Informacija

Ar yra žurnalų, skirtų teoriniams baltymų ir baltymų sąveikos modeliams?

Ar yra žurnalų, skirtų teoriniams baltymų ir baltymų sąveikos modeliams?


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.

Ar yra gerbiamų mokslinių žurnalų, leidžiančių skelbti baltymų ir baltymų sąveikos modelius, gautus naudojant prijungimo modeliavimą? Taip pat aptarčiau konkretaus prijungimo režimo, kurį radau per modeliavimą, biologinę reikšmę ir kaip jis atitinka turimus eksperimentinius įrodymus. Esmė ta, kad mano dokumente nebūtų jokių naujų eksperimentinių įrodymų. Atvirkščiai, aš analizuoju esamus eksperimentinius įrodymus literatūroje ir parodysiu, kad mano pasiūlytas sąveikos modelis paaiškina šiuos duomenis. Ar yra garbingų žurnalų, priimančių tokio tipo tyrimus? Ar galite paskelbti keletą tokių žurnalų pavyzdžių?

Be to, ar galite paskelbti keletą nuorodų į tokius gerus straipsnius, kaip šie, tikiuosi, kad jie bus labai cituojami, jei tokių yra?


Baltymų ir baltymų sąveika yra biofizikos sritis, todėl tikrai Biophysical Journal (išleido Cell) yra puiki vieta ieškoti.

PNAS turi platų sričių spektrą ir daug dėmesio skiria gražiai biofizikai ir modeliavimui. Tačiau jiems taip pat reikia (man atrodo) eksperimentinių įrodymų.

Skaičiavimo chemijos žurnalas tikrai apie daugybę modeliavimo ir modeliavimo, todėl įsitikinkite patys.

Kalbant apie publikacijas, tai, kad prašote nuorodų, verčia manyti, kad neatlikote savo namų darbų apie literatūros apžvalgą, nes tai visada yra visų pirma darbas moksliniame projekte.


Sintetinės biologijos modeliai

Sintetinė biologinė inžinerija iš biologijos kyla kaip atskira disciplina, pagrįsta kiekybiniu įvertinimu. Technologijos, skatinančios sintetinę biologiją, nėra naujos, kaip ir naujų biologinių molekulių kūrimo koncepcija. Nauja yra sistemos elgsenos akcentavimas.

Tikslas yra naujų biologinių prietaisų ir sistemų projektavimas ir konstravimas, kad būtų galima naudoti naudingas programas. Per pastarąjį dešimtmetį buvo sukurta daug sintetinių genų grandinių, įskaitant bistabilius jungiklius, generatorius ir loginius vartus, taip pat yra daugybė galimų pritaikymų, įskaitant biokurą, biocheminio ir cheminio ginklo detektorius, ligų diagnostiką ir genų terapiją.

Praėjus daugiau nei penkiasdešimčiai metų po DNR molekulinės struktūros atradimo, molekulinė biologija yra pakankamai subrendusi realiam kiekybiniam įvertinimui, kuris yra naudingas biologinės inžinerijos taikymams, panašiai kaip XX a. šeštajame dešimtmetyje įvykusia revoliucija chemijos srityje. Su jauduliu, kurį sukuria sintetinė biologija, inžinerijos ir biologijos mokslų bendruomenės atrodo nepaprastai norinčios peržengti disciplinų ribas, siekdamos bendro tikslo.

Sintetinė biologinė inžinerija iš biologijos atsiranda kaip atskira disciplina, pagrįsta kiekybiniu vertinimu [1–5]. Tikslas yra naujų biologinių prietaisų ir sistemų projektavimas ir konstravimas, kad būtų galima naudoti naudingas programas. Per pastarąjį dešimtmetį buvo sukurta daug sintetinių genų grandinių, įskaitant bistabilius jungiklius, osciliatorius ir loginius vartus [[1–5] ir nuorodos juose], o galimų pritaikymų gausu, pradedant biokuru ir baigiant biocheminio ir cheminio ginklo detektoriais, ligų diagnostikai, genų terapijai.

Žinoma, technologijos, skatinančios sintetinę biologiją, nėra naujos, kaip ir naujų biologinių molekulių kūrimo koncepcija [6, 7]. Galbūt nauja yra sistemos elgsenos pabrėžimas, kuriant DNR sekas su sintetiniais fenotipais, turinčiais nustatytas dinamines reakcijas.

Nepaisant pradinių sintetinių projektų sėkmės [1–5], biologijos mokslų, kaip aprašomųjų disciplinų, paradigma gali greitai nepadėti racionaliai kurti naujus genų tinklus, nepaisant didėjančio komponentų, kurie gali būti naudojami kuriant sintetinius tinklus, kiekio. Genomo projektai nustato genų tinklų komponentus biologiniuose organizmuose, genas po geno, o DNR mikrogardelių eksperimentai atranda tinklo ryšius. Tačiau šių eksperimentų pateikiamos statinės tinklų nuotraukos negali tinkamai paaiškinti biomolekulinių reiškinių arba įgalinti racionalų dinaminio genų ekspresijos reguliavimo inžineriją. Kitaip tariant, kaip inžinerinė disciplina, sintetinė biologija negali pasikliauti nesibaigiančiais bandymų ir klaidų metodais, kuriuos lemia žodinis biomolekulinės sąveikos tinklų aprašymas.

Iššūkis, su kuriuo susiduria mokslo ir inžinierių bendruomenės, yra sumažinti didžiulį biologinių duomenų kiekį ir sudėtingumą į glaustas teorines formuluotes, turinčias galimybę numatyti, galiausiai susiejant sintetines DNR sekas su dinaminiais fenotipais. Paradigma taip pat nėra nauja: 1940-aisiais ir 1950-aisiais chemija buvo gerai subrendusi disciplina pionieriams, tokiems kaip Neilas Amundsonas, Byronas Birdas ir Rutherfordas Arisas, siekiant sukurti matematinius modelius, kuriuose užfiksuotas didžiulis cheminių procesų sudėtingumas taip, kad tai būtų naudinga chemijos inžinerijos reikmėms. 8–10]. Kiekybiniai cheminių procesų modeliai paskatino chemijos inžinerijos discipliną ir stiprios chemijos/naftos pramonės atsiradimą. Nors galima ginčytis dėl žalingo šios pramonės šakos vaidmens aplinkai, nėra jokių abejonių dėl bendro teigiamo poveikio žmogaus gyvenimui.

Bet kokių tipų modeliai tinka sintetinei biologijai? Dėl didelio dalyvaujančių rūšių skaičiaus ir jų sąveikos sudėtingumo, tik detalus modeliavimas gali leisti tirti dinaminę genų ekspresiją taip, kad ji būtų tinkama analizei ir projektavimui. Projektai gali būti detalizuoti molekuliniu lygiu naudojant dinaminius visų biomolekulinių sąveikų, susijusių su transkripcija, vertimu, reguliavimu, transportavimu ir indukcija, modeliais. Mes tai prieštaraujame a posteriori sintetinių tinklų modeliavimas. Pavyzdžiui, savo pagrindiniame 2000 m. straipsnyje [11] Gardneris ir bendradarbiai sukūrė labai elegantišką modelį, kuris užfiksuoja ir paaiškina pastebėtą dinaminį bistabilaus jungiklio elgesį ir suteikia papildomos įžvalgos apie biologinį mechanizmą. Šis formalizmas gali puikiai atitikti „Occam“ skustuvą, bet negali padėti pasirinkti konkrečias DNR sekas ir jų reguliavimo ryšius, kad būtų pasiektas bistabilus jungiklis. Tiksliau, bus sudėtinga naudoti sumažintus modelius, kad būtų galima pasirinkti, pavyzdžiui, tarp laktozės, arabinozės ar tetraciklino operatorių arba bet kurio iš dešimčių jų mutantų variantų, kad būtų sukurtas naujas, skirtingas bistabilus jungiklis.

Inžinerijoje vertinami glausti ir aiškūs aprašomieji modeliai, tačiau naudojami projektavimo laisvės laipsniai. Pavyzdžiui, Bernoulli lygtis gali paaiškinti aerodinaminį lėktuvo kėlimą, tačiau šiuolaikinis orlaivio dizainas yra pagrįstas modeliavimu, kuris išsamiai apima visus skrydžio komponentus. Kalbant apie sintetinę biologiją, modeliu pagrįsta racionali sintetinių genų tinklų inžinerija yra įmanoma dviem lygiais:

Pirma, tinklo topologijų lygis, kai biomolekulės kontroliuoja kitų biomolekulių koncentraciją, pvz. DNR surišantys baltymai reguliuoja specifinių genų ekspresiją aktyvuodami arba represuodami. Sujungus paprastas reguliavimo sąveikas, tokias kaip neigiamas ir teigiamas grįžtamasis ryšys ir tiekimo į priekį kilpos, galima sukurti sudėtingesnius tinklus, kurie tiksliai kontroliuoja baltymų molekulių gamybą, pvz., Bistabilius jungiklius, osciliatorius ir filtrus. Laboratorijoje šie tinklai gali būti sukurti naudojant esamas reguliuojančių baltymų bibliotekas ir atitinkamas jų operatorių svetaines. Dabar klasikinis pavyzdys yra jau minėtas bistabilus jungiklis, kurį sukūrė Gardneris ir jo bendradarbiai [11]: jie sujungė du reguliuojančius baltymus, slopinančius vienas kitą, ir dėl to atsirado bistabilus jungiklis, kurį jie galėjo valdyti. Kitas yra Elowitz ir Leibler represiliatorius [12]: trys reguliuojantys baltymai, slopinantys vienas kitą nuoseklioje kilpoje, lėmė svyruojančius koncentracijos profilius.

Antra, molekulinių komponentų lygis, apibūdinantis biomolekulinių sąveikų sistemoje kinetiką ir stiprumą. Iš tiesų, dinaminis sistemos elgesys yra sudėtinga komponentų kinetinės sąveikos funkcija. Keičiant komponentų, tokių kaip DNR surišantys baltymai ir atitinkamos DNR vietos, charakteristikas, galima keisti sistemos dinaminį elgesį nekeičiant tinklo topologijos. Laboratorijoje DNR sekos, kurios suteikia norimas kiekvieno komponento charakteristikas, gali būti sukurtos taip, kad būtų pasiektos norimos baltymo-baltymo, baltymo-RNR arba baltymo-DNR surišimo konstantos ir fermentinis aktyvumas. Pavyzdžiui, Alonas ir bendradarbiai [13] parodė, kaip paprastos laktozės operono DNR sekos mutacijos gali sukelti labai skirtingą fenotipinį elgesį.

Galų gale, dėl daugybės šių dviejų dizaino laisvės laipsnių variantų (sąveikos topologijų ir stipriųjų pusių) reikalingas sudėtingas skaičiavimo modeliavimas, nes eksperimentinio šių komponentų keitimo ir jų sąveikos kinetikos kaina gali greitai tapti pernelyg didelė. Kompiuterinis modeliavimas leidžia išsamiai ieškoti skirtingų tinklo jungčių ir molekulinių termodinaminių / kinetinių parametrų, labai paspartindamas projektavimo principų, kuriais siekiama supaprastinti sudėtingą tinklo elgesį, kūrimą į trumpą, naudingą sistemą.

Visi genų ekspresijos molekulinio lygio įvykiai gali būti pavaizduoti reakcijomis. Galime parašyti bet kurioms dviem molekulinėms rūšims A ir B (baltymai, DNR, RNR, signalinės molekulės ir kt.), kurios sąveikauja tirpale ir sudaro kompleksą A*B (pvz., represoriaus baltymą ir atitinkamą DNR operatoriaus vietą).

su k1 ir k-1 atitinkamai asociacijos ir disociacijos kinetinės konstantos. Jei laikytume elementą kaip gerai išmaišytą reaktorių, galėtume apskaičiuoti tinklo elgesį naudodami įprastų diferencialinių lygčių rinkinį, kuris nustato koncentracijos pokyčius, kaip nurodyta kinetikos dėsniais. Tačiau pagrindinė tokių nuolatinių deterministinių modelių prielaida, kad molekulių skaičius artėja prie termodinaminės ribos (ty kad sistemos tūris yra begalinis), gali būti neteisinga biologinėms sistemoms, nes kai kuriems komponentams (pavyzdžiui, DNR) yra tik kelios kopijos.

XX a. šeštajame dešimtmetyje Oppenheimas ir McQuarrie, be kita ko, tyrinėjo stochastiškumą kinetiniuose modeliuose, sukurdami cheminės pagrindinės lygties formalizmą, kad užfiksuotų atskirus sąveikos įvykius, kurie įvyksta su tam tikra tikimybe laike [14, 15]. Skaitinį stochastinį modeliavimo algoritmą (SSA) šioms tikimybinėms trajektorijoms apskaičiuoti aprašė Gillespie [16]. Gillespie algoritmas naudoja sistemos dinamiką, kad imituotų kiekvieno atskiro reakcijos įvykio atsiradimą. Apskritai, atsižvelgiant į dabartinę sistemos būklę, SSA ieško laiko iki kitos reakcijos. Tada ji vykdo tą reakciją, atnaujina sistemos būseną ir padidina modeliavimo laiką iki naujos vertės. Nors SSA yra tikslus fiksuojant biomolekulinės sąveikos sistemų dinamiką, jis tampa sudėtingas skaičiavimais, jei dalyvaujančių sąveikos įvykių laiko skalės yra skirtingos, nes jis imituoja kiekvieną biomolekulinės sąveikos įvykį, išleidžiant be galo daug greitų reakcijų, kad būtų labai mažai imituotų lėtų reakcijų. . Modeliavimo bendruomenė atlaikė iššūkį ir per pastarąjį dešimtmetį buvo daug bandymų pagerinti SSA efektyvumą [17–23]. Dėl to pastaruoju metu atsirado algoritmų, kurie sėkmingai sprendžia biomolekulinės sąveikos reiškinius skirtingais laiko intervalais [24–29] (žr. 1 pav.). Nors darbas vis dar vyksta, dabar yra įdomių pokyčių, kurie gali būti naudingi sintetinės biologijos bendruomenei.

Pagrindinis iššūkis sintetinėje biologijoje yra racionaliai atrinkti DNR sekas, kurios lemia tikslinius dinaminius fenotipus.. Pavyzdžiui, modeliuodami naudojant Hy3S [29], mes eksperimentuojame su keliomis alternatyviomis promotoriaus sekomis, kad nustatytų optimalų AND vartų sintetinį genų tinklą, naudojant tetracikliną (atc) ir IPTG kaip įvestį, o žalią fluorescencinį baltymą (GFP) kaip išvestį.

Praėjus daugiau nei penkiasdešimčiai metų po DNR molekulinės struktūros atradimo, molekulinė biologija yra pakankamai subrendusi kiekybiniam įvertinimui, naudingai biologinei inžinerijai, panašiai kaip chemija šeštajame dešimtmetyje. Sintetinės biologijos susijaudinimo metu inžinerijos ir biologijos mokslų bendruomenės atrodo nepaprastai norinčios peržengti disciplinų ribas, siekdamos šio bendro tikslo.


Prieigos parinktys

Gaukite visą žurnalo prieigą 1 metams

Visos kainos nurodytos NET.
PVM bus pridėtas vėliau kasoje.
Mokesčių apskaičiavimas bus baigtas apmokėjimo metu.

Gaukite ribotą laiką arba visą straipsnių prieigą „ReadCube“.

Visos kainos nurodytos NET.


Baltymų sąveikos tinklai

Grafų teorija yra galinga abstrahavimo mašina, leidžianti modeliuoti kelių tipų sistemas – tiek natūralias, tiek žmogaus sukurtas – nuo ​​biologijos iki sociologijos mokslo [28]. Grafikas, dar vadinamas tinklu, pateikia sistemos atvaizdą pagal ryšius tarp elementų, sudarančių jį mazgų rinkinį. V, reiškia sistemos elementus, o briaunų rinkinį E, reiškia jų santykius. Matematiškai grafiką vadiname kaip G=(V, E) (1 pav. a).

a Biologiniai tinklai. Mazgai gali atstovauti kelių tipų biologiniams elementams, o kraštai apibūdina jų santykių pobūdį. Jeigu A ir B yra du mazgai, sujungti briauna, (A, B) ∈ E, B yra kaimynas apie A arba A ir B yra greta. b Vidal ir kt. pasiūlyta baltymų tinklo klasifikacija. [25]

Kalbant apie biologinius tinklus, mazgai gali būti koreliuojami su atributais, atspindinčiais dominančias charakteristikas, tokias kaip išraiškos lygiai arba GO terminai. Lygiai taip pat briaunos gali turėti atributų, apibūdinančių santykį tarp mazgų, pavyzdžiui, nurodančių sąveikos stiprumą ar jos patikimumą, briaunos taip pat gali būti nukreiptos arba nenukreiptos, ir čia daugiausia kalbėsime apie nenukreiptus kraštus. Naudojant 1 pav. aprašytą sistemą, baltymų sąveikos tinklas apibrėžiamas kaip sudėtingas grafikas, kuriame mazgai yra baltymai, o kraštai atspindi jų ryšį, paprastai fizinį arba funkcinį, kaip pasiūlė Vidal ir kt. [25].

PPI: fizinės ir funkcinės baltymų jungtys

Baltymų sąveikos tinklas paprastai reiškia fizinius PSI [29], tačiau šiam terminui buvo priskiriamos kelios reikšmės. Tiesą sakant, baltymų grupė, dirbanti kartu, kad atliktų biologinę funkciją, nebūtinai turi tiesioginį kontaktą, tačiau jų ryšys gali turėti reguliavimo ar įtakos, pavyzdžiui, naudojant tarpines molekules. Dėl šios priežasties terminas PPI buvo naudojamas ne tik fiziniam kontaktui tarp baltymų, bet ir funkcinėmis jungtimis sujungtiems baltymams nurodyti. Svarbu nepamiršti, kad baltymai dalyvauja fizikiniame ir cheminiame ryšyje, priklausomai nuo biologinio konteksto, kuriame jie yra [30]. Taigi sąveika, sudaranti tam tikrą tinklą, negalėjo įvykti jokioje ląstelėje ar bet kuriuo metu. Tačiau, jei tam tikrame mėginyje eksperimentiškai nustatomi du sąveikaujantys baltymai, manome, kad jie taip pat sąveikauja mūsų tiriamoje sistemoje, todėl jų ryšys pateikiamas rekonstruotame PPI tinkle, kurį reikia analizuoti.

PPI: aptikimo, saugojimo ir analizės įrankiai

Pagrindiniai būdai, kaip parodyti fizinę baltymų sąveiką, yra mielių dviejų hibridų (Y2H) metodas ir tandeminis afinitetinis valymas kartu su masės spektrometrija (TAP-MS) [6]. Siekiant sumažinti klaidingų sąveikų nustatymą, šie eksperimentiniai duomenys papildomi skaičiavimo prognozavimo metodais [31–33]. Funkciniams ryšiams nustatyti naudojami kiti metodai, kurių dauguma remiasi baltymų ekspresijos duomenimis [20], genų koekspresijos modelių analize [34] ir sekų ar filogenetinių savybių analize, kaip Rosetta Stone arba Sequence koevoliucijos metodai. [35].

Tiek fiziniai, tiek funkciniai PPI saugomi viešosiose saugyklose. Populiariausi yra MINT [36], IntAct [37], STRING [38] ir HPRD [39]. Pastarasis specialiai renka sąveikas, susijusias su Homo sapiens, o kitose duomenų bazėse, tokiose kaip STRING, renkamos įvairios sąveikos (iš eksperimentų / biochemijos, anotuotų kelių, genų kaimynystės, genų susiliejimo, genų bendro atsiradimo, genų bendros ekspresijos ir teksto gavybos) ir skirtingų organizmų. Naudingas saugyklų sąrašas, kurį pateikė De Las Rivas ir kt. [29] pateikia klasifikaciją į kategorijas (pirminė, meta ir numatymo duomenų bazė) pagal metodą, naudojamą sąveikai aptikti. Be to, Pathguide svetainėje yra daugiau nei 500 duomenų bazių (2 pav.) [40].

Pathguide svetainė [40]. Saugykla, kurioje yra informacijos apie 547 molekulinės sąveikos ir kelių išteklius

Skaičiavimo įrankių, skirtų biologiniams tinklams gauti, vizualizuoti ir analizuoti, kūrimas yra pagrindinis sistemų biologijos tyrimų aspektas, pavyzdžiui, tikslių omikos duomenų kūrimas ir patikimų molekulinių sąveikų rinkimas. Plačiausiai priimta programinė įranga apima Cytoscape ir jos papildinius [41], VisANT [42], atBioNet [43], PINA [44] ir Ingenuity [45], kurie yra komercinis sprendimas. Priešingai, „Cytoscape“ yra programinė įranga, kurią dabar kuria tarptautinis atvirojo kodo kūrėjų konsorciumas. 3 paveiksle parodytas galimas ReactomeFIViz Cytoscape papildinio naudojimas norint gauti tinklus (tiek funkcinius, tiek fizinius), susijusius su tam tikra biologine funkcija. ReactomeFIViz yra orientuotas į kelius ir modelius, susijusius su vėžiu ir kitomis patologijomis [46]. Tai svarbu biomedicininių tyrimų kontekste, o išsamias apžvalgas apie tinklo modelius, skirtus sudėtingoms ligoms tirti, paskelbė Cho ir kt. [47] ir Vidal et al. [25]. Abu darbai parodo, kaip funkciniai ir fiziniai ryšiai gali būti naudojami tiriant ligų mechanizmus, o PPI tinklai tampa veiksmingu modeliu, leidžiančiu įvertinti įvairias biomolekules, veikiančias sudėtingose ​​biologinėse sistemose, taip suteikiant įžvalgos apie reiškinius, susijusius su tam tikrame fiziopatologiniame kontekste.

ReactomeFIViz: nuo ligos kelio iki PPI tinklo. Pagrindiniai žingsniai norint gauti baltymų funkcinį ir fizinį baltymų tinklą, pradedant nuo konkretaus kelio (onkogeno sukeltas senėjimas). Naudojant ReactomeFIViz, kelius galima vizualizuoti atsižvelgiant į kitus (a), gali būti detalizuota kaip diagrama, rodanti visus tarpmolekulinius ryšius (b) ir kaip baltymų funkcinės sąveikos tinklas (c), rodantis tik ryšį tarp baltymų, kurie bendradarbiauja atlikdami tam tikrą molekulinę funkciją. Galiausiai, pradedant nuo dominančios baltymų grupės, pateiktame pavyzdyje STRING galima gauti baltymų ir baltymų sąveikų tinklą, parodyta sąveika apsiriboja fiziniu tipu, ypač surišimu, aktyvavimu ir slopinimu (d)


Žmogaus BRCA2 BRC pakartojimų ir RAD51 baltymų ir baltymų sąveikos tyrimas atskleidžia atominius giminingumo veiksnius

Krūties vėžio slopintuvas BRCA2 kontroliuoja rekombinazę RAD51 reakcijose, kurios tarpininkauja homologinei DNR rekombinacijai – esminiam ląsteliniam procesui, reikalingam DNR dvigrandžių pertraukų atstatymui be klaidų. Pagrindinis BRCA2 ir RAD51 sąveikos būdas yra per BRC kartojimus, kurie yra ~ 35 liekanų peptidų motyvai, kurie tiesiogiai sąveikauja su RAD51 in vitro. Žmogaus BRCA2, kaip ir jo žinduolių ortologai, turi 8 BRC pasikartojimus, kurių seka ir tarpai yra evoliuciškai išsaugoti. Nepaisant jų sekos išsaugojimo, yra įrodymų, kad skirtingi žmogaus BRC pasikartojimai turi skirtingus gebėjimus surišti RAD51. Anksčiau paskelbta kristalų struktūra praneša apie žmogaus BRC4 ir RAD51 katalizinės pagrindinės srities sąveikos struktūrinį pagrindą. Tačiau nėra jokios struktūrinės informacijos apie likusių septynių BRC pakartojimų prisijungimą prie RAD51, taip pat nežinoma, kodėl BRC pasikartojimai rodo ryškius prisijungimo prie RAD51 afinitetus, nepaisant tik subtilių sekos variacijų. Norėdami išspręsti šias problemas, atlikome fluorescencinės poliarizacijos tyrimus, kad netiesiogiai išmatuotų santykinį surišimo afinitetą, ir taikėme skaičiavimo modeliavimą, kad ištirtume aštuonių žmogaus BRC-RAD51 kompleksų elgesį, taip pat su BRC vėžiu susijusių mutacijų rinkinį. Mūsų skaičiavimo metodai apima daugybę metodų, skirtų susieti sekos variaciją su rišamąja laisva energija. Tai apima MM-PBSA ir termodinaminę integraciją, pagrįstą klasikiniais jėgų laukais, ir neseniai sukurtą metodą, kaip apskaičiuoti privalomas laisvas energijas iš didelio masto kvantinės mechaninės pirmųjų principų skaičiavimų naudojant linijinio mastelio tankio funkcinį kodą onetep. Mūsų išvados ne tik atskleidžia, kaip sekos variacijos BRC pasikartojimuose tiesiogiai veikia afinitetą su RAD51 ir suteikia naujų reikšmingų įžvalgų apie RAD51 kontrolę žmogaus BRCA2, bet taip pat parodo skaičiavimo ir eksperimentinių įrankių paletę, skirtą baltymų ir baltymų sąveikos analizei. cheminė biologija ir molekulinė terapija.

Interesų konflikto pareiškimas

Autoriai pareiškė, kad nėra konkuruojančių interesų.

Figūros

1 pav. Santykiniai BRC surišimo afinitetai…

1 pav. Santykinis BRC peptidų surišimo afinitetas su RAD51 naudojant fluorescencinės poliarizacijos tyrimus.

2 pav. Skaičiavimo alanino nuskaitymo mutagenezė nustato…

2 pav. Kompiuterinė alanino nuskaitymo mutagenezė nustato du BRC4 surišimo taškus.

3 pav. Kilpos sekos lygiavimas…

3 pav. Kilpų sričių sekos lygiavimas.

4 pav. Modeliavimo...

4 pav. Humanizuoto RAD51-RAD51 oligomerinio mazgo modeliavimo metmenys.

5 pav. Kiekvienos jungties laisvoji energija…

5 pav. Kiekvieno iš aštuonių BRC pakartojimų ir RAD51-RAD51…

6 pav. QM-PBSA analizės rezultatai…

6 pav. RAD51-BRCnA kompleksų QM-PBSA analizės rezultatai.

a) Koreliacija tarp QM…

7 pav. MD modeliavimas RAD51-RAD51…

7 pav. RAD51-RAD51 ir RAD51-BRC4A kompleksų MD modeliavimas.

a) Kompiuterinis alanino skenavimas, lyginant…

8 pav. MD modeliavimas RAD51-BRC5A…

8 pav. RAD51-BRC5A ir RAD51-BRC2A kompleksų MD modeliavimas.

A) RAD51-BRC5A momentinės nuotraukos…

9 pav. RAD51-BRC6A sąveikos momentinė nuotrauka...

9 pav. RAD51-BRC6A sąveikos ir atitinkamo skaičiavimo alanino nuskaitymo momentinė nuotrauka.


Panašiai kaip ir cDNR mikrogardelės, ši besivystanti technologija apima genominio baltymų rinkinio išdėstymą ant kieto paviršiaus jų nedenatūruojant. Baltymai yra išdėstyti pakankamai dideliu tankiu, kad būtų galima nustatyti aktyvumą, prisijungimą prie lipidų ir pan.

Genetinis metodas, skirtas nustatyti galimą baltymų ir baltymų sąveiką. Baltymas X yra sujungtas su vietai specifiniu transkripcijos faktoriaus DNR surišimo domenu, o baltymas Y - su jo transkripcijos aktyvavimo domenu – baltymų sąveika atkuria transkripcijos faktoriaus aktyvumą ir lemia reporterių genų ekspresiją su DNR atpažinimo vietomis. privalomas domenas.

Mažų nekoduojančių RNR, kurios yra svarbios vystymuisi ir ląstelių homeostazei, klasė, galinti atlikti keletą žmonių ligų patologijų.


DUOMENŲ PATEIKIMAS

Duomenys į BIND įvedami rankiniu arba automatiniu būdu. BIND komandos ekspertai kuratoriai nuolat įrašo aukštos kokybės įrašus. Vartotojai raginami įvesti įrašus į duomenų bazę per internetinę sistemą arba susisiekti su BIND darbuotojais, jei jie turi didelius duomenų rinkinius, kuriuos nori apdoroti. Paprastas pateikimas apima kontaktinės informacijos įvedimą (tai reikia padaryti tik pirmą kartą pateikus BIND), PubMed identifikatorių ir dvi sąveikaujančias molekules (kurias galima lengvai atpažinti pagal jų gi identifikatorius). Kiekvienas tokiu būdu įvestas įrašas bus patvirtintas BIND indeksuotojų ir bent vieno kito eksperto, prieš paskelbiant jį bet kokiame viešame duomenų leidime.

Laikomasi „GenBank“ įrašų nuosavybės politikos, nes tikimės, kad BIND taps pagrindine viešųjų sąveikos, molekulinių kompleksų ir kelio duomenų pateikimo duomenų baze. Tokia politika reikalauja, kad įrašą pateikęs asmuo būtų jo savininkas ir vienintelė teisė tą įrašą redaguoti. Viešosios BIND versijos įrašai yra viešai prieinami.

Įrankiai taip pat gali būti parašyti naudojant BIND API, kad būtų galima importuoti duomenis iš kitų šaltinių. Tokios priemonės buvo parašytos norint importuoti informaciją iš DIP duomenų bazės (13) ir iš naujausių mielių dviejų hibridinių baltymų ir baltymų sąveikos žemėlapių projektų (14, 15). Duomenų bazių, kuriose yra sąveikos informacijos poaibių, kurias galima saugoti BIND, daugėja ir jos yra pagrindinės kandidatės į duomenų importavimo įrankius. Tais atvejais, kai tokios duomenų bazės yra nemokamos akademiniam naudojimui, tačiau jų neleidžiama platinti trečiajai šaliai, mes suteiksime importavimo įrankius.


Socialiniame darbe naudojamų teorijų sąrašas

Kaip socialiniam darbuotojui, daugiau žinių gali lemti labiau informuotą požiūrį ir veiksmingesnę sąveiką su klientais. Čia mes gilinsimės į dešimtmečius trukusius tyrimus, kad pasidalintume išsamiu socialinio darbo teorijų ir praktikos modelių rinkiniu, įskaitant:

Sistemų teorija

1950-ieji buvo pasaulinių inovacijų dešimtmetis. Nuo brūkšninių kodų iki kreditinių kortelių, komercinių kompiuterių iki vaizdo kasečių įrašų – scenoje pasirodė pažangiausi išradimai. Maždaug tuo pačiu metu debiutavo nauja socialinio darbo plėtra: sistemų teorija.

Įkvėpta didelių pažangos psichologijos, komunikacijos ir psichiatrijos srityse, sistemų teorija remiasi įsitikinimu, kad asmenys neveikia atskirai. Atvirkščiai, teorija pozicionuoja žmones kaip sudėtingų sistemų produktus: juos veikia įvairūs išoriniai veiksniai, įskaitant kitus asmenis, šeimas, bendruomenes ir organizacijas.

Ekologinių sistemų teorija

Ekologinių sistemų teorija, kurią sukūrė amerikiečių psichologas Urie Bronfenbrenner, pabrėžia, kaip svarbu stebėti žmones įvairiose aplinkose arba sistemose, kad būtų galima visiškai suprasti jų elgesį. Savo teorijoje Bronfenbrenner apibūdina penkias skirtingas sistemas:

  • The mikrosistema yra kažkieno maža, artimiausia aplinka. Vaikui tai paprastai apima tiesioginę šeimą, mokytojus, bendraamžius ir globėjus. Santykiai mikrosistemoje yra dvikrypčiai – pavyzdžiui, tėvas, elgiantis su vaiku maloniai, greičiausiai turės įtakos tam, kaip vaikas elgsis su tėvu mainais. Dėl šios priežasties kai kurie mano, kad mikrosistema yra įtakingiausias ekologinių sistemų teorijos lygis.
  • The mezosistema susideda iš skirtingų žmogaus mikrosistemos dalių sąveikos. Pavyzdžiui, tarp vaiko tėvų ir mokytojo. Socialinis darbuotojas, naudojantis šią teoriją kasdienėje praktikoje, gali savęs paklausti: „Ar skirtingos mano kliento mikrosistemos dalys veikia kartu, siekdamos teigiamo poveikio, ar veikia viena prieš kitą?
  • The egzosistema yra individo netiesioginė aplinka. Apsvarstykite vaiką, kurio tėvas yra aktyvios tarnybos karys. Nors kariuomenė nėra tiesioginės vaiko aplinkos dalis, ji vis tiek daro įtaką protiškai ir emociškai bei gali paveikti jų mintis, santykius ir elgesį.
  • The makrosistema yra visa apimantis visuomenės įsitikinimų, vertybių ir normų rinkinys. Ši sistema dažnai daro pakopinį poveikį elgesiui visose kitose sistemose ir yra filtras, per kurį individas interpretuoja savo patirtį. Pavyzdžiui, vaikas gali augti manydamas, kad jo socialinė ir ekonominė padėtis yra ribojantis veiksnys gyvenime. Šis makrosistemos lygio įsitikinimas gali paskatinti juos skirtingai elgtis mokykloje – teigiamai arba neigiamai, priklausomai nuo asmens.
  • The chronosistema apima didelius pokyčius, turinčius įtakos asmens raidai viršvalandžius. Tai gali apimti šeimos struktūros, užimtumo statuso ar adreso pokyčius, taip pat didelius visuomenės pokyčius, tokius kaip karai, pilietinių teisių judėjimai ar ekonominiai pokyčiai.

Šeimos sistemų teorija

Šeimos sistemų teorija buvo sukurta šeštojo dešimtmečio viduryje, o amerikiečių psichiatras Murray'us Bowenas dirbo Nacionaliniame psichikos sveikatos institute. Remdamasis savo žiniomis apie šeimos modelius ir sistemų teoriją, Bowenas manė, kad suaugusių žmonių asmenybės, emocijos ir elgesys gali būti siejami su jų šeimos sąveika. Jis teigė, kad šeima yra emocinis vienetas, todėl gali vaidinti formuojantį vaidmenį vystantis.

Socialiniame darbe specialistai gali leisti šeimoms išbandyti įvairius veiklos būdus, pavyzdžiui, mokyti tėvus, kaip išlaikyti tinkamas ribas su savo vaiku. Šeima yra identifikuojama kaip socialinė sistema, o terapija pasitelkia šią koncepciją, kad padėtų klientų augimui.

Nenumatytų atvejų teorija

Nenumatytų atvejų teorija aiškina, kad individualūs rezultatai priklauso nuo įvairių konkrečių situacinių veiksnių. Socialinio darbo srityje nenumatytų atvejų teorija gali įkvėpti jus ieškoti supratimo, atsižvelgiant į visas vidines ir išorines įtakas, kurios prisideda prie kliento problemos.

Su sistemų teorija susiję ištekliai

Biheviorizmas ir socialinio mokymosi teorija

Kas lemia žmogaus elgesį? Tai klausimas, kuris buvo užduotas dešimtmečius ir ypač aktualus socialinio darbo sričiai. Tiek biheviorizmas, tiek socialinio mokymosi teorija socialiniams darbuotojams suteikia naudingą klientų supratimo sistemą.

Sužinoję, kaip praeities patirtis daro įtaką dabartiniam elgesiui, galite sukurti moksliniais tyrimais pagrįstą požiūrį į tikslinės priežiūros teikimą.

Socialinio mokymosi teorija

Socialinio mokymosi teoriją sukūrė įtakingas Stanfordo universiteto psichologas Albertas Bandura. 1961 m. Bandura atliko savo plačiausiai žinomą eksperimentą: Bobo lėlės tyrimą. Šiame eksperimente vaikai per televizorių stebėjo, kaip suaugusysis šaukė ir muša lėlę Bobo.

Vėliau tą pačią dieną vaikai buvo palikti žaisti kambaryje, kuriame buvo lėlė Bobo, o tie, kurie matė filmą, dažniau kankino lėlę, imituodami elgesį, su kuriuo buvo susidūrę anksčiau. Dėl to socialinio mokymosi teorija teigia, kad mokymasis vyksta stebint ir imituojant.

Biheviorizmas ir elgesio teorija

Pagal biheviorizmą visi elgesys įgyjami sąlygojant. Pridėjus sąlyginį dirgiklį prieš nesąlyginį dirgiklį, kuris sukelia besąlyginį atsaką, sąlyginis dirgiklis sukels naują sąlyginį atsaką. Savo garsiajame eksperimente rusų psichologas Ivanas Pavlovas privertė šunis gaminti seiles skambant metronomui. Nuosekliai įvedęs metronomą prieš maitinimo laiką, jis pastebėjo, kad vien tik garsas sukels seilėtekį — laukiant maitinimo laiko.

Panašiai žmonės gali būti priversti reaguoti į konkrečius dirgiklius. Pavyzdžiui, vaikas gali dirbti sunkiau mokykloje, jei jam bus pažadėtas atlygis už gerus pažymius.

Kognityvinė teorija socialiniame darbe

Kognityvinė teorija atskleidžia, kaip žmogaus mąstymas įtakoja elgesį. Šioje teorijoje akcentuojami disfunkciniai mąstymo modeliai, turintys įtakos probleminiam elgesiui ir tai, ką sakome sau po įvykio. Socialiniuose darbuose šis metodas gali būti naudojamas terapijos seansuose, siekiant susieti sutrikusias mintis, atsirandančias po ir prieš elgesį.

Biheviorizmas ir socialinio mokymosi teorija susiję ištekliai

Psichodinaminė teorija

Originally introduced by Sigmund Freud, psychodynamic theory has a storied history within social work. This theory is based on Freud’s belief that humans are intra-psychologically driven to seek gratification and that these impulses largely influence our everyday behavior. Psychodynamic theory has four major schools of thought: drive theory, ego psychology, object relations theory and self-psychology.

Drive Theory

This psychodynamic theory is based on Freud’s belief that humans are biologically driven to seek gratification of their endogenous drive — and that these impulses largely influence our everyday behavior. Per Freud, these primary drives include sex, self-preservation, and aggression. Impositions on these drives may be external or internal via superego and ego psychic structures introduced by Freud. Social workers who approach clients with theoretical orientation on drive may posit that a client’s actions are based on an innate suppression of, otherwise, socially unacceptable actions.

Ego Psychology

According to the American Psychological Association (APA), ego psychology is an approach that emphasizes the functions of the ego in controlling impulses, planning, and dealing with the external environment. Freud believed that the ego is weak in relation to one’s id. Ego psychology combines biological and psychological views of development by understanding the influences of socio cultural impacts on function.

Object Relations Theory

Object-relations theory is a branch of psychodynamic thought that suggests relationships are more critical to personality development than individual drives and abilities. Accordingly, social workers may want to study the interactions between a client and the people who played a significant role in their life in early childhood.

Self Psychology

Self psychology was introduced by Austrian psychoanalyst Heinz Kohut in the early 1970s and has since become one of social work’s most significant analytic theories. According to self psychology, humans have a distinct set of development needs and transferences: mirroring, idealizing, and alter ego. If a parent fails to meet those needs in childhood, an individual may wind up unable to regulate self-esteem — and therefore, may be overly dependent on others to provide those functions. In the realm of social work, this calls for a careful understanding of early occurrences and shortcomings.

Psychodynamic Related Resources

Developmental Perspective

Augimas. Keisti. Consistency. By adopting a developmental perspective, social workers can start uncovering the patterns of a person’s life. A large portion of developmental theories focus on childhood, since this is such a formative time.

Psychosocial Developmental Theory

Inspired by the earlier work of Sigmund Freud, German psychoanalyst Erik Erikson developed an eight-stage theory of identity and psychosocial development. According to Erikson, everyone must pass through eight stages of development throughout their life cycle: hope, will, purpose, competence, fidelity, love, care, and wisdom. As a social worker, you may find it useful to identify a client’s current stage to pinpoint what challenges they’re currently facing.

Transpersonal Theory

Transpersonal theory suggests the existence of stages beyond the adult ego. These stages contribute to creativity, wisdom, and altruism in healthy individuals—but can lead to psychosis in those lacking healthy ego development. In social work, transpersonal theory may be used to treat anxiety, depression, addiction and other mental health concerns. Typically spiritual approaches as used such as meditation, guided visualization, hypnotherapy and more.

Developmental Perspective Related Resources

Rational Choice Perspective

Rational choice perspective is based on the idea that people calculate risks and benefits before making any decision, since all actions are fundamentally rational in character. Studying this theory can help social workers better understand client behavior. For instance, an action that seems objectively irrational to some, may make more sense upon closer examination of the individual’s context.

Social Exchange Theory

Social exchange theory dates back to 1958, when American sociologist George Homans published the paper “Social Behavior as Exchange.” According to Homans, any two-person relationship can be viewed in terms of cost-benefit analysis—what am I giving, and what am I getting in return? The APA defines social exchange theory as a concern of social interactions in exchanges where all participants seek to maximize their benefits. Within social work, professionals may utilize their theory to better understand interactions with their client and others around them — diving into the intrinsic rewards they may receive.

Social Constructionism

True. Netiesa. Gerai. Bad. Right. Neteisingai. In social constructionism, these are all relative concepts, entirely dependent on the person who is interpreting them. This concept abandons the idea that one’s mind represents a mirror of reality—rather, it suggests that each of us creates our own world from our individual perceptions and interactions with others in the community.

Symbolic Interactionism

Symbolic interactionism positions communication as the central way in which people make sense of their social worlds. American psychologist Herbert Blumer introduced three premises of symbolic interactionism:

  1. Humans interact with objects, institutions, and other individuals based on ascribed meanings.
  2. These ascribed meanings are inspired by our interactions with others and society.
  3. The meanings are interpreted by individuals in specific circumstances.

Imagine, for example, that your client professes a love for baking. Adopting a lens of symbolic interactionism, you may dig deeper into the ascribed meaning behind this act. Perhaps your client makes meringues because they used to help their mother do so in childhood — and for them, escaping to the kitchen is an act of comfort and safety.

Rational Choice Perspective Related Resources

Conflict Theory

Conflict theory explains how different power structures impact people’s lives. In this theory, life is characterized by conflict—whether that’s oppression, discrimination, power struggles, or structural inequality. In addressing these asymmetrical power relationships, social workers can strive to reduce tensions between different groups.


Straipsniai

It was highlighted that the original article [1] contained errors in the figures and their legends and by extension the in-text figure citations. This Corrections article shows the correct figures and correct .

Authors: Guan-Sheng Liu, Richard Ballweg, Alan Ashbaugh, Yin Zhang, Joseph Facciolo, Melanie T. Cushion and Tongli Zhang

Citata: BMC Systems Biology 2019 13 :40

Published on: 12 August 2019

The original article was published in BMC Systems Biology 2018 12:77

Network-based characterization of drug-protein interaction signatures with a space-efficient approach

Characterization of drug-protein interaction networks with biological features has recently become challenging in recent pharmaceutical science toward a better understanding of polypharmacology.

Authors: Yasuo Tabei, Masaaki Kotera, Ryusuke Sawada and Yoshihiro Yamanishi

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :39

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

GNE: a deep learning framework for gene network inference by aggregating biological information

The topological landscape of gene interaction networks provides a rich source of information for inferring functional patterns of genes or proteins. However, it is still a challenging task to aggregate heterog.

Authors: Kishan KC, Rui Li, Feng Cui, Qi Yu and Anne R. Haake

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :38

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Fusing gene expressions and transitive protein-protein interactions for inference of gene regulatory networks

Systematic fusion of multiple data sources for Gene Regulatory Networks (GRN) inference remains a key challenge in systems biology. We incorporate information from protein-protein interaction networks (PPIN) i.

Authors: Wenting Liu and Jagath C. Rajapakse

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :37

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Boolean network modeling of β-cell apoptosis and insulin resistance in type 2 diabetes mellitus

Major alteration in lifestyle of human population has promoted Type 2 diabetes mellitus (T2DM) to the level of an epidemic. This metabolic disorder is characterized by insulin resistance and pancreatic β-cell dys.

Authors: Pritha Dutta, Lichun Ma, Yusuf Ali, Peter M.A. Sloot and Jie Zheng

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :36

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Ultrafast clustering of single-cell flow cytometry data using FlowGrid

Flow cytometry is a popular technology for quantitative single-cell profiling of cell surface markers. It enables expression measurement of tens of cell surface protein markers in millions of single cells. Tai .

Authors: Xiaoxin Ye and Joshua W. K. Ho

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :35

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Predicting disease-related phenotypes using an integrated phenotype similarity measurement based on HPO

Improving efficiency of disease diagnosis based on phenotype ontology is a critical yet challenging research area. Recently, Human Phenotype Ontology (HPO)-based semantic similarity has been affectively and wi.

Authors: Hansheng Xue, Jiajie Peng and Xuequn Shang

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :34

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Anti-TNF- αtreatment-related pathways and biomarkers revealed by transcriptome analysis in Chinese psoriasis patients

Anti-tumor necrosis factor alpha (TNF- α) therapy has made a significant impact on treating psoriasis. Despite these agents being designed to block TNF- α activity, their mechanism of action in the remission of p.

Authors: Lunfei Liu, Wenting Liu, Yuxin Zheng, Jisu Chen, Jiong Zhou, Huatuo Dai, Suiqing Cai, Jianjun Liu, Min Zheng and Yunqing Ren

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :29

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

A fast and efficient count-based matrix factorization method for detecting cell types from single-cell RNAseq data

Single-cell RNA sequencing (scRNAseq) data always involves various unwanted variables, which would be able to mask the true signal to identify cell-types. More efficient way of dealing with this issue is to ex.

Authors: Shiquan Sun, Yabo Chen, Yang Liu and Xuequn Shang

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :28

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Identification of Hürthle cell cancers: solving a clinical challenge with genomic sequencing and a trio of machine learning algorithms

Identification of Hürthle cell cancers by non-operative fine-needle aspiration biopsy (FNAB) of thyroid nodules is challenging. Resultingly, non-cancerous Hürthle lesions were conventionally distinguished from.

Authors: Yangyang Hao, Quan-Yang Duh, Richard T. Kloos, Joshua Babiarz, R. Mack Harrell, S. Thomas Traweek, Su Yeon Kim, Grazyna Fedorowicz, P. Sean Walsh, Peter M. Sadow, Jing Huang and Giulia C. Kennedy

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :27

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

FCMDAP: using miRNA family and cluster information to improve the prediction accuracy of disease related miRNAs

Biological experiments have confirmed the association between miRNAs and various diseases. However, such experiments are costly and time consuming. Computational methods help select potential disease-related m.

Authors: Xiaoying Li, Yaping Lin, Changlong Gu and Jialiang Yang

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :26

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

PMAMCA: prediction of microRNA-disease association utilizing a matrix completion approach

Numerous experimental results have indicated that microRNAs (miRNAs) play a vital role in biological processes, as well as outbreaks of diseases at the molecular level. Despite their important role in biologic.

Authors: Jihwan Ha, Chihyun Park and Sanghyun Park

Citata: BMC Systems Biology 2019 13 :33

Content type: Research article

Published on: 20 March 2019

Adaptive information processing of network modules to dynamic and spatial stimuli

Adaptation and homeostasis are basic features of information processing in cells and seen in a broad range of contexts. Much of the current understanding of adaptation in network modules/motifs is based on the.

Authors: J. Krishnan and Ioannis Floros

Citata: BMC Systems Biology 2019 13 :32

Content type: Research article

Published on: 14 March 2019

Correction to: Pathway crosstalk perturbation network modeling for identification of connectivity changes induced by diabetic neuropathy and pioglitazone

Authors: Guillermo de Anda-Jáuregui, Kai Guo, Brett A. McGregor, Eva L. Feldman and Junguk Hur

Citata: BMC Systems Biology 2019 13 :31

Published on: 13 March 2019

The original article was published in BMC Systems Biology 2019 13:1

How to schedule VEGF and PD-1 inhibitors in combination cancer therapy?

One of the questions in the design of cancer clinical trials with combination of two drugs is in which order to administer the drugs. This is an important question, especially in the case where one agent may i.

Authors: Xiulan Lai and Avner Friedman

Citata: BMC Systems Biology 2019 13 :30

Content type: Research article

Published on: 13 March 2019

LSM-W 2 : laser scanning microscopy worker for wheat leaf surface morphology

Microscopic images are widely used in plant biology as an essential source of information on morphometric characteristics of the cells and the topological characteristics of cellular tissue pattern due to mode.

Authors: Ulyana S. Zubairova, Pavel Yu. Verman, Polina A. Oshchepkova, Alina S. Elsukova and Alexey V. Doroshkov

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 1) :22

Published on: 5 March 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 1

Systems biology research at BGRS-2018

Authors: Yuriy L. Orlov, Ralf Hofestädt and Ancha V. Baranova

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 1) :21

Content type: Introduction

Published on: 5 March 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 1

Towards embedding Caco-2 model of gut interface in a microfluidic device to enable multi-organ models for systems biology

A cancer cell line originating from human epithelial colorectal adenocarcinoma (Caco-2 cells) serves as a high capacity model for a preclinical screening of drugs. Recent need for incorporating barrier tissue .

Authors: Dmitry Sakharov, Diana Maltseva, Evgeny Knyazev, Sergey Nikulin, Andrey Poloznikov, Sergey Shilin, Ancha Baranova, Irina Tsypina and Alexander Tonevitsky

Citata: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 1) :19

Published on: 5 March 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 1

Urine proteome changes associated with autonomic regulation of heart rate in cosmonauts

The strategy of adaptation of the human body in microgravity is largely associated with the plasticity of cardiovascular system regulatory mechanisms. During long-term space flights the changes in the stroke v.

Authors: Lyudmila H. Pastushkova, Vasily B. Rusanov, Anna G. Goncharova, Alexander G. Brzhozovskiy, Alexey S. Kononikhin, Anna G. Chernikova, Daria N. Kashirina, Andrey M. Nosovsky, Roman M. Baevsky, Evgeny N. Nikolaev and Irina M. Larina


Neet KE: Enzyme catalytic power minireview series. J Biol Chem. 1998, 273: 25527-25528. 10.1074/jbc.273.40.25527.

Radzicka A, Wolfenden R: A Proficient Enzyme. Mokslas. 1995, 267: 90-93.

Kraut J: How Do Enzymes Work. Mokslas. 1988, 242: 533-540.

Knowles JR: Enzyme Catalysis - Not Different, Just Better. Gamta. 1991, 350: 121-124. 10.1038/350121a0.

Fischer E: Ber Dtsch Chem Ges. 1894, 27: 3189-

Haldane JBS: Enzymes. 1930, London, Longmans, Green

Cannon WR, Benkovic SJ: Solvation, reorganization energy, and biological catalysis. J Biol Chem. 1998, 273: 26257-26260. 10.1074/jbc.273.41.26257.

Agarwal PK, Billeter SR, Rajagopalan PTR, Benkovic SJ, Hammes-Schiffer S: Network of coupled promoting motions in enzyme catalysis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002, 99: 2794-2799. 10.1073/pnas.052005999.

Benkovic SJ, Hammes-Schiffer S: A perspective on enzyme catalysis. Mokslas. 2003, 301: 1196-1202. 10.1126/science.1085515.

Agarwal PK, Geist A, Gorin A: Protein dynamics and enzymatic catalysis: investigating the peptidyl-prolyl cis-trans isomerization activity of cyclophilin A. Biochemistry. 2004, 43: 10605-10618. 10.1021/bi0495228.

Agarwal PK: Cis/trans isomerization in HIV-1 capsid protein catalyzed by cyclophilin A: insights from computational and theoretical studies. Proteins: Struct Func Bioinform. 2004, 56: 449-463. 10.1002/prot.20135.

Agarwal PK: Role of protein dynamics in reaction rate enhancement by enzymes. J Am Chem Soc. 2005, 127: 15248-15256. 10.1021/ja055251s.

Schramm VL, Shi WX: Atomic motion in enzymatic reaction coordinates. Curr Opin Struct Biol. 2001, 11: 657-665. 10.1016/S0959-440X(01)00269-X.

Heller WT: Influence of multiple well defined conformations on small-angle scattering of proteins in solution. Acta Crystallogr D. 2005, 61: 33-44. 10.1107/S0907444904025855.

Eisenmesser EZ, Bosco DA, Akke M, Kern D: Enzyme dynamics during catalysis. Mokslas. 2002, 295: 1520-1523. 10.1126/science.1066176.

Bosco DA, Eisenmesser EZ, Pochapsky S, Sundquist WI, Kern D: Catalysis of cis/trans isomerization in native HIV-1 capsid by human cyclophilin A. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002, 99: 5247-5252. 10.1073/pnas.082100499.

Wand AJ: Dynamic activation of protein function: A view emerging from NMR spectroscopy. Nat Struct Biol. 2001, 8: 926-931. 10.1038/nsb1101-926.

Zavodszky P, Kardos J, Svingor A, Petsko GA: Adjustment of conformational flexibility is a key event in the thermal adaptation of proteins. Proc Natl Acad Sci U S A. 1998, 95: 7406-7411. 10.1073/pnas.95.13.7406.

Zaccai G: Biochemistry - How soft is a protein? A protein dynamics force constant measured by neutron scattering. Mokslas. 2000, 288: 1604-1607. 10.1126/science.288.5471.1604.

Osborne MJ, Schnell J, Benkovic SJ, Dyson HJ, Wright PE: Backbone dynamics in dihydrofolate reductase complexes: Role of loop flexibility in the catalytic mechanism. Biochemistry. 2001, 40: 9846-9859. 10.1021/bi010621k.

Cameron CE, Benkovic SJ: Evidence for a functional role of the dynamics of glycine-121 of Escherichia coli dihydrofolate reductase obtained from kinetic analysis of a site-directed mutant. Biochemistry. 1997, 36: 15792-15800. 10.1021/bi9716231.

Fenimore PW, Frauenfelder H, McMahon BH, Young RD: Bulk Solvent and hydration-shell fluctuations, similar to a- and b-fluctuations in glasses, control protein motions and functions. P Natl Acad Sci USA. 2004, 101: 14408-14413. 10.1073/pnas.0405573101.

Frauenfelder H, Fenimore PW, McMahon BH: Hydration, slaving and protein function. Biophys Chem. 2002, 98: 35-48. 10.1016/S0301-4622(02)00083-2.

Handschumacher RE, Harding MW, Rice J, Drugge RJ: Cyclophilin - a Specific Cytosolic Binding-Protein for Cyclosporin-A. Mokslas. 1984, 226: 544-547.

Takahashi N, Hayano T, Suzuki M: Peptidyl-Prolyl Cis-Trans Isomerase Is the Cyclosporin-a-Binding Protein Cyclophilin. Gamta. 1989, 337: 473-475. 10.1038/337473a0.

Gothel SF, Marahiel MA: Peptidyl-prolyl cis-trans isomerases, a superfamily of ubiquitous folding catalysts. Cell Mol Life Sci. 1999, 55: 423-436. 10.1007/s000180050299.

Rovira P, Mascarell L, Truffa-Bachi P: The impact of immunosuppressive drugs on the analysis of T-cell activation. Curr Med Chem. 2000, 7: 673-692.

Fischer G: Chemical aspects of peptide bond isomerisation. Chem Soc Rev. 2000, 29: 119-127. 10.1039/a803742f.

Zhao YD, Ke HM: Crystal structure implies that cyclophilin predominantly catalyzes the trans to cis isomerization. Biochemistry. 1996, 35: 7356-7361. 10.1021/bi9602775.

Zhao YD, Ke HM: Mechanistic implication of crystal structures of the cyclophilin-dipeptide complexes. Biochemistry. 1996, 35: 7362-7368. 10.1021/bi960278x.

Vajdos FE, Yoo SH, Houseweart M, Sundquist WI, Hill CP: Crystal structure of cyclophilin A complexed with a binding site peptide from the HIV-1 capsid protein. Protein Sci. 1997, 6: 2297-2307.

Page AP, Kumar S, Carlow CKS: Parasite Cyclophilins and Antiparasite Activity of Cyclosporine-A. Parasitology Today. 1995, 11: 385-388. 10.1016/0169-4758(95)80007-7.

Chappell LH, Wastling JM: Cyclosporine-a - Antiparasite Drug, Modulator of the Host-Parasite Relationship and Immunosuppressant. Parasitology. 1992, 105: S25-S40.

Gamble TR, Vajdos FF, Yoo SH, Worthylake DK, Houseweart M, Sundquist WI, Hill CP: Crystal structure of human cyclophilin A bound to the amino- terminal domain of HIV-1 capsid. Ląstelė. 1996, 87: 1285-1294. 10.1016/S0092-8674(00)81823-1.

Yoo SH, Myszka DG, Yeh CY, McMurray M, Hill CP, Sundquist WI: Molecular recognition in the HIV-1 capsid/cyclophilin a complex. J Mol Biol. 1997, 269: 780-795. 10.1006/jmbi.1997.1051.

Saphire ACS, Bobardt MD, Gallay PA: trans-complementation rescue of cyclophilin A-deficient viruses reveals that the requirement for cyclophilin A in human immunodeficiency virus type 1 replication is independent of its isomerase activity. J Virol. 2002, 76: 2255-2262. 10.1128/jvi.76.5.2255-2262.2002.

Howard BR, Vajdos FF, Li S, Sundquist WI, Hill CP: Structural insights into the catalytic mechanism of cyclophilin A. Nat Struct Biol. 2003, 10: 475-481. 10.1038/nsb927.

Braaten D, Franke EK, Luban J: Cyclophilin A is required for an early step in the life cycle of human immunodeficiency virus type 1 before the initiation of reverse transcription. J Virol. 1996, 70: 3551-3560.

Wiegers K, Krausslich HG: Differential dependence of the infectivity of HIV-1 group O isolates on the cellular protein cyclophilin A. Virology. 2002, 294: 289-295. 10.1006/viro.2001.1347.

Li G, Cui Q: What is so special about Arg 55 in the catalysis of cyclophilin A? insights from hybrid QM/MM simulations. J Am Chem Soc. 2003, 125: 15028-15038. 10.1021/ja0367851.

Garcia-Viloca M, Gao J, Karplus M, Truhlar DG: How enzymes work: Analysis by modern rate theory and computer simulations. Mokslas. 2004, 303: 186-195. 10.1126/science.1088172.

Torrie GM, Valleau JP: Non-Physical Sampling Distributions in Monte-Carlo Free-Energy Estimation - Umbrella Sampling. J Comput Phys. 1977, 23: 187-199. 10.1016/0021-9991(77)90121-8.

Kumar S, Bouzida D, Swendsen RH, Kollman PA, Rosenberg JM: The Weighted Histogram Analysis Method for Free-Energy Calculations on Biomolecules .1. The Method. J Comput Chem. 1992, 13: 1011-1021. 10.1002/jcc.540130812.

Levy RM, Karplus M, Kushick J, Perahia D: Evaluation of the Configurational Entropy for Proteins - Application to Molecular-Dynamics Simulations of an Alpha-Helix. Macromolecules. 1984, 17: 1370-1374. 10.1021/ma00137a013.

Eisenmesser EZ, Millet O, Labeikovsky W, Korzhnev DM, Wolf-Watz M, Bosco DA, Skalicky JJ, Kay LE, Kern D: Intrinsic dynamics of an enzyme underlies catalysis. Gamta. 2005, 438: 117-121. 10.1038/nature04105.

Bouvignies G, Bernado P, Meier S, Cho K, Grzesiek S, Bruschweiler R, Blackledge M: Identification of slow correlated motions in proteins using residual dipolar and hydrogen-bond scalar couplings. P Natl Acad Sci USA. 2005, 102: 13885-13890. 10.1073/pnas.0505129102.

Tournier AL, Xu JC, Smith JC: Translational hydration water dynamics drives the protein glass transition. Biophys J. 2003, 85: 1871-1875.

Tournier AL, Xu JC, Smith JC: Solvent caging of internal motions in myoglobin at low temperatures. Physchemcomm. 2003, 6-8. 10.1039/b209839c.

Gerlt JA, Babbitt PC: Mechanistically diverse enzyme superfamilies: the importance of chemistry in the evolution of catalysis. Curr Opin Chem Biol. 1998, 2: 607-612. 10.1016/S1367-5931(98)80091-4.

Babbitt PC, Gerlt JA: Understanding enzyme superfamilies - Chemistry as the fundamental determinant in the evolution of new catalytic activities. J Biol Chem. 1997, 272: 30591-30594. 10.1074/jbc.272.49.30591.

Sawaya MR, Kraut J: Loop and subdomain movements in the mechanism of Escherichia coli dihydrofolate reductase: Crystallographic evidence. Biochemistry. 1997, 36: 586-603. 10.1021/bi962337c.

Agarwal PK, Billeter SR, Hammes-Schiffer S: Nuclear quantum effects and enzyme dynamics in dihydrofolate reductase catalysis. J Phys Chem B. 2002, 106: 3283-3293. 10.1021/jp020190v.

Watney JB, Agarwal PK, Hammes-Schiffer S: Effect of mutation on enzyme motion in dihydrofolate reductase. J Am Chem Soc. 2003, 125: 3745-3750. 10.1021/ja028487u.

Schnell JR, Dyson HJ, Wright PE: Effect of cofactor binding and loop conformation on side chain methyl dynamics in dihydrofolate reductase. Biochemistry. 2004, 43: 374-383. 10.1021/bi035464z.

Garcia-Viloca M, Truhlar DG, Gao JL: Reaction-path energetics and kinetics of the hydride transfer reaction catalyzed by dihydrofolate reductase. Biochemistry. 2003, 42: 13558-13575. 10.1021/bi034824f.

Thorpe IF, Brooks CL: The coupling of structural fluctuations to hydride transfer in dihydrofolate reductase. Proteins: Struct Func Bioform. 2004, 57: 444-457. 10.1002/prot.20219.

Rajagopalan PTR, Lutz S, Benkovic SJ: Coupling interactions of distal residues enhance dihydrofolate reductase catalysis: Mutational effects on hydride transfer rates. Biochemistry. 2002, 41: 12618-12628. 10.1021/bi026369d.

Bahnson BJ, Colby TD, Chin JK, Goldstein BM, Klinman JP: A link between protein structure and enzyme catalyzed hydrogen tunneling. Proc Natl Acad Sci U S A. 1997, 94: 12797-12802. 10.1073/pnas.94.24.12797.

Colby TD, Bahnson BJ, Chin JK, Klinman JP, Goldstein BM: Active site modifications in a double mutant of liver alcohol dehydrogenase: Structural studies of two enzyme-ligand complexes. Biochemistry. 1998, 37: 9295-9304. 10.1021/bi973184b.

Agarwal PK, Webb SP, Hammes-Schiffer S: Computational studies of the mechanism for proton and hydride transfer in liver alcohol dehydrogenase. J Am Chem Soc. 2000, 122: 4803-4812. 10.1021/ja994456w.

Webb SP, Agarwal PK, Hammes-Schiffer S: Combining electronic structure methods with the calculation of hydrogen vibrational wavefunctions: Application to hydride transfer in liver alcohol dehydrogenase. J Phys Chem B. 2000, 104: 8884-8894. 10.1021/jp001635n.

Billeter SR, Webb SP, Agarwal PK, Iordanov T, Hammes-Schiffer S: Hydride transfer in liver alcohol dehydrogenase: Quantum dynamics, kinetic isotope effects, and role of enzyme motion. J Am Chem Soc. 2001, 123: 11262-11272. 10.1021/ja011384b.

Billeter SR, Webb SP, Iordanov T, Agarwal PK, Hammes-Schiffer S: Hybrid approach for including electronic and nuclear quantum effects in molecular dynamics simulations of hydrogen transfer reactions in enzymes. J Chem Phys. 2001, 114: 6925-6936. 10.1063/1.1356441.

Hammes GG: Multiple conformational changes in enzyme catalysis. Biochemistry. 2002, 41: 8221-8228. 10.1021/bi0260839.

Kohen A: Kinetic isotope effects as probes for hydrogen tunneling, coupled motion and dynamics contributions to enzyme catalysis. Prog React Kinet Mec. 2003, 28: 119-156.

Tousignant A, Pelletier JN: Protein motions promote catalysis. Chem Biol. 2004, 11: 1037-1042. 10.1016/j.chembiol.2004.06.007.

Lockless SW, Ranganathan R: Evolutionarily conserved pathways of energetic connectivity in protein families. Mokslas. 1999, 286: 295-299. 10.1126/science.286.5438.295.

Moritsugu K, Miyashita O, Kidera A: Vibrational energy transfer in a protein molecule. Phys Rev Lett. 2000, 85: 3970-3973. 10.1103/PhysRevLett.85.3970.

Moritsugu K, Miyashita O, Kidera A: Temperature dependence of vibrational energy transfer in a protein molecule. J Phys Chem B. 2003, 107: 3309-3317. 10.1021/jp027823q.

Heyes DJ, Hunter CN, van Stokkum IHM, van Grondelle R, Groot ML: Ultrafast enzymatic reaction dynamics in protochlorophyllide oxidoreductase. Nat Struct Biol. 2003, 10: 491-492. 10.1038/nsb929.