1 / 60

Инструменты и методы системной биологии

Инструменты и методы системной биологии. kol@bionet.nsc.ru. Н. А. Колчанов. РЕВОЛЮЦИЯ В МОЛЕКУЛЯРНОЙ БИОЛОГИ И И ГЕНЕТИКЕ. 1953. Расшифровка структуры двойной спирали ДНК. Рентгено-структурные методы расшифровка пространственной структуры белков

ami
Download Presentation

Инструменты и методы системной биологии

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

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

  2. РЕВОЛЮЦИЯ В МОЛЕКУЛЯРНОЙ БИОЛОГИИ И ГЕНЕТИКЕ 1953 Расшифровка структуры двойной спирали ДНК • 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 2001 Расшифровка генома человека Протеомика Транскриптомика Молекулярная медицина, генотерапия Конструирование молекулярно-генетических систем с заданнымисвойствами

  3. 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 молекулярно-генетического, включая организменный и заканчивая экосистемным и биосферным. В ответ на этот вызов возникает наука, называемая информационной биологией.

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

  5. 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.

  6. 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.

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

  8. ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ.ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: Граф белок-белковых 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, сердечно-сосудистые заболевания или диабеты различной природы. Такие белки пригодны в качестве мишеней действия лекарственных препаратов.

  9. 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

  10. 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 1 Энхансер в интроне2 Негативный регуляторный элемент промотор ARP-1 HNF-1 -898 +1 +120 +1064 -1802 +346 +521 +621 -3678 Негативный регуляторный элемент - 8 9 8 - 1 2 9 - 6 3 9 + 1 HNF-4 COUP C/EBP HNF-3 TATA - 1 2 5 - 5 0 - 1 0 0 + 1 COUP A G G C C C G G G A G G C G C C C T T T G G A C C T T T T G C A A T C C T G G C G C T C T -60 -70 -50 - - 9 0 8 0 C/EBP HNF-4 Композиционный элемент ИЦиГ СО РАН, http://www.bionet.nsc.ru/trrd/

  11. 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., ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

  12. 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)

  13. Компьютерная технология реконструкции генных сетей: иерархия классов Genenetworkcomponents Elementary events (Relationships between the Entities ) Elementary structures (Entities) Regulatory events RNAs Proteins Genes Substances Reactions

  14. ГЕННАЯ СЕТЬ • Примеры элементарных структур и событий, значимых для функционирования генных сетей OAS mRNA p48 NPY Fe++ ISGF3alpha ProtoIX cytoplasm FCH NPY mRNA OAS ISGF3 Heme nucleus nucleus cytoplasm cytoplasm Мультимеризация Трансляция Транскрипция Энзиматический синтез Объекты: IFN-beta IRF-2 Inactive protein IFNR-II IRF-2 IRF-1 Active protein Jak1 mRNA Gene Reaction Switch on Increase Jak1-p IFN-beta IRF-2 nucleus nucleus cytoplasm - switch off - decrease Фосфорилирование Активация транскрипции Подавление транскрипции

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

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

  17. Основные типы генных сетей, описанных в базе данных GeneNet: http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/ u(X-X0 ) u(X) x x Processes determining the value of the output system parameter Processes determining the value of the output system parameter x0 x0 + - POSITIVE FEEDBACK NEGATIVE FEEDBACK Генные сети стрессового ответа X X Генные сети гомеостаза X 0 X0 0 t t Генные сети, контролирующие процессы роста, развития, дифференцировки, морфогенеза X X Генные сети циклических процессов X0 0 t t

  18. База данных GENENET: центральный фрагмент генной сети биосинтеза холестерина в клетке (регуляция по механизму отрицательной обратной связи) farnesyldiphosphate squalene .… .… SS FDFS - mevalonate cholesterol FDPS gene SSgene + HMG-CoA -R + + HMG-CoA-Rgene SRP + + HMG-CoA SREBP HMG-CoA-Sgene HMG-CoA -S preSREBP + LDLR gene AcetylCoA + + u(X-X0) cholesterol Процессы, определяющие величину выходногопараметра системы AcetoacetylCoA X X0 LDLR - X Отрицательная обратная связь X 0 t Принципиальная схема регуляторного контура с отрицательной обратной связью Игнатьева Е.В., ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

  19. ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ ДИФФЕРЕНЦИРОВКИ И СОЗРЕВАНИЯ ЭРИТРОЦИТОВ (База данных GENENET) + + + + + + X X 0 t Принципиальная схема регуляторного контура с положительной обратной связью u(X) Процессы, определяющиевеличину выходного параметра системы X X0 + Положительная обратная связь Подколодная О.А., ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

  20. ИЕРАРХИЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ГЕННЫХ СЕТЕЙ pRB E2F-1 DP-1 сайт связывания E2F-1/DP-1 Альтернативная репрессия и активация кассеты генов с участием транскрипционного фактора E2F-1 на стадиях G1  S перехода - + E2F-1 DP-1 сайт связывания E2F-1/DP-1 Усиление транскрипции Подавление транскрипции Подколодная О.А.,Турнаев И.И., ИЦиГ СО РАН http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

  21. надпочечники, гонады гипофиз гипоталамус РЕЦЕПТОРЫ SF1 FSHR m LHR r DAXm, h SF1 ACTHR m,h SF1r GHAm, h PRLR r DAXm, h LHR r LHR r SF1r GHRm, r Lhbetar,b,ho,s GTHIIchs холестерин StaRm, h, b альдостерон HO Дезокси-кортико-стерон Aльдо-стерон Проге-стерон Кортико-стерон OH O HCO HO SF1r P450arom h, r O SF1 17-гидрокси-прегнонолон DAXm, h 17-гидрокси-прогестерон OH 11-дезокси-кортизол O HO P450c17 h, b, r OH O кортизол Дегидро-эпиандро-стерон LeyILm P450c11 m, b, r эстрон андростендион OH OH MISm, h 3betaHSD h 5-андро-стен-3 ALD1m эстрадиол P450c21m OH O P450sccm, h, b, r тестостерон ФЕРМЕНТЫ Транскрипционный фактор SF1 - центральный регулятор генных сетей стероидогенеза http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/ Игнатьева Е.В., ИЦиГ СО РАН

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

  23. Структура центрального осциллятора генной сети циркадного ритма REV-ERBa Reva-Erba Per 1,2 E-box PER/CRY E-box E-box Rora RORa Cry 1,2 CLK/BMAL1 E-box Bmal1 RRE Стабилизирующая петля Коровая петля J.D.Richter, 2004, Neuron

  24. 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%) Сердце 462 (4.7%) Эпифиз 38 (3.2%) Ритмические биологические процессы F. Delaunay, TRENDS in Genetics, 2002

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

  26. ИНТЕГРАЦИЯ ГЕННЫХ СЕТЕЙ ГОМЕО- СТАЗА ПУТЬ СИГНАЛЬНОЙ ТРАНСДУКЦИИ ОТ РЕЦЕПТОРА ИНСУЛИНА ГЛЮКОЗНЫЙСЕНСОР Ядро СЕКРЕЦИЯ ИНСУЛИНА РЕГУЛЯЦИЯ ЭКСПРЕССИИ ИНСУЛИНА База данных GeneNet: компьютерная реконструкция генной сети регуляции продукции инсулина бета клеткой поджелудочной железы МЕТАБОЛИ-ЧЕСКИЕ РЕАКЦИИ Митохондрия Цитоплазма Клеточная мембрана Межклеточное пространство Игнатьева Е.В., Воронич Е.С. ,ИЦиГ СО РАН

  27. 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 + инсулин Транспорт глюкозы в ткани о органы + + + Адипоцит

  28. БАЗА ДАННЫХ GENENET: ГЕННАЯ СЕТЬ АДИРОЦИТА (РЕГУЛЯЦИЯ БИОСИНТЕЗА, ЗАПАСАНИЯ И МЕТАБОЛИЗМА ЖИРОВ) O H2C - O - C - R` H2C - OH O R - C - O - C - H OH - C - H H2C - O - P H2C - O - C - R`` O Настройка функционированияадипоцита Секрециясигнальныхвеществ Внешниние факторы Биосинтез жирных кислот • Глюкоза Лептин Компоненты ренин-ангиотензино-вой системы • ГОРМОНЫ: • Глюкокортикоиды • Инсулин • и т.д. ГЛАВНАЯ ФУНКЦИЯ АДИПОЦИТА: ЗАПАСАНИЕ ЭНЕРГИИ В ФОРМЕЖИРОВ (ТРИГЛИЦЕРИДОВ) + 3 (R - COOH) ГЛИЦЕРОЛ-3-ФОСФАТ ЖИРНЫЕ КИСЛОТЫ ТРИАЦИЛГЛИЦЕРИД

  29. Адипоцит: индукция экспрессии генов инсулином (база данных GENENET) ИНСУЛИН стимулирует экспрессию: FAS-синтетаза жирных кислот, осуществляет биосинтез насыщенных жирных кислот SCD1- стеароил-КоА-десатураза, участвует в синтезе ненасыщенных жирных жирных кислот Ob (лептин), гормон, регулирующий пищевое поведение SCD1 FAS ИНСУЛИН Проскура А.Л., Игнатьева Е.В. ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/ OB AGT Leptin AGT

  30. ПУТИ ПЕРЕДАЧИ СИГНАЛА ГОРМОНА ЛЕПТИНА И МУТАЦИИ, ВЫЗЫВАЮЩИЕ НАКОПЛЕНИЕ ИЗБЫТОЧНОЙ МАССЫ ТЕЛА + РЕЦЕПТОР ЛЕПТИНА Лептин - POMC + NPY + PROHORMONE CONVERTASE 1 MSH ГИПОТАЛАМУС РЕЦЕПТОР MSH + - + МУТАЦИИ NPY - НЕЙРОПЕПТИД Y MSH - МЕЛАНОКОРТИН POMC - ПРООПИО- МЕЛАНОКОРТИН + ЖИРОВАЯ КЛЕТКА ПОТРЕБЛЕНИЕ ПИЩИ Barsh G. et al., Genetics of body-weight regulation, Nature, 2000, N6778

  31. Адипоцит: индукция экспрессии генов глюкокортикоидами (база данных GENENET) ГЛЮКОКОРТИКОИДЫ стимулируют экспрессию: SCD1- стеароил-КоА-десатураза, участвует в синтезе ненасыщенных жирных жирных кисло Ob (лептин), гормон, регулирующий пищевое поведение AGT –(ангиотензиноген), предшественник ингиотензина II, регулирующего давление крови ГЛЮКОКОРТИ-КОИДЫ SCD1 FAS OB Проскура А.Л., Игнатьева Е.В. ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/ AGT Leptin AGT

  32. Фрагмент генной сети адипоцита: глюкокортикоиды активируют экспрессию генов ренин-ангиотензиной системы (база данных GENENET)) ДЕКСАМЕТАЗОН OB CTSD CTSG AGT REN ACE ЦИКЛИН Д1 Глюкокортикоиды активируют транскрипцию гена AGT, кодирующего ангиотензиноген - предшественник ингиотензина II, повышающего артериальное давление. ПРОЛИФЕРАЦИЯ Leptin АПФ РЕНИН Leptin АНГИО-ТЕНЗИН II АНГИОТЕНЗИНОГЕН АНГИОТЕНЗИН I КАТЕПСИН Д КАТЕПСИН Ж ИЦиГ СО РАН, Проскура А.Л., Игнатьева Е.В., http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

  33. СЕТИ РНК-РНК ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ: микро-РНК Щитовидная железа Легкие lin-4 Печень let-7 Кишечник Костный мозг [Calin G. et all., PNAS (2003)] • H. sapiens - эффекты миРНК регуляция гемопоэза; • регуляция развития мозга. Головной мозг Список патологий, возникающих при нарушении функционирования миРНК: •лейкемия; •нейробластома; •фолликулярная лимфома; •пролимфоцитарная лейкемия; •миелодиспластический синдром; •рак: кожи; легких; носоглотки; шейки матки; молочной железы; толстого кишечника; эпителия мочевыводящих путей. • C. elegans: • миРНК 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 генов-мишеней. В целом сеть микроРНК-взаимодействий может включать до 20 000 генов. D. melanogaster [Chen C. et al., Science 303, 83 (2004)]: широкий спектр действия миРНК •стимулирует пролиферации клеток (miR-bantam); •предотвращает апоптоз (miR-14, miR-bantam); •влияет на жировой метаболизм (miR-14).

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

  35. Генные сети: решение обратнойзадачи 2.50 X1 250 2.00 Xn 200 1.50 150 1.00 100 0.50 50 0.00 0 50 100 150 0 0 0.5 1.0 1.5 модель эксперимент • Математическая модель генной сети характеризуетсянабором констант c1, …,ckв системе дифференциальных уравнений. • Как правило, экспериментально измеренные значенияизвестны только для ограниченного числа констант. • Значения остальныхконстант определяются численно. • Ищутся такие значения констант c1, …,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)– номерj-гонаблюдения i-гоэксперимента.Xijexp – это значение переменной генной сети, измеренной в j-омнаблюдении i-гоэксперимента.Xijtheor(c1,…,ck) - это же значение, вычисленное с фиксированными значениями коэффициентов c1,…,ck Эксперимент 1 Эксперимент N min

  36. МУТАЦИОННЫЙ ПРОЦЕСС РЕКОМБИНАЦИИ Генная сеть с оптимальнымизначениями коэффициентовc1,…,ck Отбор Начальная популяция генных сетей: не все константы c1,…, ckизвестны РЕШЕНИЕ ОБРАТНОЙЗАДАЧИ ДЛЯ ГЕННОЙ СЕТИ: генетический алгоритм Целевой функционал: W=1/F, где W – приспособленность организма в определенных условиях; F– среднеквадратическое отклонение вычисленных характеристик от соответствующих им экспериментальных

  37. Data on dynamics Experimental conditions LPS IL-12 IL-12p40 IL-12p35 База данных для решения обратной задачи: экспериментальная динамика генных сетей General information Protein IL-12 Interleukin-12 Mouse – mus musculus Peritoneal macrophages Terminally differentiated Norm Relative protein level Nomura F. et al., 2000 C57BL/6J mice Type Name_brief Name_full Organism Cells StageCellDifferentiation OrganismStatus ExpressionDetectionDevice Reference Comments Peritoneal macrophages were preincubated with LPS for the indicated periods, then washed with HBSS twice, and then stimulated with LPS. Extracellular space Сytoplasm Nucleus

  38. Генная сеть активации макрофагов при действии липополисахаридов (LPS) и интерферона-γ (IFN-γ)http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/ 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.

  39. ОПТИМАЛЬНОЕ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФУНКЦИЕЙ ГЕННЫХ СЕТЕЙ Поиск оптимального управления, нормализующего динамику генной сети биосинтеза NO при мутации, приводящей к избытку рецептора CD14). 35 30 25 20 NO (10^8 unit/cell) 15 10 5 0 0 5 10 15 20 25 30 t (hours) Mutation Norm Compensatory effect (after delivering the substance)

  40. Моделирование влияния мутаций на функцию генной сети регуляции биосинтеза холестерина в клетке норма норма мутация мутация норма мутация Моделирование отклика генной сети на увеличенное в 2 раза поступления ЛНП в плазму крови при мутации, уменьшающей скорость экспрессии гена ЛНП рецепторов в 2раза 5.0E+05 3.2E+04 3.1E+04 4.0E+05 3.0E+04 3.0E+05 2.9E+04 [ЛНП], шт/объем клетки [св. холестерин], шт/клетку 2.8E+04 2.0E+05 2.7E+04 1.0E+05 2.6E+04 часы часы 0.0E+00 2.5E+04 0 5 10 15 20 25 30 0 5 10 15 20 25 30 Рецепторы ЛНП НОРМА МУТАЦИЯ 1.0E+03 8.0E+02 6.0E+02 [св. ЛНП рецепторы], шт/клетку 4.0E+02 2.0E+02 мРНК ЛНП рецепторов часы 0.0E+00 0 5 10 15 20 25 30

  41. 2 2 2 2 15-20% 4 4 4 4 65-70% 200% 3 3 3 3 1 1 1 1 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 3 1 (1) Константа оборота фермента SRP; (2) Константа обратной реакции димеризации SREBP1; (3) Константа Михаэлиса-Ментен фермента ацетоацетил КоА тиолазы; (4) Константа оборота ферментаАХАТ (ацил-КoA: холестеринацилтрансфераза)

  42. Анализ мутационного портрета генной сети регуляции биосинтеза холестерина в клетке -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. ГЕННАЯ СЕТЬ С УКАЗАНИЕМ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ СТАЦИОНАРНОГО СОДЕРЖАНИЯ СВОБОДНОГО ХОЛЕСТЕРИНА В КЛЕТКЕ К МУТАЦИОННЫМ ИЗМЕНЕНИЯМ ПАРАМЕТРОВ

  43. ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ БИОСИНТЕЗА ХОЛЕСТЕРИНА В КЛЕТКЕ farnesyldiphosphate squalene .… .… SS FDFS - mevalonate cholesterol FDPS gene SSgene + HMG-CoA -R + + HMG-CoA-Rgene SRP + + HMG-CoA SREBP HMG-CoA-Sgene HMG-CoA -S preSREBP + LDLR gene AcetylCoA + + cholesterol AcetoacetylCoA LDLR Игнатьева Е.В., ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

  44. 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.

  45. Оптимальное фармакологическое управление функцией генных сетей = (V, a) = (V, a*) dV dt dV dt V – вектор переменных; a – вектор параметров (a1,…,ak,…, ar); N- стационарное состояние, соответствующее норме. ak ak * V – вектор переменных; a – вектор параметров (a1,…,a*k,…, ar); N- стационарное состояние, соответствующее патологии. * N - NORM = (V, a*, U) dV dt U – оптимальный контроль, нормализующий функцию генной сети за счет сдвига стационарного состояния мутантной генной сети в окрестность нормы. U - класс кусочно-линейных управляющих функций, описывающих изменение вектора параметров a в процессе фармакологического контроля) P - PATHOLOGY Оптимальное управление, нормализующее критическую переменную генной сети, не должно выводить генную сеть за границы нормы по другим значимым переменным.

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

  47. 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 – скоростьсинтеза белка Продукт (p) –белок, кодируемыйg p белок мРНК ген g Регуляторная связь () - элементарная единица искусственной генной сети, посредством которой устанавливается регулирование активности одного генетического элемента (g2), другим генетическим элементом (g1)  g2 g1

  48. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕННЫЕ СЕТИ: КОМПЬЮТЕРНЫЙ ДИЗАЙН И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ 34 14 24 41 23 Устойчивый циклический режим 12 43 p3 p2 p1 3 31 2 концентрации 42 1 p4 время g1 g2 g3 g4 0 0 5 10 74.8 79.8 84.8 Устойчивое стационарное состояние p4 6 4 концентрации p1 2 р2,р3 0 время 0 5 10 В зависимости от начальных данных эта генная сеть имеет два качественно различных режима функционирования. УСТОЙЧИВЫЙ ЦИКЛ: УСТОЙЧИВОЕ СТАЦИОНАРНОЕ СОСТОЯНИЕ:

  49. 1010 110 + ГЕНЕТИЧЕСКИЕ КОМПЬЮТЕРЫ: искусственная генная сеть, суммирующая четырех-разрядные двоичные числа _____ 10000 1+0+1=10 1+1+0=10 0+0=00 0+1+1=10

  50. 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

More Related