OBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN

Transkrypt

1 OBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN

2 KODOWANIE I PRZETWARZANIE INFORMACJI W ORGANIZMACH Informacja genetyczna jest przechowywana w DNA i RNA w postaci liniowych sekwencji nukleotydów W genach jest przemieniana w łańcuch aminokwasów, które składają się na białko W układzie nerwowym informacja kodowana jest przy pomocy neuronów zmysłu Układ nerwowy jest dynamicznie programowalny, tak samo jak i wyjście genomu

3 KODOWANIE I PRZETWARZANIE - SIECI SYGNALIZACYJNE Wykrywają obecny stan chemiczny danej komórki i podejmują odpowiednią reakcję Nadzorują środowisko zewnętrzne: rejestrują źródła pożywienia, balans soli Biorą pod rozwagę swój wewnętrzny stan Kalkulują i podejmują odpowiednie kroki: ruch, transport błon, wzrost i zanik komórkowy

4 RODZAJE PRZETWARZANIA INFORMACJI PRZY POMOCY BIAŁEK Pamięciowa przechowywanie informacji Oscylacja cykliczne, regularne przechodzenie przez kolejne sekwencje stanów Selekcja wzorca podejmowanie decyzji o następnych krokach poprzez wybór odpowiedniej informacji wejściowej

5 BISTABILNOŚĆ Elementy odpowiadające za przetwarzanie informacji otrzymują pełen szumów sygnał analogowy Z tego sygnału muszą wyznaczyć cyfrową odpowiedź binarną o postaci tak bądź nie Przykłady: bakteria poszukująca cukrów, napromieniowana komórka skóry, wirus

6 BISTABILNOŚĆ Osiągana jest poprzez pamięć utrzymywaną przez sieć biochemiczną Zasada przełącznika włączony bądź wyłączony Stan wyłączenia - glukoza dostępna, represor aktywny poziom laktozy bez znaczenia Stan wyłączenia glukoza niedostępna, uwolniona laktoza dezaktywuje represory co prowadzi do raptownej produkcji białek transportowych

7 OPERON LAKTOZOWY M mrna P białko transportowe I katalizator I ext zagęszczenie katalizatorów w środowisku zew. k i l constans dla syntezy i degradacji K stała dysocjacji

8 SYNAPSY Neurony wymieniają informację poprzez małe złącza zwane synapsami. Neuron posiada ok synaps, ludzki mózg ok synaps Są to złożone struktury o średnicy około pół mikrona Współczesne badania eksperymentalne oraz modele teoretyczne sugerują, że zmiana siły połączeń synaps tworzy komórkową podstawę dla stworzenia pamięci.

9 PRZEŁĄCZNIKI DWUSTANOWE Surowe wymagania dla synaptycznych przełączników, wynikające głównie z budowy synapsy (mała objętość ok. 0,1 femtolitra) Elektryczne stymulanty sterujące synapsą trwające nie więcej niż sekundę mogą spowodować poważne zmiany w synapsie trwające wiele dni, albo nawet cały okres życia synapsy Losowe fluktuacje mogą spowodować zmianę stanu przełącznika

10 PRZEŁĄCZNIKI DWUSTANOWE - REALIZACJE Realizacja synaptycznych przełączników cząsteczkowych napotyka wiele trudności inżynierskich i wydaje się nie mieć przyszłości. Niemniej jednak badacze zaproponowali dotychczas kilku kandydatów: CaMKII przewidywany czas spontanicznego przełączenia stanu ok. 100 lat MAPK przełącznik decydujący o tym, czy komórka ma rosnąć i się dzielić

11 OSCYLATORY W pewnych przypadkach odpowiedź komórki nie jest prostą decyzją tak lub nie, tylko pewnym oscylującym wyjściem, na przykład: Komórki przechowujące hormony często wydzielają je w tych samych odstępach czasowych. Nowo zapłodnione komórki jajowe przechodzą gwałtowne, periodyczne zmiany replikacji DNA oraz podziału komórkowego

12 PĘTLE SPRZĘŻENIA ZWROTNEGO W sieciach z dodatnim sprzężeniem zwrotnym tworzą się przełączniki, natomiast w sieciach z reakcjami biochemicznymi z ujemnym sprzężeniem zwrotnym oraz pewnym rodzajem pamięci pojawiają się oscylacje. Ujemne sprzężenie zwrotne jest dobrym projektem homeostazy buforuje stabilne poziomy, zabezpieczając je przed zmianami w sygnale wejściowym.

13 SELEKTYWNOŚĆ WZORCA Obliczenia za pomocą białek to nie tylko przełączanie switch y i oscylacje. Selektywność wzorca odnosi się do pewnej możliwości odpowiedzi komórkowych, które mogą być dostrojone do konkretnych wzorców pobudzenia. Na przykład: Embriogeneza, czyli proces, w którym embrion rozwija się i zmienia w złożony organizm z różnymi częściami ciała, jest bardzo mocno zależna od selektywności wzorca. Podobnie w sieciach neuronowych, pierwsze wejście, które otrzymuje synapsa to wzorzec elektrycznych impulsów z podłączonego neuronu, więc synapsa musi być w stanie odkodować ten przychodzący wzorzec.

14 SELEKTYWNOŚĆ WZORCA Obliczenia za pomocą białek to nie tylko przełączanie switch y i oscylacje. Selektywność wzorca odnosi się do pewnej możliwości odpowiedzi komórkowych, które mogą być dostrojone do konkretnych wzorców pobudzenia. Na przykład: Embriogeneza, czyli proces, w którym embrion rozwija się i zmienia w złożony organizm z różnymi częściami ciała, jest bardzo mocno zależna od selektywności wzorca. Podobnie w sieciach neuronowych, pierwsze wejście, które otrzymuje synapsa to wzorzec elektrycznych impulsów z podłączonego neuronu, więc synapsa musi być w stanie odkodować ten przychodzący wzorzec.

15 CZĘŚCI SKŁADOWE BIOCHEMICZNYCH OBLICZEŃ

16 ZACHOWANIE NAJPROSTSZEGO PRZEŁĄCZNIKA

17 DAG (DIRECTED ACYCLIC GRAPH) Graf przedstawiający związki pomiędzy poszczególnymi przełącznikami biochemicznymi.

18 ZASTOSOWANIE STRUKTUR BIAŁKOWYCH kontrola, sterowanie (np. biomimika); biotechnologia procesy fizjologiczne (leczenie urazów i ran, reakcje immunologiczne); sztuczny przełącznik genetyczny; oscylator;

19 KONIECZNE KIERUNKI ROZWOJU poszukiwanie nowych, lepszych metod eksperymentalnych (mikroskopia ilościowa białek, bardziej realistyczne modele matematyczne); zaprojektowanie lepszych narzędzi i algorytmów obliczeniowych (zrozumienie bardziej skomplikowanych struktur białkowych); zrozumienie istoty obliczeń biochemicznych;

20 SPORY W OBLICZENIOWEJ BIOLOGII KOMÓRKOWEJ metoda eksperymentów (ogólna, wysokowydajna czy szczegółowa, skupiona); sposób modelowania (góra dół, dół góra); model ODE czy model dyskretny;

21 KONIEC DZIĘKUJEMY ZA UWAGĘ.