Презентация на тему "Системная биология - модели" 8 класс

Содержание

• 
  Слайд 1

  Системная биология - модели

  М.Гельфанд «Сравнительная геномика» БиБи 4 курс

• 
  Слайд 2

  системная биология - модели

  потоковые линейное программирование эксперименты Виткуп Палссон – необычные источники Палссон – мутанты кинетические – метаболизм регуляторные

• 
  Слайд 3

  Потоковые модели –стационарное состояние

  Задаем список реакций (стехиометрические соотношения) Задаем балансы метаболитов (синтезируется столько же, сколько расходуется) Задаем другие ограничения (состав среды) Максимизируем производство биомассы (её состав задан) или чего-то еще (АТФ) Это сводится к задаче линейного программирования: выпуклый многогранник задан линейными ограниченими типа равенств (балансы) и неравенств (положительные потоки), надо максимизировать линейный функционал

• 
  Слайд 4

  Уравнения баланса

• 
  Слайд 5

  Пространство решений

• 
  Слайд 6

  Что получается (кишечная палочка)

  заведомо таким образом можно предсказать принципиальные ограничения на выход продукта – полезно для биотехнологии Удовлетворительно предсказываются потоки в стационарном состоянии если лимитирует углерод если лимитирует азот – хуже потоки при необычном источнике углерода предсказываются хуже но хорошо после того, как на этом источнике жило много поколений – приспособление за счет регуляции?

• 
  Слайд 7

  мутанты

  фенотип предсказывается хорошо – но не надо было огород городить, достаточно рассмотреть топологию карты метаболических путей (если в результате мутации сильно удлинились пути до необходимых метаболитов, скажем, входящих в биомассу, то такой мутант не живет) к тому же тут внутреннее противоречие – данные о реакциях принципиально неполны, пропущенная (отсутствующая в списке) реакция полностью эквивалентна мутации и впрямь, находили новые реакции (в кишечной палочке) потоки предсказываются плохо, но: надо смотреть не глобальный экстремум, а точку в многограннике, ближайшую к старому экстремуму – тогда все правильно приличные предсказания, если прошло много поколений – приспособления за счет регуляции?

• 
  Слайд 8

  кинетические модели

  система дифференциальных уравнений, описывающих реакции их (изолированного) пути

• 
  Слайд 9

  пример (абстрактный)

• 
  Слайд 10

  система уравнений

• 
  Слайд 11

  разные виды кинетических уравнений

• 
  Слайд 12

  пример (реальный) – синтез лизина в Corynebacterium glutamicum

• 
  Слайд 13

  кинетические уравнения

  фосфоенолпируват карбоксикиназа пируват карбоксилаза L-аспартат амино-трансфераза

• 
  Слайд 14

  проблемы

  сложно как вычислительно, так и (главное) содержательно основные проблемы помимо вычислительной сложности неустойчивые системы диф. ур. много параметров, часто не известных оценка параметров прямая (редко) косвенная – подгон решений под известный ответ (например, по зависимости концентраций веществ) – минимизация отклонения правила гигиены: оставить часть экспериментальных данных (не использовать при подгонке), потом проверить, насколько хорошо они воспроизводятся

• 
  Слайд 15

  результаты

  при аккуратной работе удается предсказать эффект мутаций, оптимизировать систему, предсказать эффект замены ферментов (изменения констант, снятия ингибирования и т.п.)

• 
  Слайд 16

  кинетический анализ регуляции

  то же самое, только меряют концентрации факторов транскрипции, образующих регуляторную сеть нет хороших результатов

• 
  Слайд 17