd, ali nisam mogao pronaći nijedan posebno poznat proteina.

Čini se da se većina receptora dodira temelji na većim strukturama koje sačinjavaju neuroni, pa nisam siguran imaju li jedan specifičan protein koji osjeća mehaničko kretanje, ali također ne bih isključio tu opciju - pogotovo jer se ne zna gotovo ništa o ne - receptori dodira ljudi/sisara.


ATP- i Gap Junction – ovisna međućelijska signalizacija kalcija u osteoblastičnim stanicama

Mnoge ćelije koordiniraju svoje aktivnosti prenosom porasta unutarćelijskog kalcija iz ćelije u ćeliju. U neekscitabilnim stanicama trenutno postoje dva modela za širenje međustaničnog kalcijevog vala, a oba uključuju oslobađanje inozitol trisfosfata (IP3)- osjetljive unutarstanične zalihe kalcija. U jednom modelu, IP3 prelazi raspor i spaja i započinje oslobađanje unutarstaničnih zaliha kalcija u susjednim stanicama. Alternativno, kalcijevi valovi ne mogu biti posredovani komunikacijom između presjeka, već autokrinom aktivnošću izlučenog ATP -a na P2 purinergički receptori. Proučavali smo mehanički inducirane kalcijeve valove u dvije ćelijske linije osteosarkoma štakora koje se razlikuju po proteinima spoja jaza koje eksprimiraju, u njihovoj sposobnosti da prođu mikroinjektiranu boju iz stanice u ćeliju i u njihovoj ekspresiji P2Y.2 (P2U) purinergički receptori. ROS 17/2.8 ćelije, koje eksprimiraju protein spojnice koneksin43 (Cx43), dobro su povezane bojom i nemaju P2U receptori, prenosili kalcijumske valove ovisne o sporom spoju koji nisu zahtijevali oslobađanje unutarstaničnih zaliha kalcija. UMR 106-01 ćelije pretežno izražavaju proteinski spoj koneksin 45 (Cx45), slabo su povezane bojom i eksprimiraju P2U receptore propagirali su brze kalcijeve valove koji su zahtijevali oslobađanje unutarćelijskih zaliha kalcija i aktivaciju P2U purinergički receptori, ali ne i raskrsnička komunikacija. ROS/P2U transfektanti i UMR/Cx43 transfektanti su eksprimirali oba tipa kalcijumovih talasa. Intercelularni kalcijum talasi zavisni od jaza –, nezavisni od ATP-a, takođe su viđeni u epitelnim ćelijama traheje hrčka. Ove studije pokazuju da aktivacija P2U purinergički receptori mogu propagirati međustanični kalcij i opisati novi Cx43-ovisni mehanizam za širenje kalcijevih valova koji ne zahtijeva oslobađanje unutarstaničnih zaliha kalcija putem IP-a3. Ove studije sugeriraju da komunikacija u spoju jaza posredovana bilo Cx43 ili Cx45 ne dozvoljava prolaz IP-a3 dovoljno dobro da izazove oslobađanje intracelularnih zaliha kalcija u susjednim stanicama.

Povećanje intracelularne koncentracije kalcija koja se širi od ćelije do ćelije pruža mehanizam za stanice da koordiniraju mnoge aktivnosti, uključujući frekvenciju cilijarnog otkucaja i lučenje inzulina. Ovi međućelijski kalcijumovi talasi proučavani su u mnogim vrstama ćelija, uključujući ćelije sa cilijama respiratornog trakta (2, 14), neurone (6), glijalne ćelije i ćelijske linije (4, 5, 12, 26), ćelije glatkih mišića (28), osteoblastične ćelije (27), hondrociti (9), mastociti (19), ćelije insulinoma (3), PC12 ćelije (18), ćelije sočiva (8) i hepatociti (24). U većini slučajeva, širenje međustaničnih kalcijevih valova induciranih mehaničkom stimulacijom uključuje oslobađanje intracelularnih zaliha kalcija inozitol trifosfatom (IP3). 1 U najopsežnijem mehanizmu za ove talase, mehanička stimulacija generiše IP3, koji difundira u susjedne ćelije kroz pore na rasporu, a zatim pokreće oslobađanje kalcija iz IP -a3-osjetljive unutarstanične zalihe kalcija (23). Dakle, u respiratornom epitelu kunića, mehanički inducirani intercelularni kalcijumovi valovi mogu biti izazvani u odsustvu ekstracelularnog kalcija (22) i mogu se inhibirati iscrpljivanjem intracelularnih zaliha kalcija s tapsigarginom (2), blokiranjem IP-a.3 receptore s heparinom (2), inhibiranjem aktivnosti fosfolipaze C s U73122 (15), ili blokiranjem presjeka veze sa heptanolom, a valovi se mogu izazvati mikroinjekcijom IP3 (22). Nejasno je koji su proteini gep spoja prisutni u ovim ćelijama, ali ista grupa je pokazala da transfekcija koneksina 43 (Cx43) u ćelije glioma C6 daje ovim ćelijama sposobnost da propagiraju međućelijske kalcijumove talase (5).

Gore navedene studije pokazuju da IP3 zalihe kalcija koje se mogu osloboditi potrebne su za širenje međustaničnih valova kalcija u nekim vrstama stanica, ali je manje jasno da je difuzija IP3 kroz razdjelne spojne kanale nužno je uključen. IP3 može proći barem kroz neke pore (21) i mikroinjektirane IP3 može izazvati talase kalcijuma (22), ali ova zapažanja ne impliciraju nužno da je količina IP3 proizvedene u stimuliranim stanicama dovoljno su velike da oslobode zalihe kalcija u susjednim stanicama nakon prelaska raskrsnica. Ova situacija je dodatno komplikovana prisustvom drugog mehanizma propagacije međućelijskih kalcijumskih talasa koji zahteva oslobađanje međućelijskih zaliha kalcijuma, ali se to ne dešava putem komunikacije u razmaku. U ovom drugom mehanizmu, čini se da su kalcijumovi valovi posredovani aktivacijom purinergičkih receptora, vjerovatno lučenim ATP-om. Ovaj mehanizam je prvi put definiran u mastocitima štakora i bazofilnim leukemijskim stanicama (19), a zabilježen je i u hepatocitima (24) i ćelijskoj liniji insulinoma RINm5f (RIN) (3). Studije u tim stanicama ukazuju na to da mehanička stimulacija dovodi do aktivacije receptora ATP na susjednim stanicama. Receptori P2Y klase su G proteini i#x02013 receptori spojeni koji aktiviraju fosfolipazu C, što rezultira stvaranjem IP3 i oslobađanje unutarstaničnih zaliha kalcija (16). Posebno P2U (P2Y2) receptor, koji se aktivira i ATP i UTP, je uključen u ove talase. Ovaj receptor se nalazi na mnogo različitih tipova ćelija.

Nedavno smo pokazali da RIN ćelije, koje nisu spregnute prazninama, propagiraju međućelijske kalcijumove talase, najverovatnije aktivacijom purinergičkih receptora (3). RIN ćelije su „kscitabilne” i eksprimiraju L-tipa, voltaž-zavisne kalcijumske kanale. Dakle, kada smo eksprimirali protein spoja Cx43 u ovim stanicama, mogli smo identificirati drugi tip međućelijskog kalcijevog vala u RIN/Cx43 transfektantima, koji je zahtijevao ionsko spajanje, depolarizaciju membrane i aktivaciju voltaž-zavisnih kalcijumskih kanala, a također je i učinio ne zahtijevaju oslobađanje unutarstaničnih zaliha kalcija. Ovaj mehanizam vjerovatno neće ovisiti o generiranju IP-a3 i razlikuje se od gore predloženog mehanizma za respiratorne epitelne ćelije, on može biti važan signalni put u mnogim ekscitabilnim ćelijama, a zabilježen je i u neuronima (6).

U sadašnjim studijama istraživali smo širenje međustaničnog kalcijevog vala u dvije osteoblastične ćelijske linije koje se razlikuju po svojoj ekspresiji proteina spajanja jaz i purinergičkih receptora. U prethodnim istraživanjima otkrili smo da se stanične linije osteosarkoma štakora ROS 17/2.8 (ROS) i UMR 106-01 (UMR) razlikuju po proteinima spoja koji eksprimiraju i po njihovoj sposobnosti da propuštaju negativno nabijene boje kao što su Lucifer žuta, karboksifluorescein, i kalcein. ROS ćelije eksprimiraju Cx43 na plazma membrani i dobro su povezane sa bojom, ali UMR pretežno eksprimiraju Cx45 na površini ćelije i slabo su povezane boje (25). Ove i druge studije (11) pokazale su da su pore spojnica Cx45 manje propusne za negativno nabijene boje nego pore Cx43. Osim toga, kao što je prikazano u ovoj studiji, UMR ćelije eksprimiraju P2U purinergički receptori, ali ROS ćelije ne. Naši rezultati pokazuju da je P.2U receptori i Cx43 igraju različite uloge u propagaciji međućelijskih kalcijumovih talasa. Pružamo dokaze u neekscitabilnim stanicama da ATP-posredovani kalcijumski valovi oslobađaju unutarćelijske zalihe kalcija i da propagacija kalcijevih valova posredovanih jazom – ne zahtijeva aktivaciju ovih zaliha. Izveli smo daljnje eksperimente na epitelu dušnika hrčaka, kako bismo približili najtemeljitije razrađen model u kojem se smatra da valovi kalcija posredovani razmakom i##x02013 posredovani IP -om3, i dobili rezultate koji sugeriraju da su kalcijevi valovi u ovim stanicama posredovani purinergičkim receptorima.


Ključne točke

Motilitet probavnog trakta nastaje koordiniranim kontrakcijama tunica muscula ris, koji formira vanjski zid probavnog kanala od distalnog jednjaka do vanjskog analnog sfinktera

Spajanje uzbuđenja i kontrakcije rezultat je ulaska Ca 2+ u ćelije glatkih mišića, oslobađanja Ca 2+ iz sarkoplazmatskog retikuluma, aktivacije kinaze lakog lanca miozina i fosforilacije regulatornih lakih lanaca miozina

Kontraktilna sila podešena je pomoću Ca 2+ senzibilizacijskih mehanizama koji uravnotežuju stope fosforilacije miozina i defosforilacije

Intersticijske stanice Cajala (ICC) pružaju aktivnost spontanog pejsmejkera u gastrointestinalnim mišićima. ICC i PDGFRα + stanice također doprinose posredovanju ulaza iz enteričkih motornih neurona

Obrasci gastrointestinalne pokretljivosti visoko su integrirana ponašanja koja zahtijevaju koordinaciju između stanica glatkih mišića i koriste regulatorne inpute iz intersticijskih stanica, neurona te endokrinih i imunoloških stanica

Terapeutska regulacija i tkivni inženjering motiliteta gastrointestinalnog trakta se pokazuje teškim


Aktivacija Integrina na silu

Razumijevanje mehanosenziranja posredovanog integrinom počinje aktivacijom integrina, koja upravlja kinetikom i grupiranjem vezanja integrina (Cluzel et al., 2005 Kim et al., 2004). Aktivacija integrina događa se alosterijski, uključujući intramolekularne konformacijske promjene dugog dometa koje mogu potjecati s izvanstaničnog ili citoplazmatskog kraja integrin heterodimera. Integrinski heterodimeri se sastoje od nekovalentno vezanih α- i β-podjedinica, koje se udružuju da formiraju glavu koja se vezuje za ekstracelularni ligand, dve „noge” sa više domena, dve transmembranske spirale sa jednim prolazom i dva kratka citoplazmatska repa. Svi poznati heterodimeri integrina sadrže βA domen (takođe nazvan I-like ili βI domen), koji se nalazi na ekstracelularnom kraju β-podjedinice. Eksperimenti s mutacijskim i monoklonskim antitijelima pokazali su da prelazak sa afiniteta niskog na visoko vezivanje u integriranoj glavi ECM-vezujućeg nastavka uključuje povećanje kuta šarki između βA- i hibridnih domena (Luo et al., 2003 Luo et al., 2004 Mold et al., 2003). Kristalografske strukture rendgenskih zraka pružaju stacionarne krajnje tačke ovog konformacijskog prekidača u neovezanim zatvorenim šarkama i na ligandima vezanim otvorenim šarkama β3-integrin domena zaglavlja (Xiao et al., 2004 Xiong et al., 2001). Simulacije molekularne dinamike (MD) domena β3-integrinske glave ilustrovale su strukturni put na nivou Ångstroma otvaranja ugla šarke izazvanog ligandom (Puklin-Faucher et al., 2006).

Jedna od karakteristika alosteričnih proteina, poput integrina, je njihova dvosmjernost, što znači da isti aktivirajući strukturni put može biti induciran izvanstaničnim ("izvana unutra") ili unutarstaničnim ("iznutra prema van") faktorima (Hynes, 2002). In vivo događaji za koje je poznato da aktiviraju integrine su vezivanje liganda ekstracelularnom glavom (Takagi et al., 2002) ili vezivanje talina unutarstaničnim repom β-podjedinice (Tadokoro et al., 2003). U nedostatku sile, aktiviranje integrina događa se u roku od nekoliko sekundi. Međutim, jasno postoje mehanički signali koji mogu izazvati događaje nizvodno od aktivacije u sekundama, poput agregacije integrina (Giannone et al., 2004) i sklopa adhezijskog proteina (Galbraith et al., 2002 Riveline et al., 2001 von Wichert et al., 2003b). U slučaju T ćelija, pokazalo se da je čvrsta adhezivnost integrina strogo regulirana mehaničkim signalima koji uključuju kombinaciju sile iz strujanja smične tekućine i imobiliziranih hemokina (Woolf et al., 2007). U skladu s ovim zapažanjima, kada je primjena mehaničke sile posredovane ligandom simulirana u upravljanim MD (SMD) istraživanjima, pokazalo se da ubrzava alosterični put do aktivacije u glavi integrina do vremenskog okvira ispod mikrosekunde (Puklin-Faucher et al. , 2006.). Kako je poznato da vezivanje za ECM ligande aktivira integrine u ravnotežnim uslovima (Takagi et al., 2002) i vezivanje je potrebno da bi se sila transducirala preko integrina, glavni efekat sile na aktivaciju integrina može biti u ubrzavanju puta alosterične aktivacije i , čime se stabilizuju veze koje bi se inače disocirale u roku od nekoliko sekundi.

Logično je pretpostaviti da bi primjena okomite sile na membranu izazvala aktivirajuću konformacijsku promjenu integrina (kao što je prikazano na slici 1). Takva sila bi se mogla stvoriti iako je vektor sile često gotovo paralelan s membranom, a ne okomit. Integrini αVβ3 mogu stabilno vezati fibronektin sa samo skromnim (∼11 °) povećanjem kuta šarki glave i sa ozbiljnim savijanjem (od ∼135 °, na osnovu kristalografskih podataka) u njihovim izvanćelijskim nogama (Adair et al., 2005 ). Nakon što je matrica vezana, ova veza bi se potencijalno mogla stabilizirati silom izazvanom konformacijskom promjenom. Na primjer, sa samo β-, a ne α-citoplazmatskim repom povezanim sa citoskeletom, sila bi mogla mijenjati šarke međudomene glave kroz odvajanje nogu heterodimera kako β-podjedinica postaje poravnata duž vektora sile.

Pokazalo se da intracelularno, vezivanje glave talina za β-podjedinicu repa integrina aktivira integrine narušavanjem membransko-proksimalnih i transmembranskih asocijacija sa susjednim domenima α-podjedinice (Tadokoro et al., 2003. Wegener et al., 2007. ). Nedavno je pokazano da strukturno homologna porodica proteina kindlina stupa u direktnu interakciju sa repovima β3- i β1-integrina i da katalizira (kindlin-2, također poznat kao FERMT2) ili čak zamjenjuje (kindlin-3, također poznat kao FERMT3) integrin aktivacija talinom (Ma et al., 2008 Moser et al., 2008). Kako bi utjecali na afinitet vezanja ECM-a na glavi integrina, strukturna promjena inducirana kindlinom i talinom na integrinim repovima mora se proširiti preko više nožnih domena molekula integrina dugačkog 28 nm. Kao što je gore opisano, sila posredovana ligandom može ubrzati ovu alosteričku strukturnu promjenu (Alon i Dustin, 2007 Puklin-Faucher i sur., 2006).

Mehanički integrin ciklus. (A) Ćelijska-ECM adhezija nastaje kada izbočine ovisne o aktinu dovedu integrine na prednjoj ivici (narančasta) u kontakt s matricom (ljubičasta) gdje se mogu vezati. (B) Zatim, integrini se povezuju sa citoskeletom aktina putem adapterskih proteina, kao što su talin (plavi), Shp2, filamin ili α-aktinin. Integrini se vežu za ove adapterske proteine ​​putem njihovih β-repa. Protok aktina unazad, nastao polimerizacijom aktina i kontrakcijama aktomiozina (vidi okvir 1) indukuje vučnu silu na vezu integrin-ECM. Na dovoljno krutim supstratima, ovo može poslužiti za ubrzavanje konformacijske promjene koja aktivira integrin, kao i rastezanja talina, što može otkriti zakopana mjesta vezivanja vinkulina (žuta). Iako je savijena konformacija kristalne strukture αVβ3-integrina vezane za ligand izazvala mnogo kontroverzi u polju integrina (Liddington i Ginsberg, 2002 Mold i sur., 2003), kasnije je u eksperimentima elektronske mikroskopije pokazano da stabilno veže fibronektin (Adair et al., 2005). Sila bi mogla ubrzati prelazak na afinitet visokog vezanja oslobađanjem glave integrina vezane za ligand od ograničenja susjednih domena, što bi u osnovi ubrzalo alosterični put do aktiviranog stanja (Puklin-Faucher i sur., 2006). (C) Ćelija počinje da se povlači preko mesta prianjanja. Intramolekularne konformacijske promjene u α5β1 integrinima olakšavaju njihovu unutrašnju translokaciju, dok αVβ3 integrini ostaju usidreni na rubu. Ova segregacija integrina može dodatno olakšati istezanje talina. U ovoj fazi adhezije, veliki broj intracelularnih fokalno-adhezionih proteina akumulira se u adhezivnom plaku (sivi oval). (D) Na kraju, visoko klasterizirani integrini prelaze sa afiniteta visokog na nisko vezanje, moguće katalizirano fosforilacijom repa β3-integrina. Membranska egzocitoza stavlja reciklirane integrine niskog afiniteta na krajeve mikrotubula, često 2-4 μm udaljene od vodeće ivice. Promena integrina u fokalnim adhezijama (od C do D) je ∼1-3 minuta (Hu et al., 2007). Za opis pojedinačnog integrina pogledajte dodatni materijal Sl. S1.

Mehanički integrin ciklus. (A) Ćelijska-ECM adhezija nastaje kada izbočine ovisne o aktinu dovedu integrine na prednjoj ivici (narančasta) u kontakt s matricom (ljubičasta) gdje se mogu vezati. (B) Zatim, integrini se povezuju s aktin citoskeletom putem adapterskih proteina, kao što su talin (plavi), Shp2, filamin ili α-aktinin. Integrini se vežu za ove adapterske proteine ​​putem njihovih β-repa. Stražnji tok aktina, koji nastaje polimerizacijom aktina i kontrakcijama aktomiozina (vidi Okvir 1), inducira silu vuče na vezu integrin-ECM. Na dovoljno krutim podlogama to može poslužiti za ubrzavanje konformacijske promjene koja aktivira integrin, kao i istezanje talina, koje može izložiti zakopana mjesta vezivanja za vinkulin (žuta). Iako je savijena konformacija kristalne strukture αVβ3-integrina vezanog za ligand izazvala mnogo kontroverzi u polju integrina (Liddington i Ginsberg, 2002 Mold et al., 2003), kasnije je u eksperimentima elektronske mikroskopije pokazano da stabilno vezuje fibronektin (Adair et al., 2005). Sila bi mogla ubrzati prelazak na afinitet visokog vezanja oslobađanjem glave integrina vezane za ligand od ograničenja susjednih domena, što bi u osnovi ubrzalo alosterični put do aktiviranog stanja (Puklin-Faucher i sur., 2006). (C) Ćelija počinje da se povlači preko mjesta adhezije. Intramolekularne konformacijske promjene u α5β1 integrinima olakšavaju njihovu unutrašnju translokaciju, dok αVβ3 integrini ostaju usidreni na rubu. Ova segregacija integrina može dodatno olakšati istezanje talina. U ovoj fazi adhezije, veliki broj intracelularnih fokalno-adhezionih proteina akumulira se u adhezivnom plaku (sivi oval).(D) Na kraju, visoko klasterizirani integrini prelaze sa afiniteta visokog na nisko vezanje, moguće katalizirano fosforilacijom repa β3-integrina. Membranska egzocitoza stavlja reciklirane integrine niskog afiniteta na krajeve mikrotubula, često 2-4 μm udaljene od vodeće ivice. Promena integrina u fokalnim adhezijama (od C do D) je ∼1-3 minuta (Hu et al., 2007). Za opis pojedinačnog integrina pogledajte dodatni materijal Sl. S1.

Kako visoko fleksibilni integrinski β-repovi pružaju skelu za širok spektar proteina citoskeleta (Calderwood et al., 2003) i izuzetno su fleksibilni, postoji i mogućnost da bi sila posredovana ligandom mogla ubrzati vezivanje za kindlin i talin stvaranjem mjesta vezanja pristupačnija prekidom membransko-proksimalnih i transmembranskih integrin-heterodimernih asocijacija. U prilog tome, čini se da prisustvo glavnog dijela talina - ali ne i štapa - stabilizuje vezivanje integrina za fibronektin čak i u odsustvu vezivanja aktina (Zhang et al., 2008). Vezivanje pojedinačnih trimera fibronektina uvelike ovisi o talinu, kao i slaba veza klizanja s aktinskim citoskeletom (Jiang et al., 2003). Također, zamjena α- i β-repova blokirala je lateralnu agregaciju integrina, ali je pomicanjem β1 repa dalje od membrane produžavanjem proksimalnog domena membrane α5-himere pomoću razmaknice obnovljena lateralna agregacija koja je ovisila o β1 repu ( Partridge et al., 2006). Ovaj rezultat implicira da je omogućavanje distalnoj β-citoplazmatskoj domeni da usvoji karakterističnu konformaciju oslobađanjem od proksimalne α-citoplazmatske domene strukturni događaj koji pokreće aspekte signaliziranja integrina ovisnog o ligandu, poput lateralne agregacije. Zajedno, ovi nalazi impliciraju da fizičko razotkrivanje mjesta vezivanja kindlina i talina na integrin β-repu može stabilizirati njihovo strukturno i funkcionalno stanje (Ulmer et al., 2003). Iako postoje značajni dokazi da rane veze između integrina i citoskeleta zavise od kindlina-2, kindlina-3 i talina, postoje i drugi partneri koji se vezuju za integrin-rep koji se također mogu povezati sa kontraktilnim aktinskim citoskeletom u drugim procesima adhezije. To uključuje filamin, α-aktinin, meluzin, protein-tirozin fosfatazu koja sadrži SH2 domenu (Shp2), skelemin, integrin-vezanu kinazu i, moguće, miozin (Phillips et al., 2001. Critchley i Ginggras, 2008.). , 2006 Pavalko et al., 1991 von Wichert et al., 2003a).


Abstract

Cilj:

Recesivna arterijska kalcifikacija bolesti uslijed nedostatka CD73 (ACDC) predstavlja opsežnu neaterosklerotičnu kalcifikaciju medijalnog sloja u arterijama donjih ekstremiteta. Nedostatak CD73 inducira istodobno povećanje TNAP -a (tkivna nespecifična alkalna fosfataza ALPL), ključni enzim u ektopičnoj mineralizaciji. Naš cilj je bio da istražimo kako gubitak aktivnosti CD73 dovodi do povećanja ALPL ekspresija i kalcifikacija kod pacijenata sa nedostatkom CD73 i procijeniti može li se ovaj mehanizam primijeniti na kalcifikacija bolesti perifernih arterija.

Pristup i rezultati:

Prethodno smo razvili model bolesti specifičan za pacijenta koristeći ACDC primarne dermalne fibroblaste koji rekapituliraju fenotip kalcifikacije in vitro. Otkrili smo da nedostatak signalizacije adenozina posredovanog sa CD73 smanjuje proizvodnju cAMP-a i rezultira povećanom aktivacijom AKT-a. Osovina AKT/mTOR (sisavačka meta rapamicina) blokira autofagiju i induciranjem autofagije spriječila je kalcifikaciju, međutim, nismo uočili defekte autofagije u ACDC stanicama. In silico analiza je identificirala navodno mjesto vezivanja FOXO1 (protein O1) u ljudskom tijelu ALPL promoter. Egzogeni AMP inducirao je nuklearnu lokalizaciju FOXO1 u ACDC, ali ne i u kontrolnim stanicama, a to je spriječeno analogom cAMP ili aktivacijom A2a/2b adenozinskih receptora. Inhibicija FOXO1 smanjena ALPL ekspresije i aktivnosti TNAP -a i spriječila kalcifikaciju. Mutiranje mjesta vezivanja FOXO1 je smanjeno ALPL aktivacija promotera. Važno je da pružamo dokaze da ne-ACDC kalcificirane femoropoplitealne arterije pokazuju smanjene CD73 i povećane razine FOXO1 u usporedbi s kontrolnim arterijama.

Zaključci:

Ovi podaci pokazuju da nedostatak signalizacije cAMP posredovane sa CD73 potiče ekspresiju čovjeka ALPL gen putem mehanizma ovisnog o FOXO1. Smanjenje CD73 i povećanje FOXO1 također su primijećeni kod češćih kalcifikacija bolesti perifernih arterija.


Modeliranje bioloških sistema

    Peter Kollman, Kalifornijski univerzitet, San Francisco, predsjedavajući
    Simon Levin, Univerzitet Princeton, kopredsjedavajući
    Alberto Apostolico, Univerzitet u Padovi
    Marjorie Asmussen, Univerzitet u Džordžiji
    Bruce L. Bush, Merck Research Labs
    Carlos Castillo-Chavez, Univerzitet Cornell
    Robert Eisenberg, Rush Medical College
    Bard Ermentrout, Univerzitet u Pittsburghu
    Christopher Fields, Institut Santa Fe
    John Guckenheimer, Univerzitet Cornell
    Alan Hastings, Kalifornijski univerzitet, Davis
    Michael Hines, Yale University
    Barry Honig, Univerzitet Columbia
    Lynn Jelinski, Univerzitet Cornell
    Nancy Kopell, Univerzitet u Bostonu
    Don Ludwig, Univerzitet Britanske Kolumbije
    Terry Lybrand, Univerzitet u Washingtonu
    George Oster, Kalifornijski univerzitet, Berkeley
    Alan Perelson, Los Alamos National labs
    Charles Peskin, Courant Institute of Mathematical Sciences
    Greg Petsko, Univerzitet Brandeis
    John Rinzel, Nacionalni institut za zdravlje
    Robert Silver, Morska biološka laboratorija
    Sylvia Spengler, Lawrence Berkeley Labs
    DeWitt Sumners, Florida State University
    Carla Wofsy, Univerzitet u Novom Meksiku

SADRŽAJ

Zajednička tema ovog izvještaja je ogroman potencijal matematičkog i računarskog pristupa koji dovodi do temeljnih uvida i važnih praktičnih koristi u istraživanju bioloških sistema. Matematički i računski pristupi odavno su cijenjeni u fizici i u posljednjih dvadeset godina imaju sve veću ulogu u kemiji. Po našem mišljenju, oni tek dolaze na svoje u biologiji.

Ciljevi ovih matematičkih i računskih pristupa su razjašnjenje mehanizama za privid različitih fenomena. Na primjer, kako struktura na atomskom nivou enzima dovodi do njegove funkcionalne, enzimske katalize? Za razumijevanje ovog odnosa strukture/funkcije potrebni su fundamentalni kvantno-mehanički i molekularno-dinamički proračuni, ali uspješne simulacije mogu dovesti do razumijevanja bolesti i terapije lijekovima. Poznavanje trodimenzionalne strukture mišićnog protein kinezina može dovesti do razumijevanja djelovanja mišića, kao i drugih staničnih motora. Simulacije embrionalnog i fetalnog srca u različitim fazama razvoja pomažu razjasniti ulogu fluidnih sila u oblikovanju srca u razvoju. Struktura i dinamika zemaljskih ekosistema su kritični elementi u njihovom funkcioniranju, a matematičke/računarske metode igraju ključnu ulogu u razumijevanju njihove funkcije.

U ovim primjerima i mnogim drugim u tijelu ovog izvještaja (odjeljci III-V), matematičke/računske metode, zasnovane ili na osnovnim fizičkim zakonima (npr. Kvantna mehanika), empirijski podaci ili kombinacija oba, pružaju ključnu vrijednost element u biološkim istraživanjima. Ove metode mogu pružiti hipoteze koje dopuštaju da se ide dalje od empirijskih podataka i koje se mogu stalno testirati na njihov raspon valjanosti.

Naš izvještaj također ističe (odjeljak VI) računarska pitanja koja su uobičajena u biologiji, od molekularnih do ekosistema. Kompjuteri postaju moćniji neverovatnom brzinom i, paralelno, povećava se i potencijal računarskih metoda za sve složenije sisteme. Stoga je važno da sljedeća generacija bioloških naučnika ima jaku obuku iz matematike i računanja od vrtića do postdiplomskih studija. Obrazovna pitanja razmatramo u dijelu VII našeg izvještaja.

Svrha ovog izvještaja je povećati svijest bioloških naučnika o sve većoj upotrebi matematičkih i računskih pristupa u biologiji. Ponekad su novonastala područja i interdisciplinarna područja u opasnosti da padnu između pukotina u agencijama za financiranje. Konkretno, nadamo se da će ovaj izvještaj podići nivo svijesti Nacionalne naučne fondacije i drugih agencija za finansiranje o njegovanju računskih i matematičkih istraživanja u biološkim naukama.

Karakterizacija bioloških sistema dostigla je nivo detalja bez premca. Da bi se organizovao ovaj detalj i došlo do boljeg fundamentalnog razumevanja životnih procesa, imperativ je da se moćni konceptualni alati iz matematike i fizičkih nauka primene na granične probleme u biologiji. Modeliranje bioloških sistema evoluira u važnog partnera eksperimentalnog rada. Svi aspekti biologije, životne sredine, organizme, ćelijske i molekularne biologije postaju sve dostupniji hemijskim, fizičkim i matematičkim pristupima. Ova oblast mogućnosti je istaknuta u izvještaju iz 1992. godine, podržanom od strane Nacionalne naučne fondacije, pod naslovom "Matematika i biologija, sučelje, izazovi i mogućnosti". (MBICO)

U Nacionalnoj naučnoj fondaciji (NSF) je 14. i 15. marta 1996. održana radionica koja se temeljila na nalazima MBICO-a kako bi se kritički ocijenila njegova otkrića i predložila koja područja su najviše obećavala kao fokusi za dalja istraživanja. Ova radionica okupila je 25 naučnika sa stručnim znanjem od molekularnog preko ćelijskog do organizma do nivoa ekosistema, od kojih svi imaju interes u primjeni matematičkih/računskih pristupa biološkim sistemima. Cilj radionice bio je identificirati važna istraživačka područja u kojima bi teorijske/računske studije mogle biti od najveće koristi za davanje uvida i pomoć u srodnom eksperimentalnom radu. Ovo se radi ispod. Zbog male veličine naše grupe, ograničenog vremena koje smo imali i naše neograničene vizije, dolje prikazana područja istraživačkih mogućnosti moraju se posmatrati kao reprezentativna, a ne iscrpna. Nadamo se da naš izvještaj može pružiti neke smjernice i povijesni biljeg u pogledu najsavremenijeg modela modeliranja bioloških sistema, ca. 1996.

Naš izvještaj je podijeljen u pet dijelova. Pratimo organizaciju NSF-a u podjeli našeg opisa istraživačkih mogućnosti u tri oblasti: molekularna i ćelijska biologija, biologija organizma i ekologija i evolucija. Nakon ova tri odjeljka slijedi odjeljak koji se fokusira na pitanja koja prelaze granice između ovih područja i posljednji dio o obrazovnim pitanjima.

Centralna organizaciona tema u molekularnoj i ćelijskoj biologiji je odnos između strukture molekula i kompleksa molekula visokog nivoa i njihove funkcije, kako u normalnom tako iu aberantnom biološkom kontekstu. Veza između strukture i funkcije najjasnije je ilustrirana u radu koji je započeo Molekularnu biologiju, razjašnjavanje strukture DNK od strane Watsona i Cricka.

Ova studija je odmah pokazala kako se DNK može replicirati i zadržati izvorne informacije pohranjene u njoj. Dakle, struktura je pokazala kako ovaj molekul funkcionira. Ali ovaj primjer također pokazuje važnu ulogu matematike, kemije i fizike u rasvjetljavanju odnosa struktura/funkcija u biologiji. I informacije sadržane u DNK dupleksima i njihovim strukturama višeg reda bile su korisno analizirane od strane matematike, kao što ilustruju odjeljci o GENOM i MOLEKULARNOJ HISTOLOGIJI, a na važna su pitanja odgovorena i mnoga još uvijek ostaju bez odgovora u ovim oblastima.

Događaji u fizici i hemiji odigrali su temeljnu ulogu u omogućavanju određivanja strukture esencijalnih molekula u biologiji - proteina, nukleinskih kiselina, membrana i saharida - i na taj način pomogli im da shvate njihovu funkciju. Neki aspekti ovih napora opisani su u nastavku u odeljcima o STRUKTURI PROTEINA i NUKLEINSKIM KISELINAMA. Korištenje simulacijskih metodologija koje su prvi put razvijene u zajednici fizike i hemije za simulaciju molekula od biološkog interesa opisano je u SIMULACIJAMA. Evolucija se dogodila na molekularnoj i makroskopskoj razini, a neke molekule i njihova svojstva koja su evoluirala prilično su zapanjujuće. Odeljak o BIOINSPIRISANIM MATERIJALIMA ukazuje na mogućnosti svojstvene korišćenju nekih materijala koji su evoluirali u procesu molekularne evolucije.

Iako je napravljen veliki napredak u razumijevanju struktura molekula od biološkog interesa i korištenju toga za zaključivanje funkcije, ogromna količina ostaje da se uradi. Neka od ključnih pitanja su: Koja je struktura DNK u jezgru i kako ta struktura upravlja transkripcijom DNK? S obzirom na DNK sekvencu, što određuje RNK i proteinske strukture za koje DNA kodira? S obzirom na strukturu proteina, koja je njegova funkcija? Kako je ova funkcija evoluirala i je li optimizirana? Kako se može koristiti ova funkcija za dizajniranje lijekova koji će stvarno utjecati na bolesti, a da pritom ne poremete ostatak delikatno uravnoteženog biološkog sistema? Šta možemo naučiti od drugih organizama, od kojih neki rastu pod ekstremnim uslovima temperature i pritiska, o prirodi i granicama živih ćelija i molekula koji ih sačinjavaju?

Gore navedena su samo neka od ključnih pitanja, ali je iz njihove prirode jasno da će matematičke i fizičko/hemijske metode biti od suštinskog značaja za odgovore na ova pitanja. Ove metode pružaju alate i jezik molekularne strukture od najmanjih do najvećih molekula i temeljne zakone koji objašnjavaju interakciju molekula i tvore njihov trodimenzionalni oblik. Upravo ovaj trodimenzionalni oblik određuje molekularnu funkciju. Došli smo do nevjerojatno uzbudljivog vremena određivanja proteinske strukture, s poznatih preko 200 različitih vrsta globularnih proteinskih struktura i procjenom reda veličine 10 ** 3 za koju se očekuje da će postojati u cijeloj biologiji. Tako bismo uskoro mogli imati primjere svake vrste globularne strukture proteina, kao i uvid u prirodu gena koji je određuje.

Jasno je da je priroda bioloških signalnih puteva vrlo složena i uključuje mnogo povratnih petlji i mehanizama sigurnih od otkazivanja. Matematički alati su neophodni za njihovo razumijevanje. Ovi signalni putevi samo su jedan primjer gdje postoji veza između materijala predstavljenog u Molekularnoj i Staničnoj i u Organskoj Biologiji. Kako se ovi molekularni signali u konačnici prenose u neuronske signale i kako možemo razumjeti moguće defekte na svakom nivou ovih puteva - da li su defekti posljedica mutacija u proteinima, suptilnih promjena u koncentraciji normalnih molekula ili nekog vanjskog utjecaja? Ovo su uzbudljiva i izuzetno važna pitanja koja uključuju razumijevanje veza od molekularnog do staničnog do organizamskog nivoa.

GENOME

U šest godina od MBICO izvještaja, informacije o genomskim sekvencama su nastavile svoj eksponencijalni rast. Tehnologija sekvenciranja primjenjuje se izravno na analizu raznolikosti sekvenci i analizu ekspresije gena putem visokopropusnih, automatiziranih sistema zasnovanih na čipovima. Ovaj priliv je promenio i pitanja koja se postavljaju, kao i opseg razmatranih interakcija.

Na primjer, podaci o ekspresiji velike propusnosti sada su specifični i za tkivo i za faze razvoja. Preko 300.000 humanih ekspresiranih sekvenci je sada dostupno u javnim bazama podataka, što predstavlja najmanje 40.000 ljudskih gena. Štaviše, u narednih 5 godina će biti sekvencirano čak 50 kompletnih genoma. Zaista su kompletni genomi brojnih jednostavnih organizama već sekvencirani (vidi npr. (Fleischman, 1995)), sekvenca genoma kvasca nedavno je objavljena (vidi npr. Williams, 1996), a za C. elegans se navodi da je godinu ili dvije daleko. Niko nije siguran kako najbolje iskoristiti genomske podatke, ali je jasno da će uskoro doći do eksplozije bioloških informacija na neviđenim razmjerima.

Postat će sve važnije vršiti poređenja cijelih genoma, a ne samo pojedinačnih gena, uz istovremenu ekspanziju vremena za izračunavanje. Višestruka poređenja ostaju još problematičnija. Slično proširenje upita iz lokalnih regiona od interesa (recimo 50.000 bp) na dugačke obrasce sekvence ili ekspresije je sada neophodno, sa sintetičkim regionima reda veličine 25 Mb koji se smatraju razumnom dužinom za razmatranje.

Biološka i biohemijska istraživanja proizvode eksponencijalno rastuće skupove podataka. Pored gore navedenih primjera DNK sekvenci (trenutno se udvostručuju otprilike svakih 6 mjeseci) i podataka o ekspresiji gena (čipovi koji podržavaju 1000 testova dnevno), kombinatorni ekrani biblioteke (10 000 jedinjenja protiv 1000 meta) proizvode ogromne količine sistematski podaci o funkciji. Tehnološki razvoj će povećati stope prikupljanja podataka za red ili više u narednih nekoliko godina.

Potreban je značajan rad na razvoju sistema za upravljanje podacima kako bi ti podaci bili ne samo dohvatljivi, već i upotrebljivi kao ulaz za proračune i podložni složenim, ad hoc upitima u više tipova podataka. Takođe je potreban značajan rad na tehnikama za integraciju podataka dobijenih za višestruke opservable, na različitim skalama, sa različitim nesigurnostima (fuzija podataka) i za formulisanje smislenih upita prema takvim heterogenim podacima (data mining).

Na primjer, u budućnosti bi trebalo biti moguće postaviti pitanje koje se razlike mogu očekivati ​​u kinetičkoj efikasnosti puta prijenosa signala kod više pojedinaca, s obzirom na razlike u sekvencama proteina uključenih u put. Odgovaranje na takve upite će zahtijevati poboljšanja u modelima podataka, sistemima upravljanja heterogenim bazama podataka, multivarijantnoj korelacionoj analizi, predviđanju molekularne strukture, modeliranju ograničene mreže i upravljanju nesigurnošću.

STRUKTURA I FUNKCIJA PROTEINA

Kako količina genomskih podataka raste, trodimenzionalna struktura će pružiti sve važnije sredstvo za iskorištavanje i organiziranje ovih informacija. Struktura pruža jedinstveno, ali u velikoj mjeri neistraženo sredstvo za izvođenje funkcije gena iz podataka o sekvencama. Struktura takođe povezuje genomske informacije sa biološkim testovima i služi kao osnova za racionalan razvoj bioaktivnih jedinjenja, uključujući lekove i vakcine.

Mogućnosti istraživanja u ovoj oblasti mogu se podijeliti u četiri različite kategorije: određivanje eksperimentalne strukture, predviđanje strukture, eksploatacija strukture globularnih proteina i modeliranje membranskih proteina, gdje je određivanje struktura visoke rezolucije mnogo teže.

Određivanje strukture

Tokom protekle decenije, napredak u rastu proteinskih kristala, prikupljanju podataka o difrakciji i eksperimentalnom određivanju faze doveo je do eksplozije strukturnih informacija. (Ringe i Petsko, 1996.) Uprkos ovom brzom rastu, potražnja za novim strukturnim podacima ostaje velika.Područja u kojima su matematički i računski pristupi još uvijek potrebni za daljnje povećanje propusnosti kako bi uključivali direktno određivanje faza, poboljšano rješenje strukture molekularnom zamjenom i automatizirano tumačenje karte gustoće elektrona.

    Izravno faziranje: Faze difraktiranih x zraka ne mogu se promatrati, moraju se eksperimentalno zaključiti indirektnim metodama. Uprkos nedavnom napretku u određivanju eksperimentalne faze tehnikama kao što je MADD faziranje (Leahy et al, 1992), ovaj korak je često usko grlo u rješenju strukture. Izravno rješenje faznog problema za kristalne strukture makromolekula revolucioniralo bi strukturnu biologiju.

Predviđanje strukture

Najefikasnije metode predviđanja strukture koje su trenutno dostupne uključuju konstrukciju modela proteina sa nepoznatim strukturama na osnovu predložaka izvedenih iz proteinskih struktura koje su utvrđene (vidi npr. Bowie et al, 1991). Došlo je do značajnog napretka u razvoju ovih metoda "prepoznavanje nabora" u posljednjih nekoliko godina i one nude nove mogućnosti u predviđanju strukture koje jednostavno nisu postojale prije nekoliko godina (vidi npr. izdanje Proteins iz novembra 1995. (Asilomar, 1995. )

Metode prepoznavanja nabora mogu se koristiti za predviđanje struktura proteina koje još nisu eksperimentalno utvrđene i za pronalaženje homoloških odnosa među proteinima koji se ne mogu otkriti tradicionalnim metodama poravnavanja sekvenci. Izazovi koji se sada pojavljuju nude mogućnosti istraživanja u brojnim područjima. To uključuje integraciju strukturnih informacija u metode poravnanja sekvenci, razvoj poboljšanih funkcija bodovanja za povezivanje date sekvence sa datom strukturom (vidi npr. Bryant i Lawrence, 1993) i identifikaciju šablona za preklapanje koji se fokusiraju na ključne strukturne elementi koji se podudaraju sa fragmentima sekvence (Orengo et al, 1995). Svi ovi problemi će zahtijevati razvoj novih računskih metoda koje omogućavaju analizu i integraciju velikih količina strukturnih i sekvencijskih podataka i novih pojednostavljenih fizičkih modela koji su dizajnirani prema zahtjevima ovog područja u nastajanju.

Nakon što se izvede sveukupni strukturni obrazac, postoji potreba za metodama predviđanja trodimenzionalne strukture na atomskoj razini. U posljednjih nekoliko godina ostvaren je značajan napredak u izgradnji konformacija lanca web stranica na predlošcima okosnice (vidi npr. Lee i Subbiah, 1991), ali brža i preciznija rješenja za ovaj problem bila bi izuzetno korisna. Pod pretpostavkom da su očuvani strukturni okviri poznati, postoji i potreba za novim metodama koje modeliraju strukture petlji na fiksne strukturne okvirne regije (vidi npr. Levitt, 1993), što je problem koji je od jedinstvene važnosti za membranske proteine. To može imati koristi od brzog minimiziranja i konformacionih procedura pretraživanja i od poboljšanih fizičkih modela koji povezuju strukturu sa slobodnom energijom (vidi npr. Smith i Honig, 1994)).

Eksploatacija strukture

Sve veći broj strukturnih informacija pruža novi način organiziranja bioloških podataka, s primjenama koje uključuju predviđanje funkcije date strukturi, otkrivanje novih principa interakcija protein-protein i otkrivanje novih evolucijskih odnosa koji nisu bili vidljivi iz sekvence. sam. Određivanje strukture obično se vrši radi rješavanja temeljnih problema u ćelijskoj biologiji, biokemiji ili farmakologiji. Specifična pitanja koja postavlja struktura uključuju: gdje se na površini proteina nalaze mjesta vezivanja? Koje su hemijske grupe koje se radije vežu za ova mjesta? Kako se strukture proteina i liganda mijenjaju kao odgovor na vezivanje? Koje su uloge proteinskih i kofaktorskih grupa u katalizi? Kako dinamička svojstva proteina utječu na funkciju proteina?

Konstrukcija nove klase baza podataka strukture/funkcije proteina nudi mogući pristup ovim problemima. Na primjer, karakterizacija različitih mjesta vezivanja proteina u smislu fizičkih i geometrijskih svojstava bit će korisna u predviđanju funkcije novih proteina čija je struktura utvrđena, a općenito, pruža novi način organiziranja i tumačenja bioloških podataka. Ovo područje nudi mogućnosti istraživanja u problemima, uključujući izgradnju novih metoda za predstavljanje trodimenzionalnih objekata i njihovo uključivanje u baze podataka, spajanje ovih baza podataka sa bazama podataka o nizovima i funkcijama, te razvoj novih fizičkih modela za karakteriziranje funkcionalno aktivnih regija u proteinima.

Dizajniranje lijekova zasnovano na strukturi zahtijeva lociranje svih upotrebljivih mjesta vezivanja nakon čega slijedi dizajn malih molekula koji se čvrsto i specifično vezuju za njih (Guida, 1994). Postojeće računske metode često ne uspijevaju jer ne uzimaju u obzir na odgovarajući način solventne učinke (vidi npr. Eisenberg i McLachlan, 1986.) niti mogućnost konformacijskog prilagođavanja (Kearsley i sur., 1994.) Hitno su potrebne bolje procedure.

Studije enzimske katalize u konačnici zahtijevaju simulaciju čitavih reakcijskih puteva, uključujući sve korake razbijanja i stvaranja veze, kao i nasumično kretanje sistema supstrata enzima. Postojeće metode kombiniranja kvantno -mehaničkih i molekularno -mehaničkih potencijalnih funkcija za izvođenje takvih simulacija još su prilično netočne. Ovo posebno važi za interakcije metalnih jona i klastera koji se nalaze u velikom procentu enzima. U svim ovim područjima potrebne su poboljšane matematičke i računske metode, a to je područje mnogo aktivnog istraživanja (Gao, 1996).

Jedno novo eksperimentalno područje koje će zasigurno imati veliki utjecaj na iskorištavanje strukturnih informacija je kombinatorna kemija. (Gordon et al, 1994) Nove tehnike za brzu paralelnu sintezu novih organskih spojeva stvaraju biblioteke doslovno stotina hiljada molekula, od kojih se mnogi vežu za važne biološke ciljeve. Moraju se razviti metode za organizovanje, korelaciju i tumačenje mnoštva podataka o strukturi/aktivnosti proizvedenih pregledom takvih biblioteka. Unija kombinatorne hemije i strukturne biologije nudi mogućnost izvođenja pravila za molekularno prepoznavanje, što nam u konačnici može omogućiti da izgradimo precizne modele multiproteinskih kompleksa iz struktura njihovih komponenti. Spajanje malih molekula i strukturnih baza podataka nudi jedinstvene i važne izazove u tom pogledu.

Proučavanje membranskih proteina predstavlja posebne izazove, ali i obećava da će donijeti uzbudljive i važne informacije. Bolje razumijevanje strukture i funkcije membranskih proteina dramatično će poboljšati naše razumijevanje osnovnih biokemijskih procesa kao što je transdukcija signala, te će omogućiti značajan napredak u biotehnologiji (npr. Biosenzori zasnovani na receptorima) i biomedicinskim naukama (npr. Dizajn lijekova uz pomoć strukture). Tehnički problemi otežavaju ili onemogućuju određivanje struktura visoke rezolucije za većinu proteina membrane trenutno. Međutim, veliki broj eksperimentalnih podataka je dostupan za mnoge membranske proteine, a ove informacije se često mogu koristiti zajedno s računskim alatima za generiranje razumnih trodimenzionalnih modela (Findlay, 1996). Modeli su zauzvrat korisni u formulisanju hipoteza i dizajnu budućih eksperimenata (Kontoyianni i Lybrand, 1993). Brojna razvojna pitanja moraju se riješiti kako bi se poboljšale mogućnosti modeliranja za proučavanje proteina općenito, a posebno membranskih proteina. Na primjer, trenutno nije dobro shvaćeno koliko je informacija o "ograničenju" potrebno da bi se omogućila konstrukcija razumne trodimenzionalne strukture modela, ili čak koje vrste eksperimentalnih informacija su najkorisnije u vježbama izgradnje modela. Dodatni metodološki razvoj je također potreban za poboljšano predstavljanje i liječenje lipidnih dvoslojeva (npr. Efikasno liječenje elektrostatičkih interakcija velikog dometa, modificirani Hamiltonijani za predstavljanje anizotropnih tenzora pritiska itd.) I interakcija lipida i proteina. Određeni broj prokariotskih membranskih proteina sada su prilično dobro okarakterizirani (npr. Receptori bakterijske hemotaksije (Bourret et al, 1991) i porini (Kreusch i Schulz, 1994)) i mogu poslužiti kao korisni modeli za složenije membranske proteine ​​iz viših organizama. Sistemi su idealni primeri za evaluaciju novih postupaka modeliranja membranskih proteina.

Brzi napredak u razumijevanju strukture i funkcije proteina membrane ometen je nedostatkom velikog broja struktura visoke rezolucije. Strukture iz kristalografije rendgenskih zraka ograničene su na one komplekse koji kristaliziraju, dok su oni iz NMR otopine visoke rezolucije ograničeni na slučajeve u kojima sklopovi imaju dovoljno kratko vrijeme korelacije za stvaranje uskih linija. Tehnike iz NMR -a u čvrstom stanju, uključujući rotacijsku rezonanciju (RR) i dvostruku rezonanciju rotacionog odjeka (REDOR) i EPR spektroskopiju (Steinhoff et al, 1994), nude posebne mogućnosti za dobijanje visoko specifičnih ograničenja udaljenosti za membranske proteine. Obećavajući put istraživanja je da se odredi minimalna količina informacija o udaljenosti koja je potrebna za specifikaciju strukture i da se predvidi kojim redosledom se može izvesti najmanji broj specifičnih NMR ili EPR eksperimenata da bi se došlo do strukture.

Problem predviđanja strukture RNK i interakcija DNK i RNK sa proteinima je od centralnog biološkog interesa. Ovdje postoji potreba za poboljšanim fizičkim modelima koji bi opisali interakcije nukleinskih kiselina koje se razlikuju od većine proteina po tome što induciraju velika lokalna električna polja. Nedavno su razvijene metode za liječenje visoko nabijenih makromolekula koje su okružene koncentriranom ionskom atmosferom (vidi npr. (Misra et al, 1993 York et al, 1995). Ove i srodne metode otvaraju različite mogućnosti za simulaciju važnih bioloških pojava koje uključuju nukleinske kiseline na atomskom nivou rezolucije.

Eksplozivni rast informacija o strukturi i funkciji RNK nudi nove mogućnosti koje nisu postojale prije nekoliko godina. Zahtjevi u ovoj oblasti se kreću od računskih i matematičkih tehnika za opisivanje interakcije velikih fragmenata (vidi npr. (Easterwood et al, 1994) koji se tretiraju kao krute strukturne jedinice do preciznih reprezentacija na atomskom nivou. Slično, metode se moraju razviti za integraciju eksperimentalnih i filogenetske podatke u studije modeliranja (Jaeger et al, 1994).

SIMULACIJE

Simulacije molekula od biološkog interesa koriste računske reprezentacije koje se kreću od jednostavnih modela rešetke do potpunih kvantno mehaničkih valnih funkcija jezgara i elektrona. Ako netko ima pristup makromolekularnoj strukturi izvedenoj iz NMR-a ili rendgenske kristalografije, tada može započeti s potpunim prikazom atoma i plodno ispitati "male promjene" u sistemu, poput vezanja liganda ili specifične mutacije. Opet, cilj je reproducirati i predvidjeti strukturu, dinamiku i termodinamiku. U stvari, simulacije mogu pružiti vezu između strukture (rendgenske zrake i NMR) i funkcije (eksperimentalna mjerenja termodinamičkih svojstava).

U posljednjih 10 godina, zbog povećane snage računara, proračuni molekularne dinamike napredovali su od kratkotrajne simulacije makromolekule bez eksplicitnog otapala do potpunog prikaza otapala i protujona izvedenih tijekom nekoliko nanosekundi (Berendsen, 1996). Razvoj hardvera i softvera za paralelno računarstvo odigrao je veliku ulogu. Međutim, najduže vremenske simulacije koje su provedene još uvijek su 9 redova veličine udaljene od tipične vremenske skale za eksperimentalno savijanje proteina. Pojednostavljeni, ali realistični modeli, na primjer korištenjem kontinualnog tretmana rastvarača (Gilson et al, 1995), mogli bi povećati vremensku skalu za 1-2 reda veličine. Reprezentacije kontinuuma mogu se lakše inkorporirati u Monte Carlo metode i tako omogućiti velika kretanja molekula tokom simulacije (Senderowitz et al, 1996). U nekim slučajevima može biti opravdana upotreba Langevinove i Brownove dinamike i algoritama s više vremenskih koraka (Humphreys et al, 1994). Simulacija bioloških molekula na molekularnom nivou izazvala je veliko uzbuđenje i ti su pristupi postali sve važniji partner u eksperimentalnim studijama ovih složenih sistema.

Elektrostatičke interakcije su ključna komponenta u strukturi i funkciji bioloških makromolekula. U posljednjih nekoliko godina elektrostatički modeli zasnovani na numeričkim rješenjima Poisson-Boltzmannove (PB) jednadžbe uveliko su korišteni kao osnova za tumačenje eksperimentalnih opažanja na proteinima i nukleinskim kiselinama (Honig i Nicholls, 1995), uključujući, na primjer, predviđanje pKa jonizujućih grupa (vidi npr. Bashford i Karplus, 1990). Elektrostatički potencijal igra posebnu ulogu u membranskim fenomenima: uključena energija je velika, a eksperimentalni učinci potencijalnih promjena su također veliki, često dominantni. Proširenje PB metoda na membrane i kanale područje je od velikog interesa.

BIO-INSPIRISANI MATERIJALI

Bio-inspirisani materijali predstavljaju posebnu oblast mogućnosti za razvoj novih inženjerskih materijala visokih performansi zasnovanih na idejama iz prirode (Tirrell et al, 1994). Na primjer, proteini izvedeni iz paukove svile služe kao inspiracija za vlakna visoke čvrstoće (Simmons et al, 1996), ljepila iz školjki predlažu kako se proizvode ljepila koja lječe i funkcioniraju pod vodom i složene proteinsko-anorganske interakcije u ogrtačima školjki ideje za proizvodnju keramike koja je manje lomljiva od sadašnje. Vrlo je vjerojatno da će ultimativni bio-inspirisani materijali biti himerični, odnosno da će se proizvoditi kao hibrid između bioloških i sintetičkih komponenti. Shodno tome, ovi materijali predstavljaju posebnu klasu problema savijanja proteina i fizike polimera. Pored interakcija na molekularnom nivou, krajnje mehaničke osobine takvih materijala proizlaze i iz interakcija velikog dometa, orijentacije i veličine kristalita. Modeli iz polimerne nauke i savijanja proteina moraju se kombinirati i prilagoditi kako bi se predvidjelo kako mehanička svojstva poput modula, čvrstoće i elastičnosti ovise o tim fizičkim parametrima. Nakon što takvi modeli također mogu objasniti mehanička svojstva biomaterijala divljeg tipa, mogu se koristiti u prediktivnom smislu za usmjeravanje proizvodnje himernih materijala.

MOLEKULARNA HISTOLOGIJA

Razumijevanje prostorne konformacije bioloških makromolekula (DNK, RNK, protein) i funkcionalnih promjena u konformaciji predstavlja stalni izazov za matematiku. Analitički i računski modeli zasnovani na geometriji i topologiji i dalje su vrlo uspješni u pružanju teorijskog i računskog okvira za analizu enzimskog mehanizma i makromolekularne konformacije (Rybenkov, 1993 Schlick i Olson, 1992 White, 1992 Sumners et al, 1995 Lander i Waterman , 1995).

Novi eksperimentalni modaliteti, kao što je krio-elektronska mikroskopija, (Stasiak et al, 1996), optička pinceta (Smith et al, 1996), daju prostorne i strukturne podatke sve veće rezolucije. Ovaj novi spektar podataka visoke rezolucije zahtijevat će odgovarajuće matematičke modele odgovarajuće rezolucije koji će pomoći u dizajnu i tumačenju eksperimenata. Poboljšanje postojećih modela pružit će polazište, ali su potrebne nove ideje i nove kombinacije starih ideja. Jedna posebno važna potreba je razvoj efikasnih deskriptora prostorne konformacije deskriptora makromolekula koji će omogućiti efikasan unos u bazu podataka i preuzimanje podataka, uz kodiranje biološki značajnih strukturnih informacija. IV. ORGANIZMALNA BIOLOGIJA

Centralna tema organizacije za ćelije i ćelijske sisteme je kako ponašanje i funkcija na jednom nivou organizacije proizilaze iz strukture i interakcije komponenti na nižim nivoima. U skupu tema opisanih u ovom odjeljku, niži nivo organizacije je subćelijski ili ćelijski. Iako su neke od substanijskih komponenti koje igraju ulogu u ovim modelima molekularne, fokus nije na strukturi tih molekula, već na udjelu koji oni igraju u ćelijskoj i višećelijskoj funkciji. Odjeljak o STANIČNOM SIGNALIZACIJI bavi se ulogom specifičnih molekula u regulaciji procesa kao što su dioba stanica, ćelijska komunikacija i ekspresija gena. U odjeljku MEHANIKA I EMBRIOLOGIJA fokus je na tome kako mehanokemijski procesi na molekularnom nivou mogu pokrenuti procese koji dovode do makroskopskih promjena u oblicima tkiva i organa. Problemi o kojima se govori u BIOFLUIDNOJ DINAMICI ponovo počinju na nivou pojedinačnih (bakterijskih) ćelija, sa podstrukturama (flagelama) koje u malim razmjerama stupaju u interakciju s hidrodinamikom kako bi proizvele makroskopsko ponašanje (plivanje).

Odjeljci o IMUNOLOGIJI I VIROLOGIJI i NEUROZNANOSTI fokusirani su na naučne probleme koji uključuju veće višećelijske sisteme. Razumijevanje imunološkog sistema zahtijeva uvid u to kako klase molekula koje se nalaze na površini ćelije stvaraju kompleksne signale koji dovode do normalnog imunološkog odgovora. pojedinačnih ćelija. Slično, nervni sistem se može proučavati na nivou pojedinačnih ćelija, kako bi se razumjelo kako biofizička svojstva staničnih membrana doprinose odgovorima pojedinih ćelija, ali razumijevanje funkcioniranja nervnog sistema također zahtijeva proučavanje ponašanja velikih razmjerne mreže neurona.

CELL SIGNALING

Kontrola staničnih procesa, posredovana interakcijama signalnih molekula i njihovih receptora na ćelijskoj površini, središnja je i ujedinjujuća tema u trenutnoj eksperimentalnoj ćelijskoj biologiji. U proteklih pet godina, tehnike molekularne biologije otkrile su mnoge kinaze, fosfataze i druge molekule uključene u puteve transdukcije signala, kao i molekularne poddomene i motive sekvenci koji određuju različite funkcije. Nove tehnike za mjerenje fosforilacije, protoka kalcija i drugih ranih biohemijskih odgovora na interakcije receptora primjenjuju se za proučavanje mnogih ćelijskih signalnih sistema (npr. hemotaktičke bakterije, neuroni i limfociti). Genetski projektirani eksperimentalni sustavi koji se sastoje od homogenih staničnih linija, transficiranih homogenim populacijama divljeg tipa i mutantnih receptora i efektorskih molekula, olakšali su stjecanje velikog broja novih informacija o unutarstaničnim molekulima koji posreduju u transdukciji signala. Poboljšano mjerenje i eksperimentalni dizajn čine matematičko modeliranje sve izvodljivijim alatom za testiranje ideja o interakcijama ovih molekula.

Modeliranje je doprinijelo našem razumijevanju ključnih interakcija na površini ćelije (npr. agregacija receptora izazvana ligandom, interakcije stanica-ćelija i ćelijska adhezija).Modeliranje je također razjasnilo prirodu i učinke staničnih odgovora (npr. Internalizacija i lučenje proteina, dioba i diferencijacija stanica i pokretljivost stanica). Nedavne kombinacije modeliranja i eksperimenta donijele su dublje razumijevanje uloge kalcija u regulaciji diobe stanica, neuronskoj komunikaciji, regulaciji mišićne kontrakcije, oprašivanju i drugim staničnim procesima. (Silver, 1996.) Reprezentativni opis kolaborativnog rada koji primjenjuje matematiku na probleme u eksperimentalnoj ćelijskoj biologiji nalazi se u Alt i sur., 1996. Goldstein i Wofsy, 1994. i Lauffenburger i Linderman, 1993. Drugi nedavni primjeri produktivne primjene teorije na ćelijsku signalizaciju a pokretljivost ćelija uključuju Alon et al, 1995 Bray, 1995 Jafri i Keizer, 1994 Naranja et al, 1994 Tranquillo i Alt, 1996 i Tyson et al, 1996. U narednih nekoliko godina možemo očekivati ​​da će matematičko modeliranje igrati središnju ulogu u osmišljavanju i tumačenju eksperimenata usmjerenih na detaljno razumijevanje biokemijskih reakcija koje vode od receptorskih interakcija do promjena u ekspresiji gena, podjeli stanica i drugih funkcionalnih odgovora.

MEHANIKA I EMBRIOLOGIJA

Nedavni napredak u instrumentaciji omogućio je mjerenje kretanja i mehaničkih sila na molekularnoj skali (Svoboda i Block, 1994). Paralelno s ovim novim mehaničkim mjerenjima su kristalografske i tehnike difrakcije x-zraka koje su otkrile atomsku strukturu i molekularnu geometriju mehanokemijskih enzima do angstromskih rezolucija (Rayment i Holden, 1994). Zajedno, ove su tehnike počele pružati podatke koji su oživjeli zanimanje za staničnu mehaniku i osnažili pogled na enzime kao mehanokemijske uređaje. Sada je moguće napraviti realne modele molekularnih mehanokemijskih procesa koji se mogu direktno povezati s eksperimentalno uočljivim i kontroliranim parametrima (Peskin i Oster, 1995). Ovaj napredak u eksperimentalnoj tehnologiji pokrenuo je renesansu u teorijskim nastojanjima da se ponovno odgovori na centralno pitanje: kako rade proteinske mašine? Tačnije, kako se hemijska energija pretvara u usmjerene mehaničke sile koje pokreću toliko ćelijskih događaja?

Embriologija je također prešla okvire deskriptivnog promatranja kako bi obuhvatila genetsku kontrolu razvoja i lokalizacije proteinskih efektora. Mjerenja stresa i naprezanja koja su sada moguća na ćelijskoj skali obećavaju da će ujediniti genetiku, biohemiju i biomehaniku razvoja (Oliver et al, 1995). Karakteriziranjem mehaničkih svojstava embrionalnih stanica i tkiva, matematički modeli mogu se koristiti za razlikovanje različitih mogućih mehanizama za poticanje morfogeneze (Davidson et al, 1995).

Primjeri obuhvaćaju sve pojave koje uključuju koordinirano kretanje makromolekula, stanica ili tkiva. Kako embrionalne stanice puze i bakterije plivaju (Dembo, 1989 Berg, 1995 Mogilner i Oster, 1996)? Kako se proteini prenose oko ćelije (Scholey, 1994)? Šta pokreće veliki napredak ćelijske diobe (Murray i Hunt, 1993)? Što pokreće oblikovanje tkiva i organa tijekom embrionalnog razvoja (Murray i Oster, 1984. Brodland, 1994.) i preoblikovanje organa nakon ozljede (Tranquillo i Murray, 1993. Olsen i sur., 1995.)?

DINAMIKA BIOFLUIDA

Zbog tekuće revolucije u računarskoj tehnologiji, sada možemo riješiti probleme dinamike fluida u tri prostorne dimenzije i vremenu (Ellington i Pedley, 1995). To otvara biološke mogućnosti na mnogo različitih veličina. Na skali organa, na primjer, sada se mogu izvoditi simulacije dinamike tekućine srca embrija i fetusa u različitim fazama razvoja. Takvi će modeli pomoći razjasniti ulogu fluidnih sila u oblikovanju srca u razvoju. Mehanika plivanja mikroorganizama također je dostupna kompjuterskoj simulaciji. Posebno izazovan problem u ovom području odnosi se na intenzivnu hidrodinamičku interakciju između različitih flagela iste bakterije: kada se flagella okreću tako da se njihovi spiralni valovi šire od ćelijskog tijela, omotavaju se jedan oko drugog i tvore neku vrstu superflageluma pokreće bakteriju stalno, kada su im motori obrnuti, a flagele se okreću u drugom smjeru, superflagellum se odmotava i bakterija se spušta na mjesto. Zbog poteškoća u mjerenju mikroskopskih protoka tekućine, hidrodinamika unutar ćelija je znatno zanemaren aspekt stanične i unutarstanične biomehanike. Zaista, računanje nam daje jedini prozor u ovaj važan aspekt stanične fiziologije. Nestišljivost i viskoznost vode imaju efekat spajanja kretanja duž različitih osa, a između objekata koji su prilično udaljeni jedan od drugog biomolekularni procesi su takođe modulisani neophodnošću pomeranja vode sa puta. Nova značajka u ovom području mikro i nano hidrodinamike je važnost Brownovog gibanja i srodni značaj osmotske mehanike (uključujući sol-gel transformacije) za kontrolu kretanja fluida.

Napredak u ovoj oblasti ovisit će o pristupu naučnim računarima velikih razmjera. Važno je da najbolja tehnologija bude dostupna naučnicima u razmjerima dovoljnim za održavanje ove vrste istraživanja. Ovo će također zahtijevati podršku ljudima sa stručnošću da efikasno iskoriste ove moćne mašine. Na univerzitetima su takvi ljudi često na istraživačkim pozicijama koje nisu fakultetske, na neodređeno vrijeme. Potrebna nam je podrška kako bismo održali njihovu ključnu ulogu.

IMUNOLOGIJA I VIROLOGIJA

Tokom posljednje dvije godine matematičko modeliranje je imalo veliki utjecaj na istraživanja u imunologiji i virologiji. Ozbiljna saradnja između teoretičara i eksperimenta omogućila je napredak gledajući eksperimente u kojima su pacijentima sa SIDOM davani snažni antiretrovirusni lijekovi kao smetnje dinamičkog sistema. Matematičkim modeliranjem u kombinaciji s analizom podataka dobivenih tijekom kliničkih ispitivanja lijekova po prvi put je utvrđeno da se HIV brzo uklanja iz tijela i da se dnevno proizvede približno 10 milijardi virusnih čestica (Ho et al, 1995). Ovaj rad imao je ogroman utjecaj na zajednicu oboljelu od AIDS -a i po prvi put im je dao kvantitativnu sliku procesa bolesti. Utjecaj ove vrste analiza proširio se izvan AIDS -a, a postoje mogućnosti za razvoj realnih i korisnih modela mnogih virusnih bolesti. Ostaju izazovi u proučavanju terapije lijekovima kao nelinearnog problema kontrole, te je potrebno razmotriti pitanje koliko brzo virusi mutiraju i postaju otporni na lijekove pod različitim terapijskim režimima. Takva se pitanja odnose i na razvoj rezistencije na antibiotike kod bakterijske bolesti.

Postoje mogućnosti za značajan napredak u imunologiji korištenjem tehnika modeliranja. Molekularno modeliranje pruža uvid u strukturu i funkciju molekula ćelijske površine važnih za rad imunološkog sistema: imunoglobulin, receptor T -stanica i molekule kodirane glavnim genima kompleksa histokompatibilnosti, kao i molekule koje prepoznaju imunološki sistem. Biokemijske posljedice molekularnog prepoznavanja uključuju stvaranje složenih biokemijskih i enzimskih signala, čiji su neto učinak promjene u ekspresiji gena praćene u mnogim slučajevima staničnom proliferacijom, ćelijskom diferencijacijom i kretanjem stanica. Ostaje da se razjasni kako se ove promjene organizuju za stvaranje imunološkog odgovora. Međutim, modeliranje nam može dati uvid u to kako ćelije stupaju u interakciju direktnim kontaktom i putem izlučenih molekula, citokina, kako bi se proizvelo koordinirano ponašanje potrebno za rješavanje izazova imunološkog sistema.

NEUROZNANOSTI

Temeljni izazov u neuronauci je razumjeti kako ponašanje proizlazi iz svojstava neurona i mreža neurona. Napredak u eksperimentalnim metodologijama pruža detaljne informacije o ionskim kanalima, njihovoj raspodjeli po dendritskim i aksonskim membranama stanica, njihovoj regulaciji modulirajućim agensima i kinetici sinaptičkih interakcija. Razvoj brzih računanja, sofisticiranih simulacijskih alata i poboljšanih numeričkih algoritama omogućio je razvoj detaljnih biofizički zasnovanih računskih modela koji reproduciraju složena svojstva dinamičkog aktiviranja neurona i mreža. Takva izračunavanja pružaju dvostruku priliku za unapređenje našeg znanja: (1) i objašnjavaju i pokreću nove eksperimente, (2) daju osnovu za nove matematičke teorije koje omogućavaju dobijanje redukovanih modela koji zadržavaju kvantitativnu suštinu detaljnih modeli. Ovi smanjeni modeli, koji omogućuju premošćivanje više prostornih i vremenskih razmjera, gradivni su elementi za modele višeg nivoa.

Alati za modeliranje i matematička analiza omogućuju nam da se pozabavimo središnjim pitanjem: Koje su ćelijske osnove za neuronske proračune i zadatke, poput senzorne obrade, motoričkog ponašanja i spoznaje? (Koch i Segev, 1989. Bower, 1992.) Preciznije, kako se intrinzična svojstva neurona kombiniraju u mrežama sa sinaptičkim svojstvima, povezanošću i svojstvima kabla dendrita kako bi proizveli našu interakciju sa svijetom? Neuralni modulatori utječu i na unutarnje struje i na sinaptičke interakcije između neurona. (Harris-Warrick et al, 1992) Učinke ovih promjena na mrežnom nivou teško je utvrditi čak i za male mreže. Najveći izazov u ovoj oblasti je razumjeti kako se sistemi sa ogromnim brojem stepena slobode i velikim brojem različitih modulatora kombinuju kako bi proizveli fleksibilno, ali stabilno ponašanje. Geometrija i svojstva električnog kabla razgranatih dendrita neurona takođe utiču na aktivnost mreže. (Stuart i Sakmann, 1994.) Matematička analiza je potrebna da bi se interpretirali rezultati masivnih proračuna i da bi se uvid uključio u mrežne modele.

Dinamika neuronskih mreža (Golomb et al, 1996. Kopell i LeMasson, 1994.) utječe i na kognitivno i na senzorno-motoričko ponašanje. Da bi se razumjelo ponašanje motora, potrebno je konstruirati modele koji osvjetljavaju ulogu povratne sprege između neuronskih i mehaničkih podsistema. Za senzorne sisteme, jedan od najvažnijih problema je razumjeti kako mozak kontrolira podatke koje prima, uključujući i rigoroznije razumijevanje kvantitativne parametrizacije/opisa prirodnih podražaja. Trenutno aktivno područje istraživanja je karakterizacija kodova koji se koriste u obradi informacija u nervnom sistemu. (Softky i Koch, 1993. Shadlen i Newsome, 1995. Softky, 1995.) Među pitanjima koja postavlja ovo pitanje je kako složena dinamika korteksa može pomoći u oblikovanju odgovora na podražaje, uključujući odabir puteva koji dovode do različitog ponašanja.

Modeliranje je postalo prihvaćeno i središnje oruđe u neurobiologiji. Trenutni naučni ciljevi gore navedeni stvaraju specifične izazove u modeliranju. Neki od njih tiču ​​se rukovanja i tumačenja daleko veće količine podataka koji su sada ili potencijalno dostupni, npr. kroz višejedinične tehnike snimanja. Kod vrlo velikih i složenih modela (Whittington et al, 1995), tehnike za sistematski odabir parametara su važne, kao i metode za usporedbu modela i razumijevanje njihovih razlika. I kompjuteri i matematička analiza će igrati glavnu ulogu u rješavanju tehničkih problema. Matematička analiza ostaje temeljno sredstvo za pružanje dubokog razumijevanja o tome kako se modeli razlikuju u svojim predviđanjima.
V. EKOLOGIJA I EVOLUCIONA BIOLOGIJA

Evolucija je centralna organizaciona tema u biologiji (npr. Roughgarden, 1979), a njena manifestacija u odnosima među vrstama organizama obuhvata nivoe organizacije i seže od biologije do Zemlje i društvenih nauka. Dakle, ključni problemi u ekologiji i evoluciji obuhvataju raspon od onih koji se bave fundamentalnim biološkim pitanjima do onih koji se bave ulogom nauke u ljudskim stvarima. Fundamentalni izazovi sa kojima se suočavaju ekolozi i evolucioni biolozi odnose se na prijetnje gubitka biološke raznolikosti, globalne promjene i potragu za održivom budućnošću, kao i na kontinuiranu potragu za razumijevanjem biološkog svijeta i načina na koji je on preuzeo svoj sadašnjem obliku. U kojoj mjeri je organizacija biološkog svijeta predvidljivo i jedinstveno poigravanje s temeljnim pravilima koja upravljaju njegovom evolucijom, i u kojoj je mjeri ograničena povijesnom nesrećom? Kako se interakcije među vrstama, u rasponu od uske međuovisnosti domaćina i parazita do izrazitijih veza među biljnim vrstama u šumi, očituju u njihovim koevolucijskim obrascima i evoluciji povijesti života? Kakvi su evolucijski odnosi među blisko povezanim vrstama, u smislu njihove zajedničke filogenetske istorije? Kako ljudski utjecaji, poput upotrebe antibiotika i pesticida, iskorištavanja ribarstva i zemljišta i ubrzanih obrazaca globalnih promjena, utječu na evolucijsku dinamiku vrsta i obrasce invazije? U kojoj mjeri nam evolucijska perspektiva može pomoći da se pripremimo za budućnost, u smislu razumijevanja koje bi vrste mogle biti najbolje prilagođene novom okruženju? Ovo posljednje važno je i u smislu prirodnih obrazaca promjena i namjernih manipulacija kroz uzgoj i unošenje vrsta.

Među centralnim pitanjima su ona koja se odnose na biodiverzitet (Tilman, 1994.) Kako se održava, kako podržava usluge ekosistema, vjerovatni obrasci promjena i koraci za njegovo očuvanje. To dovodi do temeljnog skupa ključnih pitanja, kako u pogledu njihove važnosti, tako i u pogledu njihove zrelosti za uspjeh:

Biologija očuvanja i očuvanje biodiverziteta

Koji faktori održavaju biodiverzitet? Kako nam novi pristupi filogenetskim analizama, u razjašnjavanju evolucijskih odnosa unutar i među vrstama, mogu pomoći da shvatimo kako bismo trebali mjeriti biodiverzitet? Kako su ekosistemi organizirani u funkcionalne grupe, ekološki i evolucijski, i kako se ta organizacija prevodi u održavanje kritičnih procesa ekosistema, kao što su produktivnost i biogeohemijski ciklusi, kao i klimatsko posredovanje, izdvajanje toksičnih supstanci i druga pitanja od značaja za čovjeka zivot na zemlji.

Globalne promjene

Kakve su veze između fizičkih i bioloških dijelova globalne biosfere i višestrukih razmjera prostora, vremena i organizacijske složenosti na kojima se odvijaju kritični procesi? (Bolker et al, 1995.) Konkretno, kako na pojedine biljke utječu promjene atmosferskih obrazaca i, što je još teže, kako se ti efekti na pojedinačne biljke vraćaju kako bi utjecali na regionalne i globalne obrasce klime i biološke raznolikosti? Kako su efekti na fitoplankton i zooplankton povezani jedni s drugima i sa širim obrascima koji se mogu uočiti?

Bolest u nastajanju

Kako obrasci rasta populacije i upotrebe resursa, kao i rasipnička upotreba antibiotika, doprinose pojavi i ponovnom pojavljivanju smrtonosnih novih bolesti, od kojih su mnoge rezistentne na antibiotike? (Ewald, 1995.) Postoje li pristupi upravljanju raznolikošću tih bolesti, vođeni i evolucijskom i ekosistemskom perspektivom, koji mogu smanjiti prijetnju i pružiti nove strategije za ublažavanje?

Upravljanje resursima

Istorija upravljanja našim izvorima hrane i vlakana nije jedan od neočekivanih uspjeha, a mnogi od ovih ključnih resursa ugroženi su do te mjere da neće moći podmiriti potrebe čovječanstva u narednim decenijama. Izgledi velikih promjena zemaljskih fizičkih i bioloških sistema stvaraju potencijalni sukob između ljudskih potreba, želja i sposobnosti. (Walters i Parma, 1996. Walters i Maguire, 1996.) Ova situacija se dodatno komplicira ograničenjima našeg razumijevanja i sposobnosti kontrole složenih bioloških sistema. Moramo razviti metode za donošenje odluka i upravljanje koje su primjerene neizvjesnoj budućnosti. (Hilborn et al, 1995)

U svim ovim izdanjima postoje različite teme koje se prožimaju, neke biološke, neke metodološke ili konceptualne. S biološkog gledišta, bitno je da je sve što vidimo oblikovano evolucijskim procesima s ekološkog stajališta, da organizmi ne postoje izolirano, već su postojali u kontekstu drugih vrsta i abiotičko okruženje, čineći perspektivu ekosistema od suštinskog značaja za pitanja koja se kreću od upravljanja bolestima do upravljanja našim globalnim okruženjem. Zaista, centralni izazov je razumjeti kako se svojstva čak i ekosistema, tih labavih skupova vrsta u određenim staništima, mogu razumjeti u smislu difuzne koevolucije komponenti unutar vrlo otvorenih sistema.

S gledišta modeliranja, ostaju temeljna pitanja kako se nositi s varijacijama unutar, kao i s varijacijama među jedinicama, na primjer u važnosti heterogenosti u evolucijskim procesima ili prijenosu infekcije. Međudjelovanje među procesima koji djeluju na vrlo različitim razinama također prožimaju ova pitanja, od evolucije do globalnih promjena. I na kraju, tehnike pojednostavljenja i povezivanja ponašanja na nivou pojedinaca s makroskopskim opisima pružaju alate za stvaranje bitnih veza.

Napredak u svim ovim istraživačkim područjima će proizaći iz primjene skupa pristupa, u rasponu od eksplicitnih prostornih i stohastičkih simulacija do kompaktnijih (Durrett i Levin, 1994) matematičkih opisa koji omogućavaju analizu i pojednostavljenje. Nedavni napredak računalne tehnologije otvorio je mogućnost uključivanja mnogo više detalja nego ikad prije u simulacijske pristupe, dajući mogućnost uključivanja mnogo više bioloških detalja. Međutim, ovaj detalj ima svoju cijenu. Sposobnost generiranja informacija nije jednaka razumijevanju, a matematički izazov je razviti tehnike koje mogu uključivati ​​bitne detalje koji pokreću složene modele, dok omogućavaju razumijevanje karakteristika koje pokreću biološko ponašanje na dubljem nivou koji će omogućiti generalizaciju. To će zahtijevati i pažljivu pažnju na temeljnim biološkim detaljima i fundamentalni matematički napredak u preuzimanju odgovarajućih granica i postizanju upravljivog pojednostavljenja složenih, prostorno eksplicitnih, stohastičkih modela.

U nastavku se fokusiramo na mogućnosti modeliranja u nekim od specifičnih potpolja u općim područjima ekologije i evolucije.

POPULACIONA GENETIKA

Dok je evolucija veliki ujedinjujući princip koji leži u osnovi cijele biologije, evolucijska genetika čini temelj evolucije.Izazovne matematičke i računske primjene u ovom kritičnom području kreću se od razvoja teorijskih okvira iz kojih se zaključuje o djelovanju evolucijskih mehanizama, poput prirodne selekcije na molekularnom nivou preko organizamskog nivoa, do razumijevanja genetske osnove interakcija među vrstama.

Jedno kritično područje, koje je još u povojima, odnosi se na identifikaciju i genetsku analizu (Coyne et al, 1991) gena koji igraju ključnu ulogu u interakcijama vrsta i okoline. Mapiranje takvih kvantitativnih lokusa svojstava sastoji se od tri međusobno povezana problema zaključivanja: otkrivanje učinaka ovih lokusa, određivanje broja glavnih lokusa koji utječu na osobinu i njihovo lociranje u odnosu na genomske markere. Potpuno rješenje stoga uključuje probleme testiranja, odabira modela i procjene. Nakon što se završi ekološka i genetska analiza osobina koje ograničavaju adaptivni odgovor, bit će moguće pristupiti ključnim evolucijskim pitanjima kao što su relativna važnost protoka gena, genetski kompromisi i genetska ograničenja.

Drugo uzbudljivo područje tiče se evolucije životne povijesti, koja se često fokusira na vrijeme događaja u povijesti života ili raspodjelu resursa organizma i vremena među konfliktnim zahtjevima kao što su dugovječnost i plodnost. Evolucija ovih osobina može se proučavati iz kvantitativnih genetskih opisa u kojima se istražuje prolazna dinamika (Tuljapulkar i Wiener, 1995), dok je selektivno okruženje svedeno na gradijent selekcije. Alternativno, priroda selektivnog efekta okoline na osobinu može se istražiti kroz pristupe optimizacije. Postoji hitna potreba za složenijim formulacijama kao što su modeli koji premošćuju jaz između problema raspodjele i vremena, modeli eksplicitno (Charlesworth, 1994) koji uključuju način na koji geni djeluju u različitim godinama i vremenom, za modele na spoju između evolucije povijesti života i ponašanje (Charlesworth, 1994) i za modele koji ispituju kako na životne istorije (Tuljapulkar, 1994) utiču vremenske i prostorne varijacije u okruženju.

Izvan nivoa vrste, koevoluciona dinamika kvantitativnih osobina koje su često uključene u interakcije vrsta postavlja mnoge izazove i mogućnosti za teorijske, računske i matematičke biolozi koji se protežu kroz sva područja ekologije i evolucije. Na primjer, proučavanje evolucije virulencije (Frank, 1993, 1994) u sustavima insekata-parazitoid-domaćin i interakcija gljivica-virus u biljkama, te proučavanje mehanizama specijalizacije i analiza hibridnih zona dio su rezanja- rubno istraživanje koje se provodi na spoju biologije i matematičkih nauka.

Uz brzu akumulaciju podataka o sekvencama za čitave genome, sada smo spremni da analiziramo skup gena, njihov poredak i organizaciju, upotrebu kodona, itd. u svim taksonima (Griffiths i Tavare, 1996.) i kako i možda zašto je to evoluiralo tokom vrijeme. (Thorne et al, 1992) Ovo zahtijeva povećanu sposobnost modeliranja načina na koji su informacije predstavljene i na koje se djeluje u biološkim sistemima (Griffiths i Tavare, 1996) na osnovu alata iz područja kao što su diskretna matematika, kombinatorika i formalni jezici. Nove, možda ad-hoc formulacije su potrebne da bi se formirala matematička osnova genomskih analiza jer su klasične kvantitativne formulacije pojmova kao što su informacija, sličnost i klasifikacija – sve neraskidivo povezane s biologijom – neadekvatne. Shodno tome, potrebne su metode za organiziranje ogromnih podataka o sekvencama u strukture podataka i baze podataka prilagođene za najefikasnije skladištenje i pristup podacima, zajedno s poboljšanim algoritmima za analizu sekvenci i identifikaciju homologija među sekvencama.

Populacijska genetska istraživanja genetske strukture prirodnih populacija kritično su oruđe iz kojeg se može zaključiti evolucijska povijest i evolucijske sile koje djeluju u prirodnim populacijama. Trenutna populacijska genetička teorija i metode analize podataka uglavnom se temelje na jednom ili nekoliko genetskih lokusa, svaki s dva alternativna oblika (alela). Trenutni podaci, međutim, tipično uključuju genetski sastav velikog broja genetskih markera koji su, pojavom novih molekularnih tehnika, poput lančane reakcije polimeraze, sve više promjenjivi s velikim brojem alternativnih oblika koji se razdvajaju u svakom. Potrebni su novi teorijski okviri i statističke metode da bi se izdvojile i iskoristile pune evolucione informacije sadržane u ovim složenim skupovima podataka.

BIOLOGIJA KONZERVACIJE

Gotovo sva važna pitanja u biologiji očuvanja zahtijevaju predviđanje, tako da su teorija i matematičke metode igrale i nastavit će igrati centralnu ulogu. Iako su mnoga temeljna naučna pitanja definirana u posljednjoj deceniji, mnoga pitanja tek treba riješiti. Koje bi vrste bile izgubljene nakon invazije i kakvi su efekti na funkciju ekosistema? Na primjer, koje su posljedice zamjene autohtonih ribljih vrsta introdukovanim vrstama? Vjerovatan je (i potreban) značajan napredak u bliskoj budućnosti u razumijevanju dinamike invazije egzotičnih vrsta, pažljivijeg utvrđivanja uloge koju genetika igra u dinamici rijetkih ili ugroženih vrsta, te u ekološkoj dinamici ugroženih vrsta.

Teorijske studije fokusirale su se na veličinu populacije ili karakteristike potrebne kako bi se vrstama omogućilo održavanje genetske raznolikosti potrebne za dugotrajnu postojanost. (Lande, 1993., 1994.) Ovi odgovori su pokazali da je potrebna efektivna veličina populacije, ali je potrebno dalje raditi na razumijevanju koliko je efektivna veličina populacije povezana sa stvarnom veličinom i strukturom populacije i karakteristikama istorije života - šta se zapravo može primijetiti. To dovodi do zanimljivih matematičkih izazova koji se odnose na strukturiranu populaciju i integriraju ekološke i genetske modele.

Utjecaj invazije egzotičnih vrsta na postojeće domaće ekološke zajednice i vrste možda je najvažnije pitanje očuvanja današnjice (OTA, 1993). Gotovo da nije bilo razvoja teorija koje predviđaju stope širenja vrsta unutar konteksta čak i jednostavnih zajednica, a srodni matematički problemi jednačina difuzije spregnutih reakcija također su izazovni. Iako se osnovni matematički modeli prostornog širenja mogu pratiti barem još od Fishera (1937), nedavni rad je pokazao da je situacija daleko složenija, jer stope širenja mogu varirati barem za red veličine kao pretpostavke modela. se menjaju. (npr. Lewis & amp Kareiva, 1993 Zadocks i Van Den Bosch, 1994) Dalji rad će moći dovesti do robusnih kvantitativnih predviđanja stopa širenja.

UPRAVLJANJE PRIRODNIM SISTEMIMA

Poslednjih godina došlo je do nagle promene u filozofiji upravljanja. (Hiborn et al, 1995) Stari cilj upravljanja pojedinim vrstama radi postizanja i održavanja optimalnih uslova zamijenjen je novim ciljem održavanja funkcije ekosistema i prilagođavanja novim uslovima ili promjenama u sistemu. Ova promjena odražava zreliji stav prema prirodi koji prepoznaje ograničenja našeg znanja i sposobnosti, važnost interakcije među vrstama i uvažavanje opasnosti načina komandovanja i upravljanja.

Ovaj novi pristup menadžmentu omogućava primjenu elemenata naučne metode u novom i značajnom kontekstu: možemo dizajnirati eksperimentalne šeme upravljanja kako bismo pružili informacije koje su potrebne za poboljšanje procesa upravljanja i prilagođavanje promjenama, čak i nepredviđenim promjenama. Ovaj novi pristup dovodi u pitanje naše matematičke i statističke vještine. Uspješna adaptacija zahtijeva djelotvornu i pravovremenu organizaciju podataka kroz procjenu parametara koji utiču na dinamiku sistema, uključujući i dinamiku našeg učenja. Te informacije se zatim moraju prevesti u procjenu vjerovatnih posljedica strategija i akcija upravljanja.

Glavni izazovi s kojima se suočava ljudska vrsta ne mogu se odgovoriti redukcionističkim ili podjelnim pristupom. Umjesto toga, moramo prikupiti svu svoju domišljatost i resurse kako bismo naučili o ponašanju netaknutih prirodnih sistema pod stresom i poremećajima, te naše ljudske institucije prilagodili ograničenom i ranjivom svijetu.

GLOBALNE PROMJENE I BIODIVERZITET

Klimatske promjene i s njima povezane promjene u stakleničkim plinovima učinile su imperativ ispitivanje potencijalnih utjecaja na prirodne sisteme i s tim povezanih povratnih informacija. Napredak u računalnim mogućnostima omogućio je izgradnju detaljnih individualnih modela koji uzimaju u obzir reakcije pojedinačnih stabala na promjene u uvjetima okoline i njihove međusobne učinke. Ipak, takvi modeli su izuzetno gladni podataka i imaju veliki potencijal za širenje grešaka. Da bismo njihova predviđanja učinili robusnim i omogućili povezivanje tih predviđanja s mnogo širim predviđanjima klimatskih modela i masom širokih informacija koje postaju dostupne putem daljinskog mjerenja, moramo pronaći načine da smanjimo dimenzionalnost i pojednostavimo ih detaljni modeli. Slični komentari primjenjuju se na modele drugih sistema, poput agregacije društvenih organizama od staničnih plijesni sluzi do morskih i kopnenih beskičmenjaka i kralježnjaka. Metode poput zatvaranja momenata i hidrodinamičkih granica, posuđenih iz drugih disciplina, pokazuju se izuzetno obećavajućim, posebno u kombinaciji s eksperimentalnim pristupima (Levin i Pacala, 1996).

Ovo predstavlja jedno od najizazovnijih i najvažnijih pitanja u nauci o ekosistemima. U isto vrijeme, mnoštvo podataka postaje dostupno iz globalnih sistema za posmatranje, a kritični eksperimenti pružaju razumijevanje veza između strukture i funkcije ekosistema, a posebno uloge biodiverziteta u održavanju sistemskih procesa. Narednih 5-10 godina imaju izuzetan potencijal za integrisane teorijske, empirijske i računarske pristupe za razjašnjavanje dubokih i važnih pitanja (Field, 1992. Bolker, 1995.).

DINAMIKA ZARAZNIH BOLESTI

Predmet dinamike zaraznih bolesti jedan je od najstarijih i najuspješnijih u matematičkoj biologiji već jedno stoljeće, a posljednjih godina doživio je snažan napredak u matematičkoj teoriji, te u primjeni te teorije na strategije upravljanja (vidi npr. Anderson i maj, 1991). Veći dio literature pretpostavlja homogeno miješanje, tako da je svaki pojedinac podjednako vjerojatan da će zaraziti svakog drugog pojedinca, ali takvi modeli nisu adekvatni za opisivanje centralnih kvalitativnih obilježja većine bolesti, posebno onih koje se prenose spolnim putem, ili za koje postoji prostorna ili društveno -ekonomska struktura lokalizira interakcije. Klasični rad Hethcotea i Yorkea (1984) o dinamici jezgrene grupe naglasio je važnost takvih efekata i formirao osnovu na kojoj počiva veliki broj nedavnih radova. Takav rad, koji uključuje prostornu strukturu, ovisnost o učestalosti i gustoći, te faktore ponašanja, ne samo da nas je natjerao na reviziju starih paradigmi, već je ponovo aktivirao međudjelovanje nelinearne dinamike, ekologije i epidemiologije.

MATEMATIČKA I RAČUNARSKA PITANJA KOJA SE OBRAZUJU NA SVIM DOMENIMA - - ODNOS IZMEĐU SIMULACIJE I MATEMATIKE

Revolucija u kompjuterskoj tehnologiji omogućava nam da izvodimo složene simulacije o kojima smo samo sanjali prije deset godina. Efikasna upotreba ove tehnologije zahteva znatnu upotrebu matematike u svim fazama procesa simulacije: kvantitativnu (ili kvalitativnu) formulaciju modela, dizajn odgovarajućih tipova podataka i algoritama, prevođenje modela u efikasne kompjuterske implementacije, procenu vrednosti parametara, vizualizacija izlaza i poređenje rezultata simulacije sa rezultatima daljnjeg eksperimentiranja. Matematika je takođe neophodna u kritičnom koraku razvoja algoritama koji izračunavaju važna svojstva modela bez pribegavanja numeričkoj simulaciji.

Nadalje, matematika može značajno poboljšati naše razumijevanje procesa koji se proučavaju simulacijom. Na primjer, teorije dinamičkih sistema opisuju obrasce koji su široko rasprostranjeni, toliko da su nazvani "univerzalnim". Razjašnjavanje takvih obrazaca koji se ponavljaju središnji je dio matematike. Matematika razmišlja o zajedničkom jeziku, kontekstu koji daje smisao rezultatima simulacije i čvrstu osnovu za algoritamsku infrastrukturu simulacije. Takva osnova osigurava da su metode simulacije generalizirane i sposobne za generiranje predviđanja. Štaviše, teorija može poslužiti kao osnova za smanjenje modela bez gubitka informacija, čime se poboljšava efikasnost simulacija velikih razmjera.

GLAVNI IZAZOVNI PROBLEMI KOJI SE NALAZE U SVIM OBLASTIMA MODELIRANJA SISTEMA

  • razmjeri i sprega
  • vremenska složenost i kodiranje
  • procjena parametara i tretman nesigurnosti
  • statistička analiza i rudarenje podataka
  • simulacijsko modeliranje i predviđanje.
  • velike i male nukleinske kiseline
  • proteini
  • membranski sistemi
  • opći makromolekularni sklopovi
  • ćelijski, tkivni, sistemi organizma
  • ekološki i evolucijski sistemi.
  • interpretacija slike i fuzija podataka
  • inverzni problemi
  • 2, 3 i vizualizacija više dimenzija i virtualna stvarnost
  • formalizmi za prostorno i vremensko kodiranje
  • složene geometrije
  • odnosi između mrežne arhitekture i dinamike
  • kombinatorna složenost
  • teorija sistema koji kombinuju stohastičke i nelinearne efekte, često u delimično distribuiranim sistemima.
  • modeliranje podataka i dizajn strukture podataka
  • algoritmi upita, posebno za heterogene tipove podataka
  • komunikacija sa serverom podataka, posebno peer-to-peer replikacija
  • upravljanje distribuiranom memorijom i upravljanje procesima.

Kao što je gore napomenuto, matematička analiza i računarsko modeliranje postali su neophodni alati u biologiji posljednjih godina. Ove su tehnike imale veliki utjecaj u područjima od ekologije i populacijske biologije do neuroznanosti do analize sekvenci gena i proteina te trodimenzionalnog molekularnog modeliranja. Matematičke i tehnike modeliranja omogućuju analizu i interpretaciju ogromnih količina podataka, dajući informacije i otkrivajući obrasce i odnose koji bi inače ostali skriveni.

S obzirom na suštinsku ulogu koju matematičke tehnike i tehnike modeliranja igraju u toliko različitih područja biologije, postoji jasna potreba za odgovarajućim mogućnostima obuke iz računske, matematičke i teorijske biologije. Odgovarajući i praktični mehanizmi za poticanje i njegovanje obuke iz računalne biologije mogli bi uključivati ​​1) programe stipendiranja diplomaca koji uključuju fakultete koji se bave i računarskim i eksperimentalnim pristupima, 2) postdoktorske stipendije za poticanje matematičara i računskih naučnika da nastave istraživačku obuku iz biologije i omogućiti biolozima da steknu računarske i modelarske vještine, i 3) ljetne radionice i kratke kurseve kako bi pomogli biolozima, matematičarima i računskim naučnicima da počnu premošćivati ​​jaz između ovih prilično različitih disciplina.

Pored obuke stručnjaka za računarsku biologiju, postoji jasna i dramatična potreba za poboljšanom obukom iz matematike i računarskih metoda za studente biologije ili druge koji bi mogli ući u radnu snagu u bilo kojoj naučnoj disciplini. Sustavni pristup, koji počinje na razini K-12, koji naglašava važnost matematike i modeliranja u biološkim aktivnostima (kako je navedeno u Nacionalnim standardima znanosti) pomogao bi osigurati da su studenti bolje pripremljeni za upotrebu matematičkih pristupa u nastavnim programima dodiplomske biologije, i manja je vjerovatnoća da će izbjeći matematički rigorozne kurseve na dodiplomskim programima zbog slabe matematičke pozadine ili „matematičke fobije“. Poboljšana matematička obuka na najranijim nivoima takođe će vjerovatno povećati broj studenata zainteresovanih za postdiplomske studije iz interdisciplinarnih oblasti matematičke i računske biologije. Veći naglasak na matematici i računarskim studijama na K-12 i dodiplomskom nivou takođe se može efikasno povezati sa programima za podsticanje žena i nedovoljno zastupljenih manjina da nastave karijeru u nauci, posebno u interdisciplinarnim oblastima koje povezuju biološke, matematičke i računarske nauke.

Konačno, treba priznati da kompjuterske simulacije i alati za matematičko modeliranje mogu biti efikasna nastavna sredstva u biološkim naukama. Teme poput odnosa strukture i funkcije proteina imaju velike koristi od interaktivnih, trodimenzionalnih grafičkih demonstracija. Računarske simulacije i animacije zasnovane na matematičkim modelima mogu biti izuzetno efikasan način za ilustraciju ponašanja i svojstava složenih sistema, u rasponu od interakcija protein-ligand do migracijskog ponašanja velikih životinjskih populacija. Stoga će uključivanje matematičkog i računskog kursa kao logične i sekvencijalne teme artikulisane u K-12 i dodiplomskim programima vjerovatno imati dalekosežne koristi za obrazovanje iz biologije.

Alon, R., Hammer, D. A., i Springer, T. A. (1995). Životni vijek veze P-selektin-ugljikohidrat i njen odgovor na vlačnu silu u hidrodinamičkom toku. Nature 374, 539-542.

Alt, W., Deutsch, A., i Dunn, G., ur., (1996). Mehanizmi kretanja ćelija i tkiva. Birkhaeuser Verlag, Basel.

Anderson, R.M. i May, R.M. (1991) Zarazne bolesti ljudi. Oxford Univ. Pritisnite.

Arnold, B. i Rossmann, M.G. (1986). Utjecaj grešaka, redundantnosti i sadržaja rastvarača u postupku molekularne zamjene za određivanje strukture bioloških makromolekula. Proc. Natl. Akad. Sci. USA 83, 5489-5493.

Asilomar (1995). Proteini 23, 295-460.

Bashford, D. i Karplus, M. (1990). pKa jonizujućih grupa u proteinima - atomski detalj iz kontinuumskog elektrostatičkog modela. J. Mol. Biol. 29, 10219-10225.

Berendsen, H. J. C. (1996.). Bio-molekularna dinamika dolazi sa godinama. Science 271, 954-955.

Berg, H. (1995). Generisanje obrtnog momenta pomoću Flagella rotacionog motora. Biophys. 68 (4 Suppl), 163S-166S.

Bolker, B.M., Pacala, S.W., Bazzaz, F.A. i Canham, C.D. (1995) Raznolikost vrsta i odgovor ekosistema na gnojidbu ugljičnim dioksidom - zaključci iz modela šuma umjerenog područja. Global Change Biology 1, 373-381.

Bolker, B. M., Pacala, S. W., Canham, C., Bazzaz, F. i Levin, S.A. (1995) Raznolikost vrsta i odgovor ekosistema na gnojidbu ugljičnim dioksidom: zaključci iz modela umjerenih šuma. Global Change Biology 1, 373-381.

Bourret, R. B., Borkovitch, K. A. i Simon, M. I. (1991). Putevi transdukcije signala koji uključuju fosforilaciju proteina u prokariotima. Ann. Rev. Biochem. 60, 401-441.

Bower, J.M., gostujući urednik (1992). Specijalno izdanje: Modeliranje nervnog sistema. Trendovi u neuronauci 15, #11.

Bowie, J. U., Luthy, R. i Eisenberg, D. (1991).Metoda za identifikaciju proteinskih sekvenci koje se savijaju u poznatu trodimenzionalnu strukturu. Science 253, 164-170.

Brodland, G. (1994). Metode konačnih elemenata za razvojnu biologiju. In International Review of Cytology, 150, Academic Press, Inc., str. 95-118.

Bray, D. (1995). Molekule proteina kao računski elementi u živim stanicama. Nature 376, 307-312.

Bryant, S. H. i Lawrence, C. E. (1993). Empirijska energetska funkcija za provlačenje proteinske sekvence kroz presavijajući motiv. Proteini 16, 92-112.

Charlesworth, B. (1994). Evolucija starosno strukturiranih populacija. Cambridge University Press, drugo izdanje.

Coyne, J. A., Aulard, S. i Berry, A. (1991). Nedostatak nedovoljne dominacije u prirodno prisutnoj pericentričnoj inverziji u Drosophila-Melanogasteru i njezine implikacije za evoluciju kromosoma. Genetika 129, 791-802.

Coyne, J.A., Charlesworth, B. i Orr, H.A. (1991). Haldaneovo pravilo je ponovo pregledano. Evolution 45, 1710-1714.

Davidson, L., Koehl, M., Keller, A. i Oster, G. (1995). Kako morski ježevi gastruliraju? Razlikovanje mehanizama primarne invaginacije pomoću biomehanike. Razvoj 121, 2005-2018.

Dembo, M. (1989). Mehanika i kontrola citoskeleta u Amoeba proteus. Biophys. J. 55, 1053-1080.

Doering, C., Ermentrout, B. i Oster, G. (1995). Rotacioni DNK motori. Biophys. J. 69, 2256-2267.

Durrett, R. i Levin, S.A. (1994) Stohastički prostorni modeli: Korisnički vodič za ekološke primjene. Phil. Trans. Soc. Lond. B. 343, 329-350.

Easterwood, T. R., Major, F., Malhotra, A. i Harvey, S. C. (1994). Orijentacije transferne RNK na ribosomalnim A i P lokacijama. Nucl. Acid. Res. 22, 3779-3789.

Ewald, P.W. (1995). Evolucija virulencije - objedinjujuća veza između parazitologije i ekologije. J. Parasitology 81, 659-669.

Eisenberg, D. i McLachlan, A. D. (1986.). Energija solvacije u savijanju i vezivanju proteina. Nature 319, 199-203.

Ellington, C.P. i Pedley, T.J., ur. (1995). Biološka dinamika fluida. Company of Biologists Limited, Cambridge UK

Field, C.F., Chapin III, F.S., Matson, P.A. i Mooney, H.A. (1992) Odgovori kopnenih ekosistema na promjenjivu atmosferu: pristup zasnovan na resursima. Ann. Rev Ecol. Syst. 23, 201-235.

Findlay, J. B. C. (1996). Modeli membranskih proteina. BIOS, Oksford

Fisher, R.A. (1937). Talas napretka povoljnih gena. Ann. Eugen. (Lond.) 7, 355-369.

Fleischmann, R.D., Adams, MD, White, O., Clayton, R.A. (1995) Slučajno sekvenciranje cijelog genoma i sklapanje Haemophilus influenzae Rd. Nauka 269, 496-512.

Frank, S.A. (1993). Evolucija raznolikosti domaćin-parazit. Evolucija 47, 1721-1732.

Frank, S.A. (1994). Koevolucionarna genetika domaćina i parazita s kvantitativnim nasljeđivanjem. Evolucijska ekologija 8, 74-94.

Gao, J. (1996). Hibridne kvantne i molekularne mehaničke simulacije - alternativa efektima rastvarača u organskoj hemiji. Acc. Chem. Res. 29, 298-305.

Gilson, M. K., McCammon, J. A. i Madura, J. D. (1995). Simulacija molekularne dinamike s kontinualnim elektrostatičkim modelom otapala. J. Comput. Chem. 16, 1081-1095.

Goldstein, B. i Wofsy, C., ur. (1994). Predavanja iz matematike u naukama o životu 24: Ćelijska biologija. Američko matematičko društvo, Providence, RI.

Golomb, D., Wang, X-J, i Rinzel, J. (1996) Propagation of Spindle Waves in a Thalamic Slice Model. J. Neurophys 75, 750-769.

Griffiths, R.C. i Tavare, S. (1996). Računske metode za koalescent. IMA tom, P. Donnelly i S. Tavare, ur. U štampi.

Guida, W. C. (1994). Softver za dizajn lijekova zasnovan na strukturi. Curr. Opin. Struc. Biol. 4, 777-781.

Harris-Warrick, R., Marder, E., Selverston, A. i Moulins, M., ur. (1992). Dinamičke biološke mreže: Stomatogastrični nervni sistem, MIT Press

Hethcote, H.W. i Yorke, J.A. (1984) Gonoreja: dinamika prijenosa i kontrola. Lect. Notes in Biomath. 56, 1-105.

Hilborn, R., Walters, C. J. i Ludwig, D. (1995.) Održiva eksploatacija obnovljivih izvora. Godišnji pregled ekologije i sistematike 26, 45-67.

Ho, D. D., Neumann, A. U., Perelson, A. S., Chen, W., Leonard, J. M. i Markowitz, M. (1995). Brzi obrt plazma viriona i CD4 limfocita u HIV-1 infekciji. Nature 373, 123-126.

Honig, B. i Nicholls, A. (1995). Klasična elektrostatika u biologiji i hemiji. Science 268, 1144-1149.

Humphreys, D. D., Freisner, R. A. i Berne, B. J. (1994). Algoritam molekularne dinamike u više vremenskih koraka za makromolekule. J. Phys. Chem. 98, 6884-6892.

Jaeger, L., Michel, F. i Westhof, E. (1994). Učešće GRNA Tetraloop u tercijarnim interakcijama dugog dometa. J. Mol. Biol. 236, 1271-1276.

Jafri, S. M. i Keizer, J. (1994) Difuzija inozitol 1,4,5-trifosfata, ali ne i Ca2+, neophodna je za klasu Ca2+ talasa induciranih inozitolom 1,4,5-trifosfatom. Proc. Natl. Akad. Sci. 91, 9485-9489.

Johnson, B. A. i Blevins, R. A. (1994). NMRView: Računarski program za vizualizaciju i analizu NMR podataka. J. Bimolec. NMR 4, 603-614.

Kearsley, S.K., Underwood, D.J., Sheridan, R.P. i Miller, MD (1994). Flexibaze - način da se poboljša upotreba molekularnih metoda pristajanja. J. Comp. Asist. Mol. Design 8, 565-582.

Koch, C. i Segev, I., ur. (1989). Metode u neuronskom modeliranju: od sinapsi do mreža, MIT Press, Cambridge MA. Drugo izdanje, u štampi 1996.

Kontoyianni, M. i Lybrand, T. P. (1993). Trodimenzionalni modeli za integralne membranske proteine: mogućnosti i zamke. Perspektiva, medikamentni disk. Dizajn 1, 291-300.

Kopell, N. i LeMasson, G. (1994) Ritmogeneza, amplitudna modulacija i multipleksiranje u kortikalnoj arhitekturi, Proc. Natl. Akad. Sci, USA 91, 10586-10590.

Kreusch, A. i Schulz, G. E. (1994) Rafinirana struktura porina iz Rhodopseudomonas blastica. Poređenje sa Porinom iz Rhodobacter capsulatus. J. Mol. Biol. 243, 891-905.

Lande, R. (1993). Rizici izumiranja stanovništva iz demografske i ekološke stohastičnosti. Am. Nat. 142, 011-927.

Lande, R. (1994). Rizici izumiranja stanovništva od novih štetnih mutacija. Evolution 48, 1460-1469.

Lander, E.S. i Waterman, M.S. (1995). Izračunavanje tajni života, National Academy Press, Washington, D.C.

Lauffenburger, D. A. i J. J. Linderman (1993). Receptori: modeli za vezivanje, trgovinu i signalizaciju. Oxford University Press, Oxford.

Leahy, D.J., Hendrickson, W.A., Aukhil, I. i Erickson, H.P. (1992). Struktura domene fibronektina tipa III iz Tenascina u fazi MAD analize selenometionil proteina. Science 158, 987-991.

Lee, C. i Subbiah, S. (1991). Predviđanje konformacije bočnog lanca proteina optimizacijom pakiranja. J. Mol. Biol. 217, 373-388.

Levitt, M. (1993). Precizno modeliranje konformacije proteina automatskim usklađivanjem segmenata. J. Mol. Biol. 226, 507-533.

Levin, S.A. i Pacala, S.W. (1996). Teorije pojednostavljenja i skaliranja prostorno distribuiranih procesa. U štampi, 1997. U prostornoj ekologiji: uloga prostora u dinamici stanovništva i međuspecifičnim interakcijama. D. Tilman i P. Kareiva, ur., Princeton University Press, Princeton NJ.

Lewis, M.A., Kareiva, P. (1993). Allee Dynamics i širenje invazivnih organizama. Teorijska populaciona biologija 43, 141-158.

Lyubchenko, Y. Shlyakhtenko, L., Harrington, R., Oden, P. i Lindsay, S. (1993). Mikroskopija atomske sile duge DNK: Snimanje u zraku i pod vodom. Proc. Natl. Akad. Sci. USA 90, 2137-2140.

Misra, V.K., Hecht, J.L., Sharp, K.A., Friedman, R.A. i Honig, B. (1993). Učinci soli na interakcije proteina i DNK-Lambda-CI represor i EcoRI Endonukleaza. J. Mol. Biol. 238, 264-280.

Mogilner, A. i Oster, G. (1996). Mobilnost ćelija pokrenuta polimerizacijom aktina. Biophys. J., u štampi.

Murray, A. i Hunt, T. (1993). Ćelijski ciklus: Uvod. Njujork, W.H. Freeman.

Murray, J. i Oster, G. (1984). Modeli vuče stanica za generiranje uzorka i oblika u morfogenezi. J. Math. Biol 19, 265-80.

Naranjo, D., Latorre, R., Cherbavaz, D., McGill, P., i Schumaker, M. F. (1994). Jednostavan model za površinsko punjenje na ionskim kanalima. Biophysical J. 66, 59-70.

OTA (Ured za procjenu tehnologije), (rujan, 1993). Štetne neatohtone vrste u Sjedinjenim Državama. OTA-F-565. US Govt. Štamparija, Washington D.C.

Oliver, T., Dembo, M. i Jacobson, K. (1995). Vučne sile u ćelijama za kretanje. Cell Motil. Cytoskel. 31, 225-240.

Olsen, L., Sherratt, J. i Maini, P. (1995). Mehanohemijski model za kontrakciju kožne rane odraslih i trajnost ugovorenog profila pomaka tkiva. J. Theor. Biol. 177(2), 113-128.

Orengo, C. A., Swindell, M. B., Michie, A. D., Zvelebil, M. J., Driscoll, P. C., Waterfield, M. D. i Thornton, J. M. (1995). Strukturna sličnost između Pleckstrinove homološke domene i verotoksina: problem mjerenja i vrednovanja strukturne sličnosti. Prot. Sci. 4, 1977-1983.

Peskin, C. i Oster, G. (1995). Koordinirana hidroliza objašnjava mehaničko ponašanje Kinesina. Biophys. J. 68 (4), 202s-210s.

Rayment, I. i H. Holden (1994). Trodimenzionalna struktura molekularnog motora. TIBS 19, 129-134.

Ringe, D. i Petsko, G.A. (1996). Korisnički vodič za kristalografiju proteina. U Protein Engineering and Design, P.R. Carey, ur. Academic Press, San Diego.

Roughgarden, J. (1979). Teorija populacione genetike i evolucione ekologije: Uvod. Macmillan, New York.

Rybenkov, V.V., Cozzarelli, N.R. i Vologodskii, A.V. (1993). Vjerojatnost DNK čvorova i efektivni dijametar dvostruke spirale DNK, Proc. Nat. Akad. Sci. 90, 5307-5311.

Schlick, T. i Olson, W.K. (1992). Supercoiled DNK Energetics and Dynamics by Computer Simulation, J. Mol. Biol. 223, 1089-1119.

Scholey, J. (1994). Transport organela na bazi kinezina. U modernoj ćelijskoj biologiji: mikrotubule. J. S. Hyams i C. W. Lloyd, ur. New York, Wiley-Liss. 13: str. 343-365.

Senderowitz, H., Guanieri, F. i Still, W. C. (1996.), Pametna Monte Carlo tehnika za simulaciju slobodne energije multikonformacijskih molekula, izravno izračunavanje konformacijskih populacija organskih molekula. J. Amer. Chem. Soc. 117, 8211-8219.

Shadlen, M. i Newsome, W. (1994), Buka, neuronski kodovi i kortikalna organizacija. Curr. Opin. Neurobiol. 4, 569-579.

Silver, R.B. Calcium, BOBs, Microdomains and a Cellular Decision: Control of Mitotic Cell Division in Blastomeres of Sand Dollar, Cell (u štampi).

Simmons, A. H., Michal, C. A. i Jelinski, L. W. (1996). Molekularna orijentacija i dvokomponentna kristalna frakcija paukove svile Dragline, Science 271, 84-87.

Smith, K. C. i Honig, B. (1994). Procjena konformacijske slobodne energije petlji u proteinima. Proteini: struktura, funkcija i genetika 18, 119-132.

Smith, S. B., Cui, Y. i Bustamante, C. (1996). Prenaprezanje B-DNA: Elastični odgovor pojedinačnih dvolančanih i jednolančanih molekula DNK, Science 271, 795-799.

Softky, W.R. (1995). Jednostavni kodovi nasuprot efikasnim kodovima. (Komentar) Curr. Opin. Neurobiol. 5, 239-247.

Softky, W.R. i Koch, C. (1993). Vrlo nepravilno ispaljivanje kortikalnih ćelija nije u skladu s vremenskom integracijom slučajnih EPSP -ova. J. Neuroscience 13, 334-350.

Stasiak, A., i sur. (1996). Određivanje spiralnog ponavljanja DNK i strukture supercoiled DNK krio-elektronskom mikroskopijom. U Matematički pristupi biomolekularnoj strukturi i dinamici, Zbornik radova IMA 82, Springer Verlag, New York, str. 117.

Steinhoff, H. J., Mollaaghabada, R., Altenbach, C., Khorana, H. G. i Hubbell, W. L. (1994). Studije o strukturi i dinamici označavanja centrifugiranog centrifugiranja u Bacteriorhodopsinu. Biophys. Chem. 56, 89-94.

Stuart, G.J. i Sakmann, B. (1994). Aktivno širenje potencijala somatskog djelovanja u dendrite neokortikalnih piramidalnih stanica. Nature 367, 69-72.

Sumners, D.W., Ernst, C., Spengler, S.J. i Cozzarelli, N.R. (1995). Analiza mehanizma rekombinacije DNK pomoću tanglova, kvartalni pregledi biofizike 28, 253-313.

Svoboda, K. i S. Block (1994). Mjerena sila i brzina za pojedinačne molekule kinezina. Ćelija 77, 773-84.

Thorne, J.S., Kishino, H. i Febenstein, J. (1992). Kretanje ka stvarnosti: poboljšani model verovatnoće evolucije sekvence. J. Mol. Evolucija 34, 3-16.

Tilman, D. (1994) Konkurencija i biodiverzitet u prostorno strukturiranim staništima. Ekologija 75, 2-16.

Tirrell, J. G., Fournier, M. J., Mason, T. L. i Tirrell, D. A. (1994). Biomolekularni materijali. Chem. Eng. Vijesti, 19. decembar, 40-51.

Tranquillo, R. T. i Alt, W. (1996). Stohastički model citomehanike posredovane receptorima i dinamičke morfologije leukocita. J. Math. Biol. 34, 361-412.

Tranquillo, R. i J. D. Murray (1993). Mehanički model kontrakcije rane. J. Surg. Res 55, 233-47.

Tuljapurkar, S. i Wiener, P. (1994). Migracija u varijabli: Istraživanje evolucije povijesti života korištenjem modela strukturirane populacije. J. Theor. Biol. 166 75-90.

Tuljapurkar, S. (1994). Stohastička demografija i životne istorije. U Frontiers in Mathematical Biology, S.A. Levin, ur. Springer-Verlag, Berlin, str. 254-262.

Tyson, J. J., Novak, B., Odell, G. M., Chen, K. i Thron, C. D. (1996). Kemijska kinetička teorija: razumijevanje regulacije ćelijskog ciklusa. Trendovi u biokemijskim naukama 21, 89-96.

Walters, C. i Maguire, J.J. (1996). Lekcije za procjenu zaliha iz kolapsa sjevernog bakalara. Recenzije u biologiji riba i ribarstvu 6, 125-137.

Walters, C. i Parma, R.M. (1996). Strategije fiksne stope eksploatacije za suočavanje s posljedicama klimatskih promjena. Canadian Journal of Fisheries And Aquatic Sciences 53, 148-158.

Williams, N. (1996). Sekvenca genoma kvasca fermentira Nova istraživanja, nauka 272, 481-481.

White, J.H., (1992). Geometrija i topologija. In Proceedings of Symposia in Applied Mathematics 45, American Mathematical Society, Providence, R.I., 17.

Whittington, M.A., Traub, R.D., i Jefferys, J.G.R. (1995). Sinkronizirane oscilacije u međuneuronskim mrežama pokrenute aktivacijom metabotropnog receptora glutamata. Nature 373, 612-615.

Wofsy, C., Kent, U.K., Mao, S-Y., Metzger, H., i Goldstein, B. (1995). Kinetika fosforilacije tirozina kada se IgE dimeri vežu za Fce receptore na bazofilnim ćelijama leukemije štakora. J. Biol. Chem. 270, 20264-20272.


Citoskelet aktomiozina: generator sile u imunološkoj sinapsi

Sile koje limfociti T doživljavaju tijekom formiranja sinapse mogu doći izvana, ali mogu doći i iz unutrašnjosti koju stvara vlastiti citoskelet ćelije. Mnogi pregledi opisuju i raspravljaju o remodeliranju citoskeleta u imunološkoj sinapsi i njegovoj potencijalnoj ulozi. Ovdje ćemo se koncentrirati na ulogu citoskeleta aktomiozina u stvaranju sila. U prvom dinamičkom istraživanju stvaranja imunološke sinapse na dvosloju umjetnog lipida, Grakoui i sur. predložio je model formiranja sinapse u tri faze (10): u prvoj fazi, vezivanje LFA-1 u središtu novonastale sinapse omogućilo bi##x0201Ca uporište za citoskeletne protruzivne mehanizme koji tjeraju najudaljeniji prsten membrane T stanica u blisku apoziciju sa supstratom ” u drugoj fazi, transport TCR –pMHC parova u središte sinapse bi se pokretao aktinom, a u posljednjoj fazi, sile koje bi se izvršile bi se uravnotežile, što bi dovelo do stabilizacije (10). Ovaj model je već predložio da će sile generirane citoskeletom T limfocita odigrati ključnu ulogu u formiranju imunološke sinapse. Izvanredno je napomenuti da se ovaj model tako dobro uklopio u eksperimentalne podatke koji su kasnije pribavljeni. Već dugo je poznato da aktinski citoskelet kontrolira aktivaciju T limfocita na različitim razinama, poput adhezije na APC, ranog signaliziranja putem TCR -a i oslobađanja citolitičkih granula ili citokina (67 �). T limfociti, kada ih aktivira TCR�, brzo se šire (za 2𠄴 min) po aktivirajućem supstratu ili ćeliji s kojom stupaju u interakciju, stabiliziraju se (15� min), a zatim se povlače (10, 21, 72&# x0201374). Ove faze podsjećaju na faze uočene kada se adherentne ćelije šire na svom supstratu (75). Zaista, različite zone imunološke sinapse ili supramolekularne aktivacijske skupine (SMAC) uspoređene su s lamelipodijem (za distalni SMAC), adhezivnom lamelom (za periferni SMAC) i uropodom (za neljepljivi središnji SMAC) ) mobilne ćelije za lijepljenje (76). Tokom formiranja sinapse, mikroklasteri receptora se formiraju na periferiji, a zatim se kreću prema centru sinapse (77). LFA-1 klasteri se zaustavljaju u zoni pSMAC lamele, dok TCR mikroklasteri prate svoj put prema cSMAC-u gdje se endocitoziraju (78, 79) ili izlučuju (80).

U kontekstu ranije opisanog širenja, predloženo je da se centripetalno kretanje receptorskih klastera pokreće kombinacijom potisnih sila koje potječu iz retrogradnog toka aktina u lamelipodiju i sila povlačenja koje u lameli stvaraju kontrakcije zasnovane na miozinu. Zaista, pokazalo se da je unutrašnji tok kortikalnog F-aktina u imunološkoj sinapsi glavna pokretačka snaga kretanja mikroklastera (67, 81 �). Uloga kontrakcija zasnovanih na miozinu II na lameli u kretanju mikroklastera, iako je kontroverznija (85), takođe se pokazalo da kontroliše centripetalno kretanje i TCR i LFA-1 mikroklastera (86�). Može se spekulisati da bi otpor TCR, LFA-1 i drugih receptora na ovu mobilizaciju stvorio vučne sile na vezama receptor/ligand. Stoga bi sprezanje receptora s aktinskim citoskeletom zajedno s pokretljivošću liganda na membrani APC -a bili ključni elementi u stvaranju sile na receptorima. Adapterski molekuli, kao što je talin, posreduju u interakciji LFA-1 sa aktinskim citoskeletom (89). Zaista se pokazalo da stvaranje lokaliziranih vučnih sila retrogradnim protokom aktina reguliše adheziju (90, 91) u mnogim tipovima ćelija, uključujući T limfocite koji formiraju imunološke sinapse (92). Nasuprot tome, spajanje TCR-a sa aktinskim citoskeletom ostaje neuhvatljivo. Ipak, interakcije TCR klastera s aktinom otkrivene su u eksperimentima koji su uveli selektivne barijere, što je promijenilo TCR mikroklasterski transport do centralnog SMAC -a (82, 93). Povezivanje signalosoma sa tirozin-fosforilisanim CD3 kompleksima može doprineti dinamičkom spajanju TCR� kompleksa sa protokom aktina. Pokretljivost liganda na površini APC -a je još jedan parametar koji treba uzeti u obzir pri stvaranju sila na receptorskim/ligandnim vezama (92, 94, 95) (Slika 2 i vidi kasniju raspravu u odjeljku “T Limfociti u interakciji sa stanicama koje Imaju različita mehanička svojstva”). Za rješavanje ovih specifičnih aspekata potrebno je više studija i analiza modela.

Slika 2.Uloga citoskeleta T limfocita i APC u naprezanju sile na veze receptor/ligand. (A) Centripetalni tok aktina djeluje na veze receptor/ligand kada su receptori spojeni adapterom za citoskelet. Ove sile mogu dovesti do konformacijskih promjena receptora i signalizacije. (B) Kada su ligandi povezani sa citoskeletom APC, sile na veze receptor/ligand su izložene otporu zbog smanjene pokretljivosti liganada na površini APC i sile koje djeluju na veze su povećane.


Uvod

Ožiljak/TALAS je dominantan izvor izbočina aktina na rubu ćelija koje se sele. Konkretno, lamelipodi (u stanicama sisara kultiviranih u 2-D) i pseudopodi (u stanicama u 3-D okruženjima ili ćelijama kao što su amebe) pokreću se Scar/WAVE regrutirajući kompleks proteina povezanih s aktinom (Arp2/3), što zauzvrat potiče povećanje broja polimerizirajućih aktinskih niti i rast aktinskih struktura [1]. Radi kao dio velikog, peteročlanog kompleksa, čiji članovi imaju više imena [2] u ovom radu, oni će se nazivati ​​Nap1, PIR121, Scar, Abi i Brk1 u Dictyostelium, i Nap1, PIR121, WAVE2, Abi2 i HSPC300 kod sisara.

Glavni poznati aktivator aktivacije Scar/WAVE kompleksa je mali GTPase Rac. Neaktivni Rac je vezan za gvanozin 5 ’difosfat (BDP), ali nakon stimulacije postaje privremeno vezan za gvanozin 5’ trifosfat (GTP). Oblik vezan za GTP, ali ne i za BDP, veže se za kompleks [3], posebno putem A mjesta PIR121, koje uključuje domenu DUF1394 koja se veže za Rac [4]. Interakcija sa GTP-vezanim Rac-om je neophodna da bi kompleks mogao funkcionirati [3,5]. Međutim, iako je jasno da je Rac bitan, on nije jedini regulator [1]. Različiti eksperimenti su otkrili da se aktivacija Rac događa kasnije od početka protruzije zasnovane na aktinu [6], a polimerizacija aktina inducirana signalom može se dogoditi prije aktivacije Rac [7]. U Dictyostelium, Scar/WAVE ponašanje je mnogo više lokalno promjenjivo od Rac aktivnosti [8], pa Rac ne može jednostavno pokrenuti promjene u Scar/WAVE. Da bi se razumjela dinamika pseudopoda, od vitalnog je značaja nabrojati različite načine regulacije Scar/WAVE.

Jedan potencijalni oblik regulacije – fosforilacija – opisan je u brojnim radovima, a nalazi se i u neciljanim i visokopropusnim ekranima. Tipična priča je da se Scar/WAVE fosforilira kao odgovor na vanjsko signaliziranje, putem kinaza kao što je (posebno) globalni pretvarač signala ERK2. To je opisano u kultiviranim fibroblastima [9], mišjim embrionalnim fibroblastima (MEF) [10] i endotelnim stanicama [11]. Utvrđeno je da fosforilacija mijenja kompleks iz neaktivnog u aktivirano stanje, pa ožiljak/valovita fosforilacija izravno dovodi do polimerizacije aktina. Utvrđeno je da se tirozin kinaze, posebno Abl, aktiviraju na sličan način [12,13]. Ovi izvještaji su znatiželjni iz više razloga. Prvo, aktin je jako kiseli protein, tako da fosforilacija vezujućih proteina obično slabi njihov afinitet za aktin i proteine ​​povezane s aktinom. Drugo, ERK2 ima čvrsto definiranu konsenzusnu sekvencu, međutim, predložena mjesta fosforilacije (i potvrđena od nas u nastavku) ne odgovaraju ovom konsenzusu. Stoga smo detaljno istražili biološke funkcije Scar/WAVE fosforilacije. Odvojeni skup fosforilacija prisutan je u C-terminalnom VCA domenu Scar/WAVE. Ne može se otkriti, na primjer, promjenom obrasca traka na western blotovima i teško ga je vidjeti masenom spektrometrijom, tako da je daleko manje široko opisan. Mi [14] i drugi [15] smo pokazali da je ovo konstitutivno i da ima ulogu u podešavanju osjetljivosti kompleksa Scar/WAVE umjesto da ga aktivira. I fosfomimetički i mutanti s nedostatkom fosforilacije su aktivni.

Jedan ključni proces u biologiji Scar/WAVE koji je posebno slabo shvaćen je autoaktivacija. Jasno je da se pseudopodi migrirajućih ćelija (koje su uzrokovani Scar/WAVE) kontroliraju pozitivnim povratnim informacijama – nova polimerizacija aktina se događa u blizini nedavnih pseudopoda [8], što dovodi do putujućih valova na rubovima stanica [16], ali mehanizam ove regulacije nije dobro shvaćen [17,18]. Međutim, naglašava važnost razumijevanja pune dinamike Scar/WAVE -a - njegovo regrutiranje i oslobađanje od pseudopoda, te njegovu sintezu i raspad - umjesto fokusiranja isključivo na njegovu aktivaciju.

Ne postoji uvjerljiv razlog za povezivanje fosforilacije Scar/WAVE sa korakom aktivacije. Fosforilacija bi mogla promijeniti aktivnost kompleksa nakon što se aktivira ili promijeniti svojstva poput stope autoaktivacije ili stabilnosti Scar/WAVE -a nakon što se regrutira [18]. U ovom radu otkrivamo da se čini da je primarna uloga fosforilacije usredotočena na pristransko ponašanje pseudopoda, kako to zahtijevaju modeli ćelijske migracije zasnovane na pseudopodima, a ne na pokretanju novih pseudopoda ili polimerizaciji aktina.


Zaključne napomene

Kao što smo ovdje pregledali, fina interakcija između aktina i citoskeleta mikrotubula i prometa unutarćelijskih vezikula je ključna za funkcije T stanica, od migracije do TCR signalizacije, formiranja imunoloških sinapsa, aktivacije T stanica i efektorskih funkcija. Detaljan molekularni mehanizam ovog preslušavanja nije u potpunosti shvaćen. Niz molekula koji povezuju strukture citoskeleta i njihove regulatorne molekule, zajedno s onima koji povezuju proteine ​​usidrene plazma membranom sa citoskeletom, ključan je za ovu regulaciju, a njihovo specifično djelovanje treba dalje istražiti. Slično, trenutno se otkrivaju nove stanične značajke kojima je potrebno međusobno djelovanje citoskeleta. Na primjer, uloga mehaničkih sila u fiziologiji T ćelija postaje polje aktivnog istraživanja, a uloga citoskeletnog preslušavanja zahtijeva dalju integraciju u ove procese. In vivo, T ćelije se kontinuirano kreću u gužvi iz koje mogu primiti mehaničke znakove. U tom smislu, čini se da posredni filamenti, treća važna komponenta staničnog citoskeleta, igraju ključnu ulogu u drugim stanicama u osiguravanju mehaničke stabilnosti stanica, kao i u mehano-transdukciji s površine ćelije u jezgru. Dinamika, funkcija i interakcija među vlakna s različitim ćelijskim komponentama još uvijek su slabo istraženi u T ćelijama i bit će zanimljivo polje za istraživanje. Zanimljivi regulatori polariteta kao što je Apc osiguravaju međudjelovanje između tri citoskeletne strukture.


Odgovor autora

Prije nego što zaronimo u korov, predložio bih da bi rukopis mogao započeti jednostavnom izjavom o interaktivnim magnetskim sistemima. Možda bi kratak sažetak za vaše razmatranje mogao biti "Ukupna energija spinskog sistema ima pojmove koji se odnose na interakciju pojedinačnih spinova sa vanjskim magnetnim poljem, plus energija interakcije spinova među njima. Kasniji doprinos može biti prilično velik , što se događa u feromagnetizmu. Ova ukupna energija mora se usporediti s toplinskom energijom, a za sisteme u interakciji, toplinska energija može biti premala da bi se značajno uništili spinovi. Dakle, mogućnost za eksperimentatore da iskoriste interakciju magnetskih nanočestica in vivo sa razumnim (

1 T) vanjska polja nisu nerazumna. "Također, i nakon komentara recenzenata, morate izričito unaprijed reći da raspravljate o načelnim pitanjima, jer potrebni materijali tek trebaju biti otkriveni ili sintetizirani in vivo.

Recenzenti pokreću niz kritičnih tehničkih pitanja. Tražim da odgovorite na svaki komentar recenzenta i u skladu s tim izmijenite rukopis. Sažetak ključnih pitanja uključuje:

1) Dalja rasprava o fizici feritina, za koju postoji znatna literatura, a ja bih se također založio za raspravu o poznatim klasama svih jedinjenja koja sadrže željezo/nikl/kobalt/rijetke zemlje koja bi se mogla zaplijeniti za upotrebu u Biology.

2) Analitičari interakcije feritina i drugih molekula, koji ne koriste kvazistatičku aproksimaciju. Kao što je primijetio Littlewood, vrijeme relaksacije je kratko, tj. procjenjuje se na manje od 100 fs, i daleko je kraće od perioda za RF pobuđivanje u mnogim eksperimentalnim radovima o kojima raspravljate.

3) Rasprava o prethodnim eksperimentima je nejasna i treba je jasno izneti. Kao što je primijetio recenzent 2, slažete se da se mnoge tvrdnje čine nerazumnim za interakcije između feritina i Zemljinog magnetnog polja od približno 50 mT. Ovo neslaganje treba jasno navesti. Zatim podižete dodatnu točku da se efekti interakcija mogu vidjeti u približno 1 T magnetskom polju. Kasniji se lako dobivaju u laboratoriji, čak se lako mogu nabaviti za lokalizirana, impulsna polja. Neka se ova nova tvrdnja jasno istakne.

4) Diskusija – čak i kratka – o izgledima za materijale sa velikim interakcijama koji se sintetišu.

5) Rasprava o eksperimentalnom putu naprijed bila bi vrlo koristan i moćan način za zaključivanje rukopisa.

Sve izmjene, ispravke i dopune mog rukopisa po uredniku za recenziranje i prijedlozima recenzenata jasno su istaknuti u cijelom revidiranom rukopisu. Sažetak njih je naveden ovdje:

1) Uključio sam jednostavnu izjavu u uvodni dio rukopisa o interakcijskom magnetskom sistemu, prema prijedlogu urednika koji recenzira. Sada jasno izjavljujem da se u rukopisu tema raspravlja iz principa, takođe po pregledu prijedloga urednika.

2) Slažem se sa svim recenzentima da je sada najveći izazov u magnetogenetici eksperimentalni izazov izolacije i mjerenja feritina strukturno i magnetski, nadam se na nivou jedne čestice. Proveo sam široku pretragu literature o eksperimentalnim metodama koje bi mogle biti prikladne za takav zadatak, a rukopis sada uključuje opsežnu raspravu o potencijalnom eksperimentalnom putu naprijed, prema zahtjevima svih recenzenata i urednika. Gdje je to prikladno, sada jasno navodim koja bi eksperimentalna tehnika mogla biti posebno prikladna za testiranje nekih mojih predviđanja modela.

3) Sada jasno navodim eksperimentalni raspon valjanosti mojih proračunatih procjena i jasno tvrdim da neki, ali nikako ne svi, prethodni eksperimenti u magnetogenetici spadaju u taj eksperimentalni raspon, pa stoga zahtijevaju daljnje pažljivo eksperimentalno proučavanje i potvrdu.

4) Nakon što sam primio zahtjev recenzenata, izvršio sam opsežnu pretragu literature o prethodnim nalazima fizike i nauke o materijalima o feritinu, i svi oni relevantni citati koje su recenzenti tražili sada su citirani u revidiranom rukopisu. Gdje je prikladno, sada jasno navodim gdje se prethodni eksperimentalni nalazi relativno poklapaju sa mojim pretpostavkama sistema modela.

5) Sada priznajem izazov dinamike magnetizacije feritina, prema zahtjevu recenzenta. Sada imam produženu diskusiju o dinamici magnetizacije feritina u rukopisu, istovremeno jasno priznajući da je ova spekulativna tema jako nedovoljno proučena u magnetogenetici i da zahtijeva daljnja istraživanja.

6) Po zahtjevu recenzenta, sada imam opsežniju raspravu o procjeni dijamagnetne deformacije, i uključivao sam novi, specifičniji proračun reda veličine na osnovu rezultata mehanike kontakata koji razrađuje moju procjenu modela i dodatno je opravdava. Po prijedlogu recenzenta, dodao sam dodatne reference koje podupiru taj prijedlog modela.

7) Preispitujući zahtjev urednika, sada ću uključiti kratku diskusiju o širim mogućnostima korištenja sintetiziranih materijala s velikim interakcijama koje bi mogle biti moguće s proteinom feritina. Dodao sam brojne citate da potaknem tu raspravu i prijedlog.

8) Prema potrebi, prema prijedlozima recenzenata, izmijenio sam i pojednostavio relevantne brojke. Dodao sam još oznaka za koje su recenzenti istaknuli da su potrebne i uklonio neke suvišne ili zavaravajuće linije i strelice na nekim brojkama za koje su recenzenti istaknuli da su zbunjujuće.


Pogledajte video: ЛЕМУРИЙСКО ЛЕЧЕНИЕ (Decembar 2022).