Инструменты и методы системной биологии

Инструменты и методы системной Инструменты и методы системной

биологиибиологии

[email protected]@bionet.nsc.ru

Н. А. КолчановН. А. Колчанов

19531953

20020011

РЕВОЛЮЦИЯ В РЕВОЛЮЦИЯ В МОЛЕКУЛЯРНОЙ МОЛЕКУЛЯРНОЙ БИОЛОГИ БИОЛОГИИ И ГЕНЕТИКЕИ И ГЕНЕТИКЕ

Расшифровка структуры двойной спирали ДНКРасшифровка структуры двойной спирали ДНК • Рентгено-структурные методы расшифровка пространственнойРентгено-структурные методы расшифровка пространственной

структуры белков структуры белков

• Методы расшифровки аминокислотных последовательностейМетоды расшифровки аминокислотных последовательностей

• Методы расшифровки нуклеотидных последовательностей Методы расшифровки нуклеотидных последовательностей

• Генетическая инженерияГенетическая инженерия

• ГенодиагностикаГенодиагностика

• ТрансгенезТрансгенез

• КлонированияКлонирования

• Молекулярные биотехнологии Молекулярные биотехнологии

• ДНК-микрочипы ДНК-микрочипы

• Массове секвенирование геномовМассове секвенирование геномов

Расшифровка генома человека Расшифровка генома человека

ПротеомикаПротеомика

ТранскриптомикаТранскриптомика

Молекулярная медицина, генотерапия Молекулярная медицина, генотерапия

Конструирование молекулярно-генетических систем с заданнымиКонструирование молекулярно-генетических систем с заданными свойствамисвойствами

ССовременнаяовременная биология стала производителем биология стала производителем беспрецедентно огромных объемов беспрецедентно огромных объемов

экспериментальных данныхэкспериментальных данных. . Их Их осмысливание осмысливание невозможно без привлечения современных невозможно без привлечения современных

информационных технологийинформационных технологий, , эффективных методов эффективных методов анализа данных и моделирования биологических анализа данных и моделирования биологических

систем и процессов на различных уровнях систем и процессов на различных уровнях организации живой материи: от молекулярно-организации живой материи: от молекулярно-

генетического, включая организменный и заканчивая генетического, включая организменный и заканчивая экосистемным и биосферным. экосистемным и биосферным.

В ответ на этот вызов возникает наука, В ответ на этот вызов возникает наука,

называемая информационной биологией.называемая информационной биологией.

......

......

...... ......

. . . . ..

. ....

..

.. .

.ATGCCCGGGTTTAATGCGTCAGTGACTGCACA…..ATGCCCGGGTTTAATGCGTCAGTGACTGCACA…..

АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СОВРЕМЕННОЙ БИОЛОГИИ: АНАЛИТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ СОВРЕМЕННОЙ БИОЛОГИИ: ИНФОРМАЦИОННЫЙ ВЗРЫВИНФОРМАЦИОННЫЙ ВЗРЫВ

СИСТЕМНАЯ БИОЛОГИЯ - ОТ АНАЛИЗА К СИНТЕЗУ

ЦЕЛЬ:ЦЕЛЬ: Реконструкция знаний о системах и процессах, обеспечивающих Реконструкция знаний о системах и процессах, обеспечивающих воспроизведение воспроизведение КЛЕТОККЛЕТОК и и ОРГАНИЗМОВОРГАНИЗМОВ, их функционирование и , их функционирование и

взаимодействие с окружающей средой на основе информации, взаимодействие с окружающей средой на основе информации, закодированной в геномах. закодированной в геномах.

МЕТОДЫ:МЕТОДЫ: ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: системная ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: системная

транскриптомика, протеомика, метаболомика, клеточная транскриптомика, протеомика, метаболомика, клеточная биология.биология.

БИОИНФОРМАТИКА: компьютерная интеграция БИОИНФОРМАТИКА: компьютерная интеграция экспериментальных данных, получаемых аналитическими экспериментальных данных, получаемых аналитическими

методами молекулярной биологии, математическое методами молекулярной биологии, математическое моделирование молекулярно-генетических систем и процессов.моделирование молекулярно-генетических систем и процессов.

ГЕННАЯ СЕТЬ – центральный ГЕННАЯ СЕТЬ – центральный объект системной биологииобъект системной биологии

Генная сеть - группа координировано Генная сеть - группа координировано функционирующих генов, обеспечивающих функционирующих генов, обеспечивающих формирование определенного фенотипического формирование определенного фенотипического признака организма (молекулярногопризнака организма (молекулярного, , биохимическогобиохимического, , физиологического, физиологического, морфологического, поведенческого и т.д.)морфологического, поведенческого и т.д.)

Обязательные компоненты генной сети:Обязательные компоненты генной сети:гены, кодируемые ими РНК и белки, метаболиты, гены, кодируемые ими РНК и белки, метаболиты, пути передачи сигналов, метаболические пути, пути передачи сигналов, метаболические пути, регуляторные контуры с положительными и регуляторные контуры с положительными и отрицательными обратными связями. отрицательными обратными связями.

Граф взаимодействий между генами

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ.ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ. ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ:ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ:

экспрессионные ДНК-чипы.экспрессионные ДНК-чипы.

Время

Ген

ы

Ген

ы (m

RN

A)

(mR

NA

)Экспериментальные данные: x

Время ij концентрация i-го гена

в j-й временной точке

XN x M :=

···

···

11

21

M1M2

22

12

··· MN

2N

1N

......

.... . .

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ.ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ. ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: ИНТЕГРАТИВНЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ: Граф белок-Граф белок-

белковых взаимодействий белковых взаимодействий DDrosophila melanogaster (7048 белков и 4780 высоко достоверных взаимодействий)

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.

(Science, 302(5651):1727-1736)

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИСовременная биология стала источником огромных объемов экспериментальных

данных, осмысливание которых невозможно без использования эффективных информационных технологий и методов компьютерного анализа и

математического моделированияИНТЕГРАЦИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ И МОДЕЛИРОВАНИЕ

МОЛЕКУЛЯРНО-ГЕНЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ПРОЦЕССОВ

Интеграция баз данных по метаболическимпутям и их генетической регуляции

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ.ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ. TRRD - - база данных регуляторных районов генов эукариот: регуляторные районы гена аполипопротеина В

человека.

+1-50-100-125

AGGCCCGGGA GGCGCCCTTT GGACCTTTTG CAATCCTGGC GCTCT -80

-90

+1-898 -129-639

ARP-1 HNF-1

Негативный регуляторный Негативный регуляторный элементэлемент

Негативный регуляторный элементНегативный регуляторный элемент промоторпромотор

Регуляторная область в экзоне Регуляторная область в экзоне 11

Энхансер в интроне 1Энхансер в интроне 1

Энхансер в интронеЭнхансер в интроне 22

HNF-3COUP

HNF-4

C/EBP TATA

COUP

C/EBP

Композиционный элементКомпозиционный элемент

HNF-4

-3678 -1802 +1064-898 +1 +120

+346 +521 +621

-70 -60 -50

ИЦиГ СО РАН, http://www.bionet.nsc.ru/trrd/

ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ: базы данных по ИНСТРУМЕНТЫ И МЕТОДЫ СИСТЕМНОЙ БИОЛОГИИ: базы данных по межклеточным коммуникациям и путям передачи сигналов.межклеточным коммуникациям и путям передачи сигналов.

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

МАРМАР--киназный путь передачи сигнала в ядрокиназный путь передачи сигнала в ядроклетки, активируемый ростовыми факторами, клетки, активируемый ростовыми факторами, контролирующий процесс контролирующий процесс КЛЕТОЧНОГО ДЕЛЕНИЯКЛЕТОЧНОГО ДЕЛЕНИЯ

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ

РЕКОНСТРУКЦИИ ГЕННЫХ СЕТЕЙРЕКОНСТРУКЦИИ ГЕННЫХ СЕТЕЙ

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ КОМПЬЮТЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ ИНФОРМАЦИЯ ИЗ КОМПЬЮТЕРНЫХ БАЗ ДАННЫХ (ЭКСТРАКЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ (ЭКСТРАКЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

СПЕЦИАЛЬНЫХ ПРОГРАММ – КОНВЕРТОРОВ)СПЕЦИАЛЬНЫХ ПРОГРАММ – КОНВЕРТОРОВ)

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ, ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ДАННЫЕ, ПРЕДСТАВЛЕННЫЕ В НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЯХ ПРЕДСТАВЛЕННЫЕ В НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЯХ

(КОМПЬЮТЕРНАЯ АННОТАЦИЯ)(КОМПЬЮТЕРНАЯ АННОТАЦИЯ)

Компьютерная технология реконструкции Компьютерная технология реконструкции генных сетей: иерархия классовгенных сетей: иерархия классов

Gene network components

Gene network components

Elementary structures (Entities)

Elementary structures (Entities)

Elementary events (Relationships

between the Entities )

Elementary events (Relationships

between the Entities )

Genes RNAs Proteins Substances Regulatory events

Reactions

ГЕННАЯ СЕТЬГЕННАЯ СЕТЬ

Примеры элементарных структур и событий, значимых для функционирования генных сетей

Активация транскрипции

Фосфорилирование

Энзиматический синтез

Fe++

Heme

cytoplasm

ProtoIX

FCH

ISGF3

ISGF3alpha

p48

nucleus

Мультимеризация

OAS mRNA

OAS

nucleus

cytoplasm

Транскрипция

NPY

NPY mRNA

cytoplasm

Трансляция

Объекты:

Jak1

Jak1-pcytoplasm

IFNR-II

Подавление транскрипции

IRF-2

IFN-betanucleus

IFN-beta

IRF-1

IRF-2nucleus

IRF-2Inactive protein

Active protein

Gene

Reaction

Switch on

Increase

- switch off

- decrease

mRNA

Компьютерная технология формализованного описания, Компьютерная технология формализованного описания, конструирования и визуализации генных сетей:конструирования и визуализации генных сетей:

редактор генных сетейредактор генных сетей GenNetEd. GenNetEd.Edit component

properties

Формализованное описание, конструирование и Формализованное описание, конструирование и визуализация генных сетей: скрытые слоивизуализация генных сетей: скрытые слои

Gene network “Macrophage activation”

Click

Subscheme“Jak-Stat signal transduction payhway”

X

t

0X0

Основные типы генных сетей, описанных в базе данных Основные типы генных сетей, описанных в базе данных GeneNetGeneNet: : http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

X0

X

t

0

Генные сети, контролирующие процессы роста, развития, дифференцировки, морфогенеза

Генные сети гомеостаза

Генные сети стрессового ответа

X

t

Генные сети циклических процессов

Processes determining the value of the output

system parameter

POSITIVE FEEDBACKPOSITIVE FEEDBACK+

u(X)

x0

x

X

X

t

0

NEGATIVE FEEDBACKNEGATIVE FEEDBACK-

u(X-X0 )

x0

xProcesses determining the value of the output

system parameter

AcetoacetylAcetoacetyl CoACoA +

AcetylAcetyl CoACoA

mevalonatemevalonate

squalenesqualene

cholesterolcholesterol

HMG-HMG-CoA -SCoA -S

HMG-HMG-CoA -RCoA -R

FDFSFDFS

SREBPSREBP

SRPSRP

preSREBPpreSREBP

SSSS.… .…

HMG-CoA-S gene

HMG-CoA-R gene

FDPS gene

SS gene

+

-+

++ +

LDLR gene+

LDLRLDLR

cholesterolcholesterol +

HMG-CoAHMG-CoA

farnesyldipfarnesyldiphosphatehosphate

База данных GENENET: База данных GENENET: центральный центральный фрагмент генной сети биосинтеза фрагмент генной сети биосинтеза

холестерина в клетке холестерина в клетке ((регуляция по механизму отрицательной регуляция по механизму отрицательной

обратной связи)обратной связи)

Принципиальная схема Принципиальная схема регуляторного контура с регуляторного контура с отрицательной обратной отрицательной обратной

связьюсвязью

X

X

t

0

Процессы, определяющие Процессы, определяющие величину выходного величину выходного

параметра системыпараметра системы

Отрицательная обратная связьОтрицательная обратная связь

XX00 X

u(X-X0)

-

Игнатьева Е.В., ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

X

X

t

0

ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ ДИФФЕРЕНЦИРОВКИ И СОЗРЕВАНИЯ ДИФФЕРЕНЦИРОВКИ И СОЗРЕВАНИЯ

ЭРИТРОЦИТОВ (ЭРИТРОЦИТОВ (База данных GENENETБаза данных GENENET))

++

+

+

+

+

Принципиальная схема Принципиальная схема регуляторного контура с регуляторного контура с

положительной обратной положительной обратной связьюсвязью

Процессы, определяющиеПроцессы, определяющиевеличину выходноговеличину выходногопараметра системыпараметра системыX0

X

u(X)u(X)

++Положительная обратная связьПоложительная обратная связь

Подколодная О.А., ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

DP-1E2F-1

сайт связывания E2F-1/DP-1

Альтернативная репрессия и активация кассеты генов Альтернативная репрессия и активация кассеты генов с участием транскрипционного фактора с участием транскрипционного фактора E2F-1E2F-1

на стадиях G1 S перехода

Усиление Усиление транскрипциитранскрипции

Подавление Подавление транскрипциитранскрипции

++DP-1

E2F-1--pRB

сайт связывания E2F-1/DP-1

http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

Подколодная О.А.,Турнаев И.И., ИЦиГ СО РАН

ИЕРАРХИЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ИЕРАРХИЧЕСКАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ГЕННЫХ СЕТЕЙГЕННЫХ СЕТЕЙ

Транскрипционный фактор Транскрипционный фактор SF1SF1 - центральный - центральный регулятор генных сетей стероидогенезарегулятор генных сетей стероидогенеза

SF1

SF1

SF1

гипоталамусгипоталамус гипофизгипофиз надпочечникинадпочечники, , гонадыгонады

ALD1m

StaRm, h, b

P450sccm, h, b, r

3betaHSD h

P450c17 h, b, r

P450arom h, r

P450c21m

P450c11 m, b, rLeyILm

MISm, h

SF1r

DAXm, h

DAXm, h

SF1r

SF1r

DAXm, h

GTHIIchs Lhbetar,b,ho,s

GHAm, h

GHRm, r

PRLR r

ACTHR m,h

FSHR m

LHR r

LHR r

LHR r

OHHO O

O

HCO

O

OOH

OHHO

OH

O

OH

OH

HO холестерин

альдостеронAльдо-стерон

Проге-стерон

Дезокси-кортико-стерон

Кортико-стерон

17-гидрокси-

прегнонолон

17-гидрокси-прогестерон

11-дезокси-кортизол

Дегидро-эпиандро-

стерон андростендион эстрон

эстрадиолтестостерон ФЕРМЕНТЫ

РЕЦЕПТОРЫ

кортизол

5-андро-стен-3

Игнатьева Е.В., ИЦиГ СО РАНhttp://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

Цитокины

Антиоксидантная

защита

Арест клеточного цикла

Воспаление

Метаболизм железа

Ответ на тепловой шок

Апоптоз

Активные формы кислорода

Генные сети – интеграторы:Генные сети – интеграторы:генная сеть регуляции уровня свободных радикалов и активация генная сеть регуляции уровня свободных радикалов и активация

связанных с нею генных сетей в ходе противовоспалительного ответа связанных с нею генных сетей в ходе противовоспалительного ответа организмаорганизма

В зависимости от функционального состояния организма одна и та же организма одна и та же генная сеть – интегратор генная сеть – интегратор обеспечивает комбинаторную обеспечивает комбинаторную активацию различных кассет генных активацию различных кассет генных сетей.сетей.

http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/, Степаненко И. Л.,ИЦиГ СО РАН

http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

Per 1,2

Cry 1,2E-box

E-boxE-box

E-box

Bmal1

Rora

Reva-Erba

REV-ERBa

RORa

Коровая петляКоровая петля Стабилизирующая петляСтабилизирующая петля

RRE

CLK/BMAL1

PER/CRY

Структура центрального Структура центрального осциллятора генной сети осциллятора генной сети

циркадного ритмациркадного ритма

J.D.Richter, 2004, Neuron

Печень187-575(2.7-9%)

Сердце462

(4.7%)

Эпифиз38

(3.2%)

Супрахиазматическое ядро

80-337(0.6-2.7%)

Ритмические биологические процессыF. Delaunay, TRENDS in Genetics, 2002

ХАРАКТЕРИСТИКИ ЦЕНТРАЛЬНОГО И ПЕРЕФЕРИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЦЕНТРАЛЬНОГО И ПЕРЕФЕРИЧЕСКИХ ОСЦИЛЛЯТОРОВ, ПОЛУЧЕННЫЕ НА ОСНОВЕ ОСЦИЛЛЯТОРОВ, ПОЛУЧЕННЫЕ НА ОСНОВЕ

ЭКСПРЕССИОННЫХ ДНК-ЧИПОВ: КОЛИЧЕСТВО ЭКСПРЕССИОННЫХ ДНК-ЧИПОВ: КОЛИЧЕСТВО ЦИКЛИРУЮЩИХ ГЕНОВ И ФАЗОВЫЕ СДВИГИЦИКЛИРУЮЩИХ ГЕНОВ И ФАЗОВЫЕ СДВИГИ

Т Т ~~ 4-8 часов 4-8 часов

misc

6%

транспортер1%

белки теплового шока/шапероны

4%

рецепторы сопряженные

с G-белком1%

EST's22%

транскриционные факторы

8%

трансляция1%

неизвестная функция7%

КЛЕТОЧНЫЙ ЦИКЛ

каналы4%

Clock белки2%

ферменты13%

передача сигнала6%

протеосомы1%

прогормоны1%

транскрипция 4%

транспорт/перенос6%

6%

ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ КЛАССЫ ЦИКЛИРУЮЩИХ ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ КЛАССЫ ЦИКЛИРУЮЩИХ ТРАНСКРИПТОВ В ФИБРОБЛАСТАХ, ТРАНСКРИПТОВ В ФИБРОБЛАСТАХ, ВЫЯВЛЕННЫЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ВЫЯВЛЕННЫЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

ЭКСПРЕССИОННЫХ ДНК-ЧИПОВЭКСПРЕССИОННЫХ ДНК-ЧИПОВ

Grundschober C., 2001, J. Biol. Chem.

структура/цитоскелет

7%

База данных GeneNet:

компьютерная реконструкция

генной сети регуляции продукции

инсулина бета клеткой

поджелудочной железы

Игнатьева Е.В., Воронич Е.С. ,ИЦиГ СО РАН Межклеточное пространство

Цитоплазма

Клеточная мембрана

Ядро

Митохондрия

ГЛЮКОЗНЫЙГЛЮКОЗНЫЙ СЕНСОРСЕНСОРПУТЬ СИГНАЛЬНОЙ ТРАНСДУКЦИИ ОТ ПУТЬ СИГНАЛЬНОЙ ТРАНСДУКЦИИ ОТ

РЕЦЕПТОРА ИНСУЛИНАРЕЦЕПТОРА ИНСУЛИНА

МЕТАБОЛИ-ЧЕСКИЕ

РЕАКЦИИ

РЕГУЛЯЦИЯ ЭКСПРЕССИИ

ИНСУЛИНА

СЕКРЕЦИЯ ИНСУЛИНА

ИНТЕГРАЦИЯ ИНТЕГРАЦИЯ ГЕННЫХ ГЕННЫХ СЕТЕЙСЕТЕЙГОМЕО-ГОМЕО-СТАЗАСТАЗА

+

+

_+

Бета клетка

РЕГУЛЯТОРНЫЕ КОНТУРЫ С ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМИ ОБРАТНЫМИ РЕГУЛЯТОРНЫЕ КОНТУРЫ С ПОЛОЖИТЕЛЬНЫМИ ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИЕ НА УРОВНЕ БЕТА-КЛЕТОК, СВЯЗЯМИ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИЕ НА УРОВНЕ БЕТА-КЛЕТОК,

КОНТРОЛИРУЮТСЯ ОТРИЦАТЕЛЬНЫМИ ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ КОНТРОЛИРУЮТСЯ ОТРИЦАТЕЛЬНЫМИ ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ ИЕРАРХИЧЕСКИ ВЫСОКОГО УРОВНЯ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИМИ НА ИЕРАРХИЧЕСКИ ВЫСОКОГО УРОВНЯ, ФУНКЦИОНИРУЮЩИМИ НА

УРОВНЕ ОРГАНИЗМАУРОВНЕ ОРГАНИЗМА

инсулин

Поступление глюкозы

Транспорт глюкозы в ткани о органы

Уровень глюкозы в крови

+

+ + +

Адипоцит

Внешниние Внешниние факторыфакторы

ГОРМОНЫ:•Глюкокортикоиды•Инсулин•и т.д.

Глюкоза

Настройка Настройка функционированияфункционирования

адипоцитаадипоцита

СекрецияСекрециясигнальныхсигнальныхвеществвеществ

Компоненты ренин-ангиотензино-вой системы

БАЗА ДАННЫХ GENENETБАЗА ДАННЫХ GENENET: ГЕННАЯ СЕТЬ АДИРОЦИТА : ГЕННАЯ СЕТЬ АДИРОЦИТА (РЕГУЛЯЦИЯ БИОСИНТЕЗА, ЗАПАСАНИЯ И МЕТАБОЛИЗМА (РЕГУЛЯЦИЯ БИОСИНТЕЗА, ЗАПАСАНИЯ И МЕТАБОЛИЗМА

ЖИРОВ)ЖИРОВ)

ГЛАВНАЯ ФУНКЦИЯ АДИПОЦИТА: ЗАПАСАНИЕ ЭНЕРГИИ В ФОРМЕ ЖИРОВ (ТРИГЛИЦЕРИДОВ)

OH - C - H

H2C - OH

H2C - O - P

ГЛИЦЕРОЛ-3-ФОСФАТ

+ 3 (R - COOH)

ЖИРНЫЕ КИСЛОТЫ

O

H2C - O - C - R`

H2C - O - C - R`` O

R - C - O - C - H

O

ТРИАЦИЛГЛИЦЕРИД

Лептин

Биосинтезжирныхкислот

Адипоцит: индукция экспрессии генов инсулином Адипоцит: индукция экспрессии генов инсулином (б(база данных GENENETаза данных GENENET))

ИНСУЛИН

SCD1

AGT

OB

FAS

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

Leptin AGT

Проскура А.Л., Игнатьева Е.В. ИЦиГ СО РАН,http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

ПУТИ ПЕРЕДАЧИ СИГНАЛА ГОРМОНА ЛЕПТИНА И МУТАЦИИ, ПУТИ ПЕРЕДАЧИ СИГНАЛА ГОРМОНА ЛЕПТИНА И МУТАЦИИ, ВЫЗЫВАЮЩИЕ НАКОПЛЕНИЕ ИЗБЫТОЧНОЙ МАССЫ ТЕЛА ВЫЗЫВАЮЩИЕ НАКОПЛЕНИЕ ИЗБЫТОЧНОЙ МАССЫ ТЕЛА

Barsh G. et al., Genetics of body-weight regulation, Nature, 2000, N6778

++

ЖИРОВАЯ КЛЕТКА

ЛептинЛептин

ПОТРЕБЛЕНИЕ ПИЩИ

РЕЦЕПТОР РЕЦЕПТОР ЛЕПТИНАЛЕПТИНА

NPYNPY-- ++ POMCPOMC

MSH

++

PROHORMONE CONVERTASE 1

МУТАЦИИМУТАЦИИ

NPY - НЕЙРОПЕПТИД NPY - НЕЙРОПЕПТИД YYMSH - MSH - МЕЛАНОКОРТИНМЕЛАНОКОРТИНPOMC - POMC - ПРООПИО-ПРООПИО-МЕЛАНОКОРТИНМЕЛАНОКОРТИН

ГИПОТАЛАМУСГИПОТАЛАМУС++

РЕЦЕПТОР РЕЦЕПТОР MSHMSH

++

--

++

Проскура А.Л., Игнатьева Е.В. ИЦиГ СОРАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

ГЛЮКОКОРТИ-ГЛЮКОКОРТИ-КОИДЫКОИДЫ

SCD1

AGT

OB

FAS

Leptin AGT

Адипоцит: индукция экспрессии генов Адипоцит: индукция экспрессии генов глюкокортикоидами (бглюкокортикоидами (база данных GENENETаза 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

Фрагмент генной сети адипоцитаФрагмент генной сети адипоцита: : глюкокортикоиды глюкокортикоиды активируют экспрессию генов ренин-ангиотензиной активируют экспрессию генов ренин-ангиотензиной

системы (бсистемы (база данных GENENETаза данных GENENET)))) ДЕКСАМЕТАЗОН

ПРОЛИФЕРАЦИЯ

КАТЕПСИН ДКАТЕПСИН Ж

АПФ

РЕНИН

АНГИО-ТЕНЗИН II АНГИОТЕНЗИНОГЕ

Н

ЦИКЛИН Д1

АНГИОТЕНЗИН I

AGT

OB

Leptin

Leptin

CTSGCTSD

RENACE

ИЦиГ СО РАН, Проскура А.Л., Игнатьева Е.В. , http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

Глюкокортикоиды активируют транскрипцию гена AGT, кодирующего ангиотензиноген - предшественник ингиотензина II, повышающего артериальное давление.

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)].

lin-4lin-4let-7let-7

СЕТИ РНК-РНК ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ: микро-РНКСЕТИ РНК-РНК ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ: микро-РНК

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).

Щитовидная Щитовидная железажелеза

ПеченьПечень

КишечникКишечник

Головной мозгГоловной мозг

ЛегкиеЛегкие

Костный Костный мозгмозг

H. sapiens - эффекты миРНК регуляция гемопоэза;•регуляция развития мозга.

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.

[Calin G. et all., PNAS (2003)]

Минимальные оценки: в геномах млекопитающих имеется до 200микро-РНК. Каждая микро-РНК может иметь до 100 генов-мишеней. В целом сеть микроРНК-взаимодействий может включать до 20 000 генов.

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ГЕННЫХ СЕТЕЙ: ХИМИКО-КИНЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОДГЕННЫХ СЕТЕЙ: ХИМИКО-КИНЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД

Примеры формального описания элементарных процессовПримеры формального описания элементарных процессов

Здесь Здесь ii – это – это номер эксперимента и номер эксперимента и j(i)j(i) – – номерномер j-j-гого наблюдения наблюдения i-i-гого экспериментаэксперимента.. XXijijexpexp – – это значение это значение

переменной генной сети, измеренной в переменной генной сети, измеренной в j-j-омом наблюдении наблюдении i-i-гого экспериментаэксперимента.. XXijijtheortheor ((cc11,…,c,…,ckk) - ) - это же это же

значение, вычисленное с фиксированными значениями коэффициентов значение, вычисленное с фиксированными значениями коэффициентов cc11,…,c,…,ckk

Генные сети: решение обратнойГенные сети: решение обратной задачизадачи

ЭкспериментЭксперимент 1 1

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

0 50 100 150

X1

0

50

100

150

200

250

0 0.5 1.0 1.5

Xn

модель эксперимент

ЭкспериментЭксперимент N N

2)(,

1exp1 ),...,(.... iji

kijtheor

ijk ccXXccFminmin

• Математическая модель генной сети хаМатематическая модель генной сети харрактеризуетсяактеризуется набором констант набором констант cc11, …,c, …,ckk

в системв системее дифференциальных уравнений дифференциальных уравнений..

• Как правилоКак правило, , экспериментально измеренные значенияэкспериментально измеренные значения известны только известны только для ограниченного числа констант. для ограниченного числа констант.• Значения остальныхЗначения остальных констант определяются численноконстант определяются численно..

• Ищутся такие значения констант Ищутся такие значения констант cc11, …,c, …,ckk, , которые обеспечивают максимальноекоторые обеспечивают максимальное

соответствие между рассчитанной и экспериментально наблюдаемой динамикой соответствие между рассчитанной и экспериментально наблюдаемой динамикой генной сети по множеству переменных и множеству экспериментов одновременно. генной сети по множеству переменных и множеству экспериментов одновременно.

Генная сеть с оптимальными

значениями коэффициентов

c1,…,ck

Отбор Отбор

Целевой функционал: W=1/FW=1/F, где

WW – приспособленность организма в определенных условиях;

FF – среднеквадратическое отклонение вычисленных характеристик от соответствующих им экспериментальных

Начальная популяция генных

сетей: не все

константы cc11,…, c,…, ckk

известны

РЕШЕНИЕ ОБРАТНОЙРЕШЕНИЕ ОБРАТНОЙ ЗАДАЧИ ДЛЯ ГЕННОЙ СЕТИЗАДАЧИ ДЛЯ ГЕННОЙ СЕТИ::

ггенетический алгоритменетический алгоритм

МУТАЦИОННЫЙ ПРОЦЕССРЕКОМБИНАЦИИ

МУТАЦИОННЫЙ ПРОЦЕССРЕКОМБИНАЦИИ

База данных для решения обратной задачи: База данных для решения обратной задачи: экспериментальная динамика генных сетейэкспериментальная динамика генных сетей

Type Name_brief Name_full Organism Cells StageCellDifferentiation OrganismStatus ExpressionDetectionDevice Reference Comments

Сytoplasm

Nucleus

LPS

IL-12p40 IL-12p35

IL-12

Extracellular space

General informationGeneral information

Time Concentration

IDExternalFactor

Specification(initialpoint)

(exposuretime)

Units Value Units

1 LPSEscherichiacoli O55:B5

0 6 hours 10 ng/ml


0 1 hours 100 ng/ml


1 7 hours 10 ng/ml

3 … … … … … … …

Experimental conditionsExperimental conditions

Data on dynamicsData on dynamicsTime Product

IDPointOf

MeasurementUnits Concentratio

n%

StandartError

0 0 hours 0.0 1 6 hours 30.6 2 7 hours 4.6 3 9 hours 4.0 4 12 hours 2.8 5 18 hours 2.7 6 30 hours 0.2 7 30 hours 0.3 8 30 hours 1.9

ProteinIL-12 Interleukin-12Mouse – mus musculus Peritoneal macrophages Terminally differentiated NormRelative protein level Nomura F. et al., 2000 C57BL/6J mice

Peritoneal macrophages were preincubated with LPS for the indicated periods, then washed with HBSS twice, and then stimulated with LPS.

Генная сеть активации макрофагов Генная сеть активации макрофагов при действии липополисахаридов при действии липополисахаридов

((LPSLPS) и интерферона-) и интерферона-γγ ( (IFN-IFN-γγ)) http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

Сравнение экспериментальных данных (Hambleton J., et al, 1996) и результатов

расчетов модели после адаптации параметров.

Обратная задача генных сетей: Обратная задача генных сетей: динамика концентрации динамика концентрации

транскрипционного фактора АР-1транскрипционного фактора АР-1

Mutation Mutation

NormNorm

Compensatory effect (after delivering the substance)Compensatory effect (after delivering the substance)

0

5

10

15

20

25

30

35

0 5 10 15 20 25 30

t (hours)

NO

(10

^8

un

it/c

ell)

Поиск оптимального управления, нормализующего динамику генной сети Поиск оптимального управления, нормализующего динамику генной сети биосинтеза биосинтеза NONO при мутации, приводящей к избытку рецептора при мутации, приводящей к избытку рецептора CD14CD14). ).

ОПТИМАЛЬНОЕ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕФУНКЦИЕЙ ГЕННЫХ СЕТЕЙ

Моделирование влияния мутаций на функцию генной Моделирование влияния мутаций на функцию генной сетисети

регуляции биосинтеза холестерина в клеткерегуляции биосинтеза холестерина в клеткеМоделирование отклика генной сети на увеличенное в 2 раза поступления ЛНП в плазму крови при

мутации, уменьшающей скорость экспрессии гена ЛНП рецепторов в 2 раза

0.0E+00

2.0E+02

4.0E+02

6.0E+02

8.0E+02

1.0E+03

0 5 10 15 20 25 30

[св.

ЛН

П р

ецеп

торы

], ш

т/к

лет

ку

РецепторыЛНП МУТАЦИЯ НОРМА

мРНК ЛНП рецепторов

норма норма

норма

мутация мутация

мутация

0.0E+00

1.0E+05

2.0E+05

3.0E+05

4.0E+05

5.0E+05

0 5 10 15 20 25 30

часы

[ЛН

П],

шт/

объ

ем к

лет

ки

2.5E+04

2.6E+04

2.7E+04

2.8E+04

2.9E+04

3.0E+04

3.1E+04

3.2E+04

0 5 10 15 20 25 30

часы[св.

хол

есте

рин

], ш

т/к

лет

ку

часы

Анализ мутационного портрета генной сетирегуляции биосинтеза холестерина в клеткеАнализ мутационного портрета генной сетирегуляции биосинтеза холестерина в клетке

Изменение содержания свободного холестерина в клетке в зависимости от мутационного изменения констант элементарных процессов в генной сети биосинтеза холестеринаИзменение содержания свободного холестерина в клетке в зависимости от мутационного изменения констант элементарных процессов в генной сети биосинтеза холестерина

0

30

60

90

120

150

180

210

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

ln(Ki under a mutation/Ki in the norm)

free

chol

este

rol c

onte

nt,

% re

lativ

e to

the

norm

1

2

4

3

0

30

60

90

120

150

180

210

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4


free

chol

este

rol c

onte

nt,

% re

lativ

e to

the

norm

1

2

4

3200%

0

30

60

90

120

150

180

210

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4


free

chol

este

rol c

onte

nt,

% re

lativ

e to

the

norm

1

2

4

365-70%

(2) Константа обратной реакции димеризации SREBP1;

0

30

60

90

120

150

180

210

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4


free

chol

este

rol c

onte

nt,

% re

lativ

e to

the

norm

1

2

4

3

15-20%

(3) Константа Михаэлиса-Ментен фермента ацетоацетил КоА тиолазы;

(4) Константа оборота фермента АХАТ (ацил-КoA: холестерин ацилтрансфераза)

0

30

60

90

120

150

180

210

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4


free

chol

este

rol c

onte

nt,

% re

lativ

e to

the

norm

1

2

4

3

(1) Константа оборота фермента SRP;

Анализ мутационного портрета генной сетиАнализ мутационного портрета генной сетирегуляции биосинтеза холестерина в клеткеАнализ мутационного портрета генной сетиАнализ мутационного портрета генной сетирегуляции 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.

AcetoacetylAcetoacetyl CoACoA

+

AcetylAcetyl CoACoA

mevalonatemevalonate

squalenesqualene

cholesterolcholesterol

HMG-HMG-CoA -SCoA -S

HMG-HMG-CoA -RCoA -R

FDFSFDFS

SREBPSREBP

SRPSRP

preSREBPpreSREBP

SSSS.… .…

HMG-CoA-S gene

HMG-CoA-R gene

FDPS gene

SS gene

+

-+

++ +

LDLR gene +

LDLRLDLR

cholesterolcholesterol +

HMG-CoAHMG-CoA

farnesyldiphosfarnesyldiphosphatephate

ЦЦЕНТРАЛЬНЫЙ ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ ЕНТРАЛЬНЫЙ ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ БИОСИНТЕЗА ХОЛЕСТЕРИНА В КЛЕТКЕ БИОСИНТЕЗА ХОЛЕСТЕРИНА В КЛЕТКЕ

Игнатьева Е.В., ИЦиГ СО РАН, http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/genenet/

ОПТИМАЛЬНОЕ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОЕ ФАРМАКОЛОГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ ФУНКЦИЕЙ ГЕННЫХ СЕТЕЙФУНКЦИЕЙ ГЕННЫХ СЕТЕЙ

ММишенями ишенями оптимального оптимального фармакологического фармакологического управления могут быть только лимитирующие звенья управления могут быть только лимитирующие звенья

генной сети. Их не так много. Построение мутационного генной сети. Их не так много. Построение мутационного портрета генной сети – обязательный этап поиска портрета генной сети – обязательный этап поиска

оптимального фармакологического управления.оптимального фармакологического управления.

Оптимальное управление, нормализующее критическую Оптимальное управление, нормализующее критическую переменную генной сети, не должно выводить генную переменную генной сети, не должно выводить генную

сеть за границы нормы по другим значимым сеть за границы нормы по другим значимым переменнымпеременным..

Оптимальное Оптимальное фармакологическое фармакологическое

управление функцией генных управление функцией генных сетейсетей

P - PATHOLOGYP - PATHOLOGY

N - N - NORMNORM

UU – – оптимальный контроль, оптимальный контроль, нормализующий функцию нормализующий функцию генной сети за счет сдвига генной сети за счет сдвига стационарного состояния стационарного состояния мутантной генной сети в мутантной генной сети в окрестность нормы.окрестность нормы.

UU - - класс кусочно-линейных класс кусочно-линейных управляющих функций, управляющих функций, описывающих изменение описывающих изменение вектора параметров вектора параметров aa в в процессе фармакологического процессе фармакологического контроляконтроля) )

dV dV dtdt

= = ((V, aV, a**, U), U)

Оптимальное управление, нормализующее критическую переменную генной сети, не должно выводить генную сеть за границы нормы по другим значимым переменным.

VV – – вектор переменных; вектор переменных; aa – – вектор параметров вектор параметров (a(a11,…,a,…,akk,…, a,…, arr));;

NN- - стационарное состояние, стационарное состояние, соответствующее норме.соответствующее норме.

dV dV dtdt

= = ((V, a)V, a)

VV – – вектор переменных; вектор переменных; aa – – вектор параметров вектор параметров (a(a11,…,a,…,a**kk,…, a,…, arr));;

NN- - стационарное состояние, стационарное состояние, соответствующее патологии.соответствующее патологии.

dV dV dtdt

= = ((V, aV, a**))

**

aakk

aakk

**

-

-

- participation in the process with nonzero stehiometry- participation in the process with nonzero stehiometry- participation in the process with zero stehiometry - participation in the process with zero stehiometry

Automatically generated computer model of cell metabolism of Escherichia coli K-12 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

Bipartite graph of computer dynamic model of cell metabolism, with specification to the organism Escherichia coli K-12

4036

3973

dynamic variables (substrates)

processes(enzyme reactions)

мРНК

белковый мультимер

Генетический элемент (g) – элементарная структурная единица ГГСФункционирование генетического элемента - синтез белкаАктивность генетического элемента – скорость синтеза белкаПродукт (p) – белок, кодируемый g

Регуляторная связь () - элементарная единица искусственной генной сети, посредством которой устанавливается регулирование активности одного генетического элемента (g2), другим генетическим элементом (g1)

генg

белок p

g1 g2

ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕННЫЕ СЕТИ: КОМПЬЮТЕРНЫЙ ДИЗАЙН И

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ

1414

1212

2424

2323

3131

4141

3434

4343

4242

gg11 gg22 gg33 gg44

0

2

4

6

0 5 10

pp44

pp11рр22,р,р33

времявремя

кон

цен

трац

ии

0

1

2

3

0 5 10 74.8 79.8

pp33 pp22 pp11

кон

цен

трац

ии

времявремя

84.8

pp44

Устойчивый циклический режимУстойчивый циклический режим

Устойчивое стационарное состояниеУстойчивое стационарное состояние

ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕННЫЕ СЕТИ: КОМПЬЮТЕРНЫЙ ДИЗАЙН И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ КОНСТРУИРОВАНИЕ

УСТОЙЧИВОЕ УСТОЙЧИВОЕ СТАЦИОНАРНОЕ СТАЦИОНАРНОЕ СОСТОЯНИЕ:СОСТОЯНИЕ:

В зависимости от начальных данных эта генная сетьВ зависимости от начальных данных эта генная сетьимеет два качественно различных режима имеет два качественно различных режима

функционирования.функционирования.

УСТОЙЧИВЫЙ ЦИКЛ:УСТОЙЧИВЫЙ ЦИКЛ:

ГЕНЕТИЧЕСКИЕ КОМПЬЮТЕРЫ:ГЕНЕТИЧЕСКИЕ КОМПЬЮТЕРЫ:искусственная генная сеть, суммирующая искусственная генная сеть, суммирующая

четырех-разрядные двоичные числачетырех-разрядные двоичные числа 1010 110

+_____10000

0+0=00

0+1+1=10

1+0+1=10

1+1+0=10

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ВЗРЫВ В МОЛЕКУЛЯРНОЙ БИОЛОГИИ И ГЕНЕТИКЕИНФОРМАЦИОННЫЙ ВЗРЫВ В МОЛЕКУЛЯРНОЙ БИОЛОГИИ И ГЕНЕТИКЕ

Расшифрованы Расшифрованы аминокислотные аминокислотные последовательности последовательности сотен тысяч белковсотен тысяч белков

РасшифрованыРасшифрованыпространственные пространственные структуры десятков структуры десятков тысяч белковтысяч белков

Расшифрованы геномы десятков тысяч вирусов, тысяч бактерий, геном дрожжей, геномы ряда растений и животных

PDBSite: A Database on Protein Active Sites and Their Environment

PDB PDBSite

Active siteSite environment

Содержание базы данных Содержание базы данных PDBSitePDBSite

ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИИ ГЕНЕТИКИ

Сайты связывания

Белок+ДНК (2700)

Белок+белок (1000)

Белок+РНК (2000)

Фармакологические препараты (50)

Каталитические центры (1300)

Посттрансляционная модификация (100)

Органические лиганды (2100)

Металлы (1000)

Неорганические лиганды (400)

~15000 сайтов

Программа поиска активных сайтов Программа поиска активных сайтов в структурах белков: в структурах белков: PDBSiteScanPDBSiteScan

Поиск сайта связывания меди в молекуле пластоцианина (PDB ID 1BXU).

Зеленым цветом изображены остатки распознанного сайта в пластоцианине, синим цветом изображены остатки сайта-шаблона из базы PDBSite (ID 1B3ICU). Ион меди показан оранжевым шариком.

Шаблоны сайтов (PDBSite)

Структура пластоцианина


ZnZn2+2+

Zn-binding siteZn-binding site

Cys242Cys242

His179His179

Cys176Cys176

Cys238Cys238

Normal DNA-binding

МОЛЕКУЛЯРНЫЕ МЕХАНИЗМЫ НАРУШЕНИЯ ФУНКЦИИ МОЛЕКУЛЯРНЫЕ МЕХАНИЗМЫ НАРУШЕНИЯ ФУНКЦИИ МУТАНТНОГО БЕЛКА МУТАНТНОГО БЕЛКА P53P53, ПРИВОДЯЩИЕ К РАЗВИТИЮ РАКА, ПРИВОДЯЩИЕ К РАЗВИТИЮ РАКА

SubstitutionGly245->CysSubstitutionGly245->Cys

Cl-связывающий

SO4-связывающий

Области адаптивной эволюции выделены

овалами

Адаптивная эволюция : мутационное ускользание вируса от иммунной Адаптивная эволюция : мутационное ускользание вируса от иммунной системысистемы

Сайты связывания ионов в пространственной структуре гемагглютинина вируса гриппа А человека совпадают с участками адаптивной эволюции

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.

Ca-связывающий

PO4-связывающий


белок 1белок 2белок 3белок 4белок 5

y1y2y3y4y5

Множественное выравнивание последовательностей белков Активности

подвижная рамка

x1x2x3x4x5

От аминокислот к их физико-химическим свойствамсайт Поиск статистической

зависимости Y = F(X)

Физико-химическая характеристика сайтов

Ак

тивн

ост и

бе л

ко в

WebProAnalyst: WebProAnalyst: программапрограмма для количественного анализа взаимосвязи для количественного анализа взаимосвязи структура-активность в семействах гомологичных белковструктура-активность в семействах гомологичных белков

http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/programs/panalyst/http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/programs/panalyst/


Зависимость между ингибирующей слипание тромбоцитов активностью дезинтегринов и зарядом и альфаспиральным моментом гидрофильности сайта 26-30

Количественные зависимости структура-активность в белковых Количественные зависимости структура-активность в белковых семействах семействах


1.5

1.7

1.9

2.1

2.3

2.5

2.7

1.5 2 2.5 3

Измеренная активность

Пр

едск

азан

ная

0

1

2

3

4

5

6

0 2 4 6 8

Измеренная активностьП

ред

сказ

анн

ая

Зависимость между антимикробной активностью пептидов и альфаспиральным моментом гидрофобности сайта 3-18

Предсказание видимого спектра для зрения археозавраПредсказание видимого спектра для зрения археозавра (λmax предкового родопсина археозавра)(λmax предкового родопсина археозавра)

Рисунок взят из работы Chang et al., Mol. Biol. Evol. 19(9):1483–1489. 2002


Предсказание Предсказание λλmaxmax для родопсина археозавра для родопсина археозавра

Экспериментальные λmax

Пре

дска

занн

ые

λmax

490

493

496

499

502

505

508

490 493 496 499 502 505 508

R=0.97

Уравнение регрессии: Y=15.784*X1-467.266*X2-37.661X1 – Среднее значение для изоэлектрической точки (Bogard)X2 – Момент гидрофобности (Eisenberg)

λmax предсказанное : Y= 506.7 λmax измеренное: Y= 508

Остатки влияющие на сдвиг длины волны, результаты согласуются с данными других авторов Briscoe, Mol. Biol. Evol. (2001).


ИНСТИТУТ ЦИТОЛОГИИ

И ГЕНЕТИКИ

Инструменты и методы системной биологии

Documents