Инструменты и методы системной биологии Н А Колчанов

Зарегистрируйтесь, чтобы просмотреть полный документ!

Инструменты и методы системной биологии Н. А. Колчанов kol@bionet. nsc. ru

РЕВОЛЮЦИЯ В МОЛЕКУЛЯРНОЙ БИОЛОГИИ И ГЕНЕТИКЕ Расшифровка структуры двойной спирали ДНК 1953 • Рентгено-структурные методы расшифровка пространственной структуры белков • Методы расшифровки аминокислотных последовательностей • Методы расшифровки нуклеотидных последовательностей • Генетическая инженерия • Генодиагностика • Трансгенез • Клонирования • Молекулярные биотехнологии • ДНК-микрочипы • Массове секвенирование геномов Расшифровка генома человека Протеомика Транскриптомика Молекулярная медицина, генотерапия Конструирование молекулярно-генетических систем с заданными свойствами 2001

Современная биология стала производителем беспрецедентно огромных объемов экспериментальных данных. Их осмысливание невозможно без привлечения современных информационных технологий, эффективных методов анализа данных и моделирования биологических систем и процессов на различных уровнях организации живой материи: от молекулярногенетического, включая организменный и заканчивая экосистемным и биосферным. В ответ на этот вызов возникает наука, называемая информационной биологией.

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СОВРЕМЕННОЙ БИОЛОГИИ: ИНФОРМАЦИОННЫЙ ВЗРЫВ . . ATGCCCGGGTTTAATGCGTCAGTGACTGCACA…. . . .

СИСТЕМНАЯ БИОЛОГИЯ - ОТ АНАЛИЗА К СИНТЕЗУ ЦЕЛЬ: Реконструкция знаний о системах и процессах, обеспечивающих воспроизведение КЛЕТОК и ОРГАНИЗМОВ, их функционирование и взаимодействие с окружающей средой на основе информации, закодированной в геномах. МЕТОДЫ: ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: системная транскриптомика, протеомика, метаболомика, клеточная биология. БИОИНФОРМАТИКА: компьютерная интеграция экспериментальных данных, получаемых аналитическими методами молекулярной биологии, математическое моделирование молекулярно-генетических систем и процессов.

ГЕННАЯ СЕТЬ – центральный объект системной биологии Генная сеть - группа координировано функционирующих генов, обеспечивающих формирование определенного фенотипического признака организма (молекулярного, биохимического, физиологического, морфологического, поведенческого и т. д. ) Обязательные компоненты генной сети: гены, кодируемые ими РНК и белки, метаболиты, пути передачи сигналов, метаболические пути, регуляторные контуры с положительными и отрицательными обратными связями.

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ. ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: экспрессионные ДНК-чипы. Граф взаимодействий между генами Время M 1 2 ··· 1 1 1 XN x M : = 1 2. 2. 2. . . 1. 2 N N M ··· . . . 2. . . M ··· N j xi концентрация i-го гена в j-й временной точке Время Гены (m. RNA) Экспериментальные данные:

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ. ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: Граф белокбелковых взаимодействий Drosophila melanogaster (7048 белков и 4780 высоко достоверных взаимодействий) (Science, 302(5651): 1727 -1736) Белки дрозофилы, ортологичные белкам человека, имеющим важное значение при возникновении заболеваний, выделены кружками с зазубренным краем. Принадлежность белков человека к тому или иному функциональному классу, обеспечивает возможность поиска новых стратегий для терапии таких болезней как рак, сердечнососудистые заболевания или диабеты различной природы. Такие белки пригодны в качестве мишеней действия лекарственных препаратов.

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ Современная биология стала источником огромных объемов экспериментальных данных, осмысливание которых невозможно без использования эффективных информационных технологий и методов компьютерного анализа и математического моделирования ИНТЕГРАЦИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ И МОДЕЛИРОВАНИЕ МОЛЕКУЛЯРНО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ПРОЦЕССОВ Интеграция баз данных по метаболическим путям и их генетической регуляции

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ. TRRD - база данных регуляторных районов генов эукариот: регуляторные районы гена аполипопротеина В человека. Энхансер в интроне 1 Регуляторная область в экзоне Негативный регуляторный элемент промотор Энхансер в интроне 2 Энхансер в интроне ARP-1 HNF-1 -898 -1802 -3678 +1 +120 +346 +521 +621 +1064 Негативный регуляторный элемент -898 -129 -639 +1 HNF-4 HNF-3 -125 COUP C/EBP TATA -50 -100 COUP AGGCCCGGGA GGCGCCCTTT GGACCTTTTG CAATCCTGGC GCTCT - -60 -70 -50 -80 90 C/EBP HNF-4 Композиционный элемент ИЦи. Г СО РАН, http: //www. bionet. nsc. ru/trrd/ +1

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ: базы данных по межклеточным коммуникациям и путям передачи сигналов. МАР-киназный путь передачи сигнала в ядро клетки, активируемый ростовыми факторами, контролирующий процесс КЛЕТОЧНОГО ДЕЛЕНИЯ Турнаев И. И. , ИЦи. Г СО РАН, http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕКОНСТРУКЦИИ ГЕННЫХ СЕТЕЙ ИНФОРМАЦИЯ ИЗ КОМПЬЮТЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ (ЭКСТРАКЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПЕЦИАЛЬНЫХ ПРОГРАММ – КОНВЕРТОРОВ) ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ, ПРЕДСТАВЛЕННЫЕ В НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЯХ (КОМПЬЮТЕРНАЯ АННОТАЦИЯ)

Компьютерная технология реконструкции генных сетей: иерархия классов Gene network components Elementary events (Relationships between the Entities ) Elementary structures (Entities) Genes RNAs Proteins Substances Reactions Regulatory events

ГЕННАЯ СЕТЬ Примеры элементарных структур и событий, значимых для функционирования генных сетей OAS m. RNA p 48 NPY Fe++ ISGF 3 alpha Proto. IX cytoplasm FCH NPY m. RNA OAS nucleus Транскрипция ISGF 3 Трансляция Heme nucleus cytoplasm Мультимеризация cytoplasm Энзиматический синтез Объекты: IFN-beta IRF-2 IFNR-II IRF-2 IRF-1 Inactive protein Active protein Jak 1 m. RNA Gene Reaction Jak 1 -p cytoplasm Фосфорилирование nucleus IRF-2 Активация транскрипции nucleus IFN-beta Подавление транскрипции Switch on Increase - switch off - decrease

Компьютерная технология формализованного описания, конструирования и визуализации генных сетей: редактор генных сетей Gen. Net. Edit component properties

Формализованное описание, конструирование и визуализация генных сетей: скрытые слои Gene network “Macrophage activation” Click Subscheme“Jak-Stat signal transduction payhway”

Основные типы генных сетей, описанных в базе данных Gene. Net: http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/ X Генные сети стрессового ответа X Генные сети гомеостаза X 0 0 t t Генные сети, контролирующие процессы роста, развития, дифференцировки, морфогенеза X X Генные сети циклических процессов X 0 0 t u(X-X 0 ) Processes determining the value of the output system parameter x 0 - NEGATIVE FEEDBACK t x u(X) Processes determining the value of the output system parameter x 0 + POSITIVE FEEDBACK x

База данных GENENET: центральный фрагмент генной сети биосинтеза холестерина в клетке (регуляция по механизму отрицательной обратной связи) . … farnesyldip hosphate squalene . … SS FDFS mevalonate - cholesterol FDPS gene SS gene HMGCo. A -R + + HMG-Co. A-R gene X 0 SREBP HMG-Co. A-S gene HMGCo. A -S + X SRP + HMG-Co. A Принципиальная схема регуляторного контура с отрицательной обратной связью + u(X-X 0) pre. SREBP + - LDLR gene Acetyl Co. A + Acetoacetyl Co. A X 0 + t Процессы, определяющие величину выходного параметра системы Отрицательная обратная связь cholesterol LDLR Игнатьева Е. В. , ИЦи. Г СО РАН, http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/ X

ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ ДИФФЕРЕНЦИРОВКИ И СОЗРЕВАНИЯ ЭРИТРОЦИТОВ (База данных GENENET) + + + Принципиальная схема регуляторного контура с положительной обратной связью X X 0 t u(X) X 0 Процессы, определяющие величину выходного параметра системы + Положительная обратная связь Подколодная О. А. , ИЦи. Г СО РАН, http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/ X

ИЕРАРХИЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ГЕННЫХ СЕТЕЙ Альтернативная репрессия и активация кассеты генов с участием транскрипционного фактора E 2 F-1 на стадиях G 1 S перехода p. RB DP-1 E 2 F-1 - сайт связывания E 2 F-1/DP-1 Подавление транскрипции DP-1 E 2 F-1 + сайт связывания E 2 F-1/DP-1 Усиление транскрипции Подколодная О. А. , Турнаев И. И. , ИЦи. Г СО РАН http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/

Транскрипционный фактор SF 1 - центральный регулятор генных сетей стероидогенеза надпочечники, гонады гипофиз гипоталамус РЕЦЕПТОРЫ SF 1 FSHR m SF 1 DAXm, h ACTHR m, h SF 1 r GHAm, h LHR r GTHIIchs холестерин HO PRLR r SF 1 r DAXm, h LHR r GHRm, r Lhbetar, b, ho, s Sta. Rm, h, b альдостерон Дезоксикортикостерон Прогестерон Кортикостерон HO HCO OH O SF 1 r O Aльдостерон P 450 arom h, r SF 1 17 -гидроксипрогестерон HO кортизол Дегидроэпиандростерон эстрон андростендион OH OH OH O 5 -андростен-3 11 -дезоксикортизол OH O OH DAXm, h P 450 c 17 h, b, r O 17 -гидрокси -прегнонолон LHR r эстрадиол тестостерон http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/ Ley. ILm P 450 c 11 m, b, r MISm, h P 450 c 21 m ALD 1 m P 450 sccm, h, b, r Игнатьева Е. В. , ИЦи. Г СО РАН 3 beta. HSD h ФЕРМЕНТЫ

Генные сети – интеграторы: генная сеть регуляции уровня свободных радикалов и активация связанных с нею генных сетей в ходе противовоспалительного ответа организма Активные формы кислорода Цитокины Ответ на тепловой шок Антиоксида нтная защита Метаболизм железа Арест клеточного цикла Апоптоз Воспаление http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/, Степаненко И. Л. , ИЦи. Г СО РАН В зависимости от функционального состояния организма одна и та же генная сеть – интегратор обеспечивает комбинаторную активацию различных кассет генных сетей.

Структура центрального осциллятора генной сети циркадного ритма REV-ERBa Reva-Erba PER/CRY Per 1, 2 E-box Cry 1, 2 E-box Rora RORa CLK/BMAL 1 E-box Bmal 1 RRE Коровая петля Стабилизирующая петля J. D. Richter, 2004, Neuron

ХАРАКТЕРИСТИКИ ЦЕНТРАЛЬНОГО И ПЕРЕФЕРИЧЕСКИХ ОСЦИЛЛЯТОРОВ, ПОЛУЧЕННЫЕ НА ОСНОВЕ ЭКСПРЕССИОННЫХ ДНК-ЧИПОВ: КОЛИЧЕСТВО ЦИКЛИРУЮЩИХ ГЕНОВ И ФАЗОВЫЕ СДВИГИ Супрахиазматическое ядро 80 -337 (0. 6 -2. 7%) Т ~ 4 -8 часов Печень 187 -575 (2. 7 -9%) F. Delaunay, TRENDS in Genetics, 2002 Сердце 462 (4. 7%) Эпифиз 38 (3. 2%) Ритмические биологические процессы

ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ КЛАССЫ ЦИКЛИРУЮЩИХ ТРАНСКРИПТОВ В ФИБРОБЛАСТАХ, ВЫЯВЛЕННЫЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЭКСПРЕССИОННЫХ ДНК-ЧИПОВ трансляция транскриционные 1% факторы неизвестная функция транспортер 7% 1% КЛЕТОЧНЫЙ ЦИКЛ 8% 7% транскрипция 4% каналы 4% транспорт/перенос 6% Clock белки 2% структура/цитоскелет 6% передача сигнала ферменты 6% 13% протеосомы misc 6% 1% EST's прогормоны 22% 1% белки теплового рецепторы сопряженные шока/шапероны с G-белком 4% 1% Grundschober C. , 2001, J. Biol. Chem.

ИНТЕГРАЦИЯ ГЕННЫХ СЕТЕЙ ГОМЕОСТАЗА ГЛЮКОЗНЫЙ СЕНСОР ГЛЮКОЗНЫЙ База данных Gene. Net: компьютерная реконструкция генной сети регуляции продукции инсулина бета клеткой поджелудочной железы ПУТЬ СИГНАЛЬНОЙ ТРАНСДУКЦИИ ОТ РЕЦЕПТОРА ИНСУЛИНА Ядро СЕКРЕЦИЯ ИНСУЛИНА РЕГУЛЯЦИЯ ЭКСПРЕССИИ ИНСУЛИНА МЕТАБОЛИЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ Игнатьева Е. В. , Воронич Е. С. , ИЦи. Г СО РАН Митохондрия Цитоплазма Клеточная мембрана Межклеточное пространство

РЕГУЛЯТОРНЫЕ КОНТУРЫ С ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМИ ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИЕ НА УРОВНЕ БЕТА-КЛЕТОК, КОНТРОЛИРУЮТСЯ ОТРИЦАТЕЛЬНЫМИ ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ ИЕРАРХИЧЕСКИ ВЫСОКОГО УРОВНЯ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИМИ НА УРОВНЕ ОРГАНИЗМА Поступление глюкозы + _ + Уровень глюкозы в крови Бета клетка + Транспорт глюкозы в ткани о органы + Адипоцит + инсулин + +

БАЗА ДАННЫХ GENENET: ГЕННАЯ СЕТЬ АДИРОЦИТА (РЕГУЛЯЦИЯ БИОСИНТЕЗА, ЗАПАСАНИЯ И МЕТАБОЛИЗМА ЖИРОВ) Внешниние факторы Настройка функционирования адипоцита Секреция сигнальных веществ Биосинтез жирных кислот Глюкоза Лептин Компоненты ренинангиотензиновой системы ГОРМОНЫ: • Глюкокортикоиды • Инсулин • и т. д. ГЛАВНАЯ ФУНКЦИЯ H 2 C - OH АДИПОЦИТА: OH - C - H ЗАПАСАНИЕ H 2 C - O - P ЭНЕРГИИ В ФОРМЕ ЖИРОВ (ТРИГЛИЦЕРИДОВ) ГЛИЦЕРОЛ-3 -ФОСФАТ O H 2 C - O - C - R` + 3 (R - COOH) O R - C - O - C - H H 2 C - O - C - R`` O ЖИРНЫЕ КИСЛОТЫ ТРИАЦИЛГЛИЦЕРИД

Адипоцит: индукция экспрессии генов инсулином (база данных GENENET) ИНСУЛИН стимулирует экспрессию: FAS -синтетаза жирных кислот, осуществляет биосинтез насыщенных жирных кислот SCD 1 - стеароил-Ко. А-десатураза, участвует в синтезе ненасыщенных жирных кислот SCD 1 Ob (лептин), гормон, регулирующий пищевое поведение FAS ИНСУЛИН Проскура А. Л. , Игнатьева Е. В. ИЦи. Г СО РАН, http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet / OB AGT Leptin AGT

ПУТИ ПЕРЕДАЧИ СИГНАЛА ГОРМОНА ЛЕПТИНА И МУТАЦИИ, ВЫЗЫВАЮЩИЕ НАКОПЛЕНИЕ ИЗБЫТОЧНОЙ МАССЫ ТЕЛА + Лептин NPY РЕЦЕПТОР ЛЕПТИНА - + POMC + PROHORMONE CONVERTASE 1 MSH + РЕЦЕПТОР MSH ГИПОТАЛАМУС + ЖИРОВАЯ КЛЕТКА + ПОТРЕБЛЕНИЕ ПИЩИ МУТАЦИИ NPY - НЕЙРОПЕПТИД Y MSH - МЕЛАНОКОРТИН POMC - ПРООПИОМЕЛАНОКОРТИН Barsh G. et al. , Genetics of body-weight regulation, Nature, 2000, N 6778

Адипоцит: индукция экспрессии генов глюкокортикоидами (база данных GENENET) ГЛЮКОКОРТИКОИДЫ стимулируют экспрессию: SCD 1 - стеароил-Ко. Адесатураза, участвует в синтезе ненасыщенных жирных кисло ГЛЮКОКОРТИКОИДЫ Ob (лептин), гормон, регулирующий пищевое поведение SCD 1 AGT – (ангиотензиноген), предшественник ингиотензина II, регулирующего давление крови FAS OB Проскура А. Л. , Игнатьева Е. В. ИЦи. Г СО РАН, http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/ AGT Leptin AGT

Фрагмент генной сети адипоцита: глюкокортикоиды активируют экспрессию генов ренин-ангиотензиной системы (база данных GENENET)) ДЕКСАМЕТАЗОН OB CTSD REN ACE Глюкокортикоиды активируют транскрипцию гена AGT, кодирующего ангиотензиноген - предшественник ингиотензина II, повышающего артериальное давление. AGT CTSG ЦИКЛИН Д 1 ПРОЛИФЕРАЦИЯ Leptin АПФ РЕНИН Leptin АНГИОТЕНЗИН II АНГИОТЕНЗИН I КАТЕПСИН Ж АНГИОТЕНЗИНОГЕН КАТЕПСИН Д ИЦи. Г СО РАН, Проскура А. Л. , Игнатьева Е. В. , http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/

СЕТИ РНК-РНК ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ: микро-РНК [Calin G. et all. , PNAS (2003)] Головной мозг Щитовидная железа Легкие Печень Кишечник Костный мозг H. sapiens - эффекты ми. РНК регуляция гемопоэза; • регуляция развития мозга. Список патологий, возникающих при нарушении функционирования ми. РНК: • лейкемия; • нейробластома; • фолликулярная лимфома; • пролимфоцитарная лейкемия; • миелодиспластический синдром; • рак: кожи; легких; носоглотки; шейки матки; молочной железы; толстого кишечника; эпителия мочевыводящих путей. D. melanogaster [Chen C. et al. , Science 303, 83 (2004)]: широкий спектр действия ми. РНК • стимулирует пролиферации клеток (mi. R-bantam); • предотвращает апоптоз (mi. R-14, mi. Rbantam); • влияет на жировой метаболизм (mi. R 14). lin-4 let-7 C. elegans: • ми. РНК контролируют переход между личиночными стадиями [Chen C. et al. , Science 303, 83 (2004)]; • асимметричное расположение нейронов (Isy-6) [Miska E. et all. , Genome biology (2004)]. Минимальные оценки: в геномах млекопитающих имеется до 200 микро-РНК. Каждая микро-РНК может иметь до 100 геновмишеней. В целом сеть микро. РНКвзаимодействий может включать до 20 000 генов.

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ГЕННЫХ СЕТЕЙ: ХИМИКО-КИНЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД Примеры формального описания элементарных процессов

Генные сети: решение обратной задачи • Математическая модель генной сети характеризуется набором констант c 1, …, ck в системе дифференциальных уравнений. • Как правило, экспериментально измеренные значения известны только для ограниченного числа констант. • Значения остальных констант определяются численно. • Ищутся такие значения констант c 1, …, ck, которые обеспечивают максимальное соответствие между рассчитанной и экспериментально наблюдаемой динамикой генной сети по множеству переменных и множеству экспериментов одновременно. Здесь i – это номер эксперимента и j(i) – номер j-го наблюдения i-го эксперимента. Xijexp – это значение переменной генной сети, измеренной в j-ом наблюдении i-го эксперимента. Xijtheor (c 1, …, ck) - это же theor значение, вычисленное с фиксированными значениями коэффициентов c 1, …, ck Эксперимент 1 Эксперимент N 2. 50 250 X 1 2. 00 Xn 200 1. 50 1. 00 100 0. 50 50 0. 00 0 0 50 100 150 модель min 0 0. 5 эксперимент 1. 0 1. 5

РЕШЕНИЕ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ ГЕННОЙ СЕТИ: генетический алгоритм МУТАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС РЕКОМБИНАЦИИ Отбор Начальная популяция генных сетей: не все константы c 1, …, ck известны Целевой функционал: W=1/F, где Генная сеть с оптимальными значениями коэффициентов c 1, …, ck W – приспособленность организма в определенных условиях; F – среднеквадратическое отклонение вычисленных характеристик от соответствующих им экспериментальных

База данных для решения обратной задачи: экспериментальная динамика генных сетей General information Type Name_brief Name_full Organism Cells Stage. Cell. Differentiation Organism. Status Expression. Detection. Device Reference Comments Data on dynamics Protein IL-12 Interleukin-12 Mouse – musculus Peritoneal macrophages Terminally differentiated Norm Relative protein level Nomura F. et al. , 2000 C 57 BL/6 J mice Peritoneal macrophages were preincubated with LPS for the indicated periods, then washed with HBSS twice, and then stimulated with LPS. Experimental conditions Extracellular space LPS IL-12 Сytoplasm IL-12 p 40 IL-12 p 35 Nucleus

Генная сеть активации макрофагов при действии липополисахаридов (LPS) и интерферона-γ (IFN-γ) Обратная задача генных сетей: динамика концентрации транскрипционного фактора АР-1 Сравнение экспериментальных данных (Hambleton J. , et al, 1996) и результатов расчетов модели после адаптации параметров. http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/

ОПТИМАЛЬНОЕ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФУНКЦИЕЙ ГЕННЫХ СЕТЕЙ Поиск оптимального управления, нормализующего динамику генной сети биосинтеза NO при мутации, приводящей к избытку рецептора CD 14). 35 NO (10^8 unit/cell) 30 25 20 15 10 5 0 0 5 10 15 t (hours) Mutation Norm Compensatory effect (after delivering the substance) 20 25 30

Моделирование влияния мутаций на функцию генной сети регуляции биосинтеза холестерина в клетке Моделирование отклика генной сети на увеличенное в 2 раза поступления ЛНП в плазму крови при мутации, уменьшающей скорость экспрессии гена ЛНП рецепторов в 2 раза 3. 2 E+04 норма мутация 4. 0 E+05 3. 0 E+05 2. 0 E+05 1. 0 E+05 часы 0. 0 E+00 [св. ЛНП рецепторы], шт/клетку 0 5 10 15 20 25 30 [св. холестерин], шт/клетку [ЛНП], шт/объем клетки 5. 0 E+05 норма мутация 3. 1 E+04 3. 0 E+04 2. 9 E+04 2. 8 E+04 2. 7 E+04 2. 6 E+04 часы 2. 5 E+04 0 Рецепторы ЛНП 1. 0 E+03 5 10 НОРМА 15 20 25 МУТАЦИЯ норма мутация 8. 0 E+02 6. 0 E+02 4. 0 E+02 2. 0 E+02 часы 0. 0 E+00 0 5 10 15 20 25 30 м. РНК ЛНП рецепторов 30

Анализ мутационного портрета генной сети регуляции биосинтеза холестерина в клетке Изменение содержания свободного холестерина в клетке в зависимости от мутационного изменения констант элементарных процессов в генной сети биосинтеза холестерина 2 4 15 -20% 65 -70% 200% 3 1 (1) Константа оборота фермента SRP; (2) Константа обратной реакции димеризации SREBP 1; (3) Константа Михаэлиса-Ментен фермента ацетоацетил Ко. А тиолазы; (4) Константа оборота фермента АХАТ (ацил-Кo. A: холестерин

Анализ мутационного портрета генной сети регуляции биосинтеза холестерина в клетке ГЕННАЯ СЕТЬ С УКАЗАНИЕМ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ СТАЦИОНАРНОГО СОДЕРЖАНИЯ СВОБОДНОГО ХОЛЕСТЕРИНА В КЛЕТКЕ К МУТАЦИОННЫМ ИЗМЕНЕНИЯМ ПАРАМЕТРОВ - изменение скоростей данных процессов в значительной степени сказывается на стационарной концентрации холестерина, которая может меняться от 0 до более чем 200% относительно нормы; - стационарная концентрация холестерина меняется не более чем на 35% от нормы; - стационарная концентрация холестерина меняется не более чем на 25% от нормы.

ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ БИОСИНТЕЗА ХОЛЕСТЕРИНА В КЛЕТКЕ farnesyldiphos phate . … squalene . … SS FDFS mevalonate - cholesterol FDPS gene SS gene HMGCo. A -R HMG-Co. A-R gene + + SRP + HMG-Co. A SREBP HMG-Co. A-S gene HMGCo. A -S + + pre. SREBP LDLR gene + Acetyl Co. A + + Acetoacetyl Co. A cholesterol LDLR Игнатьева Е. В. , ИЦи. Г СО РАН, http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/gnw/genenet/

ОПТИМАЛЬНОЕ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФУНКЦИЕЙ ГЕННЫХ СЕТЕЙ Мишенями оптимального фармакологического управления могут быть только лимитирующие звенья генной сети. Их не так много. Построение мутационного портрета генной сети – обязательный этап поиска оптимального фармакологического управления. Оптимальное управление, нормализующее критическую переменную генной сети, не должно выводить генную сеть за границы нормы по другим значимым переменным.

d. V = dt Оптимальное фармакологическое управление функцией генных сетей (V, a) N - NORM V – вектор переменных; a – вектор параметров (a 1, …, ak, …, ar); , …, a N- стационарное состояние, соответствующее норме. a* k U - класс кусочно-линейных управляющих функций, описывающих изменение вектора параметров a в вектора параметров a процессе фармакологического контроля) (V, a*) V – вектор переменных; a – вектор параметров (a 1, …, a*k, …, ar); * , …, a N- стационарное состояние, соответствующее патологии. (V, a*, U) U – оптимальный контроль, нормализующий функцию генной сети за счет сдвига стационарного состояния мутантной генной сети в окрестность нормы. ak d. V = dt P - PATHOLOGY Оптимальное управление, нормализующее критическую переменную генной сети, не должно выводить генную сеть за границы нормы по другим значимым переменным.

Automatically generated computer model of cell metabolism of Escherichia coli K-12 Bipartite graph of computer dynamic model of cell metabolism, with specification to the organism Escherichia coli K-12 - 4036 dynamic variables (substrates) - 3973 processes (enzyme reactions) - participation in the process with nonzero stehiometry - participation in the process with zero stehiometry

ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕННЫЕ СЕТИ: КОМПЬЮТЕРНЫЙ ДИЗАЙН И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ белковый мультимер Генетический элемент (g) – элементарная структурная единица ГГС Функционирование генетического элемента - синтез белка Активность генетического элемента – скорость синтеза белка Продукт (p) – белок, кодируемый g p белок м. РНК ген g Регуляторная связь ( ) - элементарная единица искусственной генной сети, посредством которой устанавливается регулирование активности одного генетического элемента (g 2), другим генетическим элементом (g 1) g 1 g 2

ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕННЫЕ СЕТИ: КОМПЬЮТЕРНЫЙ ДИЗАЙН И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ 14 34 23 12 В зависимости от начальных данных эта генная сеть имеет два качественно различных режима функционирования. 41 УСТОЙЧИВЫЙ ЦИКЛ: 43 31 p 3 42 g 1 g 2 g 3 g 4 концентрации 3 Устойчивый циклический режим p 2 p 1 2 1 p 4 время 0 0 5 10 74. 8 79. 8 84. 8 Устойчивое стационарное состояние p 4 УСТОЙЧИВОЕ СТАЦИОНАРНОЕ СОСТОЯНИЕ: концентрации 6 4 p 1 2 р2, р3 0 0 5 время 10

ГЕНЕТИЧЕСКИЕ КОМПЬЮТЕРЫ: искусственная генная сеть, суммирующая четырех-разрядные двоичные числа 1010 + 110 _____ 10000 1+0+1=10 1+1+0=10 0+0=00 0+1+1=10

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ВЗРЫВ В МОЛЕКУЛЯРНОЙ БИОЛОГИИ И ГЕНЕТИКЕ Расшифрованы геномы десятков тысяч вирусов, тысяч бактерий, геном дрожжей, геномы ряда растений и животных Расшифрованы аминокислотные последовательности сотен тысяч белков Расшифрованы пространственные структуры десятков тысяч белков

PDBSite: A Database on Protein Active Sites and Their Environment PDBSite environment Active site

Содержание базы данных PDBSite Фармакологические препараты (50) Каталитические центры (1300) Белок+ДНК (2700) Сайты связывания Белок+РНК (2000) ~15000 сайтов Посттрансляционная модификация (100) Органические лиганды (2100) Металлы (1000) Белок+белок (1000) Неорганические лиганды (400) ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

Программа поиска активных сайтов в структурах белков: PDBSite. Scan Поиск сайта связывания меди в молекуле пластоцианина (PDB ID 1 BXU). Структура пластоцианина Шаблоны сайтов (PDBSite) Зеленым цветом изображены остатки распознанного сайта в пластоцианине, синим цветом изображены остатки сайта-шаблона из базы PDBSite (ID 1 B 3 ICU). Ион меди показан оранжевым шариком. ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

МОЛЕКУЛЯРНЫЕ МЕХАНИЗМЫ НАРУШЕНИЯ ФУНКЦИИ МУТАНТНОГО БЕЛКА P 53, ПРИВОДЯЩИЕ К РАЗВИТИЮ РАКА Substitution. Gly 245 ->Cys 242 Cys 176 Zn 2+ Cys 238 His 179 Zn-binding site Normal DNA-binding

Адаптивная эволюция : мутационное ускользание вируса от иммунной системы Сайты связывания ионов в пространственной структуре гемагглютинина вируса гриппа А человека совпадают с участками адаптивной эволюции PO 4 -связывающий SO 4 -связывающий Ca-связывающий Cl-связывающий Области адаптивной эволюции выделены овалами Предложен новый механизм эволюционной защиты оболочечных белков вируса гриппа от действия антител – формирование ионных «шуб» в области антигенных детерминант, обусловленное возникновением сайтов связывания различных ионов. ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

Web. Pro. Analyst: программа для количественного анализа взаимосвязи структура-активность в семействах гомологичных белков http: //wwwmgs. bionet. nsc. ru/mgs/programs/panalyst/ Множественное выравнивание последовательностей белков Активности подвижная рамка y 1 y 2 y 3 y 4 y 5 белок 1 белок 2 белок 3 белок 4 белок 5 Поиск статистической зависимости Y = F(X) Активности белков сайт От аминокислот к их физико-химическим свойствам x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 Физико-химическая характеристика сайтов ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

Количественные зависимости структура-активность в белковых семействах Предсказанная Зависимость между ингибирующей слипание тромбоцитов активностью дезинтегринов и зарядом и альфаспиральным моментом гидрофильности сайта 26 -30 Измеренная активность Предсказанная Зависимость между антимикробной активностью пептидов и альфаспиральным моментом гидрофобности сайта 3 -18 Измеренная активность ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

Предсказание видимого спектра для зрения археозавра (λmax предкового родопсина археозавра) Рисунок взят из работы Chang et al. , Mol. Biol. Evol. 19(9): 1483– 1489. 2002 ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

Предсказание λmax для родопсина археозавра R=0. 97 Предсказанные λmax Остатки влияющие на сдвиг длины волны, результаты согласуются с данными других авторов Briscoe, Mol. Biol. Evol. (2001). Экспериментальные λmax Уравнение регрессии: Y=15. 784*X 1 -467. 266*X 2 -37. 661 X 1 – Среднее значение для изоэлектрической точки (Bogard) X 2 – Момент гидрофобности (Eisenberg) λmax предсказанное : Y= 506. 7 λmax измеренное: Y= 508 ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ И ГЕНЕТИКИ

Скачать презентацию Инструменты и методы системной биологии Н А Колчанов

5ecd78267c077f08d91920994fe82371.ppt

Количество слайдов: 60