Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych. źródło: (3)

Podobne dokumenty
października 2013: Elementarz biologii molekularnej. Wykład nr 2 BIOINFORMATYKA rok II

Grafy i sieci wybrane zagadnienia wykład 3: modele służące porównywaniu sieci

Dane mikromacierzowe. Mateusz Markowicz Marta Stańska

Dr. habil. Anna Salek International Bio-Consulting 1 Germany

wykład dla studentów II roku biotechnologii Andrzej Wierzbicki

Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna

Obszary strukturalne i funkcyjne mózgu

ROZPORZĄDZENIE KOMISJI (UE) / z dnia r.

TATA box. Enhancery. CGCG ekson intron ekson intron ekson CZĘŚĆ KODUJĄCA GENU TERMINATOR. Elementy regulatorowe

Możliwości współczesnej inżynierii genetycznej w obszarze biotechnologii

TRANSKRYPCJA - I etap ekspresji genów

Proteomika: umożliwia badanie zestawu wszystkich lub prawie wszystkich białek komórkowych

Nowoczesne systemy ekspresji genów

Kombinatoryczna analiza widm 2D-NOESY w spektroskopii Magnetycznego Rezonansu Jądrowego cząsteczek RNA. Marta Szachniuk

Algorytmy wyznaczania centralności w sieci Szymon Szylko

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II

Wybrane techniki badania białek -proteomika funkcjonalna

G. Wybrane elementy teorii grafów

Zofia Kruczkiewicz, Algorytmu i struktury danych, Wykład 14, 1

Jajko czy kura? czyli gdzie dwóch się bije, tam trzeci korzysta

a) 7 b) 19 c) 21 d) 34

Geny, a funkcjonowanie organizmu

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

Spis treści. Przedmowa... XI. Wprowadzenie i biologiczne bazy danych. 1 Wprowadzenie Wprowadzenie do biologicznych baz danych...

THE UNFOLDED PROTEIN RESPONSE

MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY

SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Dr hab. Anna Bębenek Warszawa,

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 7. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Ocena jakości modeli strukturalnych białek w oparciu o podobieństwo strukturalne i semantyczny opis funkcji w ontologii GO

Modelowanie motywów łańcuchami Markowa wyższego rzędu

Podobieństwo semantyczne w ontologiach biomedycznych

PODSTAWY IMMUNOLOGII Komórki i cząsteczki biorące udział w odporności nabytej (cz.i): wprowadzenie (komórki, receptory, rozwój odporności nabytej)

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki

Przybliżone algorytmy analizy ekspresji genów.

Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie

Wykład Bioinformatyka. Wykład 9. E. Banachowicz. Zakład Biofizyki Molekularnej IF UAM

Temat: Komórka jako podstawowa jednostka strukturalna i funkcjonalna organizmu utrwalenie wiadomości.

Katedra Chemii Nieorganicznej i Analitycznej Uniwersytet Łódzki ul.tamka 12, Łódź

Analiza zmienności czasowej danych mikromacierzowych

6. Z pięciowęglowego cukru prostego, zasady azotowej i reszty kwasu fosforowego, jest zbudowany A. nukleotyd. B. aminokwas. C. enzym. D. wielocukier.

ROLA WAPNIA W FIZJOLOGII KOMÓRKI

E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne

Podstawy biologii. Informacja, struktura i metabolizm.

Analizy DNA in silico - czyli czego można szukać i co można znaleźć w sekwencjach nukleotydowych???

Przykład planowania sieci publicznego transportu zbiorowego

Plan. Sztuczne systemy immunologiczne. Podstawowy słownik. Odporność swoista. Architektura systemu naturalnego. Naturalny system immunologiczny

Tematy- Biologia zakres rozszerzony, klasa 2TA,2TŻ-1, 2TŻ-2

Bioinformatyka wykład 9

Prokariota i Eukariota

Wykładnicze grafy przypadkowe: teoria i przykłady zastosowań do analizy rzeczywistych sieci złożonych

Przetwarzanie równoległesprzęt. Rafał Walkowiak Wybór

Centralność w sieciach społecznych. Radosław Michalski Social Network Group - kwiecień 2009

części określano skrótem vrna8. Cząsteczka ta, o długości 875 nukleotydów, koduje dwa białka, białko niestrukturalne (NS1, ang.

Zawartość. Wstęp 1. Historia wirusologii. 2. Klasyfikacja wirusów

6. Wstępne pojęcia teorii grafów

PODSTAWY IMMUNOLOGII Komórki i cząsteczki biorące udział w odporności nabytej (cz. III): Aktywacja i funkcje efektorowe limfocytów B

Bioinformatyka wykład 10

Zasady oceniania rozwiązań zadań 48 Olimpiada Biologiczna Etap centralny

Translacja i proteom komórki

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II

Priony. co dobrego mówią nam drożdże? Takao Ishikawa Zakład Biologii Molekularnej Uniwersytet Warszawski

Nukleotydy w układach biologicznych

Detekcja motywów w złożonych strukturach sieciowych perspektywy zastosowań Krzysztof Juszczyszyn

WYKŁAD: Klasyczny przepływ informacji ( Dogmat) Klasyczny przepływ informacji. Ekspresja genów realizacja informacji zawartej w genach

Komputerowe wspomaganie projektowanie leków

Wykład 5. Remodeling chromatyny

WYNALAZKI BIOTECHNOLOGICZNE W POLSCE. Ewa Waszkowska ekspert UPRP

1. KEGG 2. GO. 3. Klastry

Wykład 14 Biosynteza białek

Przemiana materii i energii - Biologia.net.pl

The Role of Maf1 Protein in trna Processing and Stabilization / Rola białka Maf1 w dojrzewaniu i kontroli stabilności trna

Diagnozowanie sieci komputerowej metodą dialogu diagnostycznego

Jaki koń jest nie każdy widzi - genomika populacji polskich ras koni

WPROWADZENIE DO GENETYKI MOLEKULARNEJ

BIOINFORMATYKA. edycja 2016 / wykład 11 RNA. dr Jacek Śmietański

DNA musi współdziałać z białkami!

Modelowanie sieci złożonych

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

Warszawa, dnia 3 sierpnia 2016 r. Poz. 1173

Digraf. 13 maja 2017

Plan studiów NA KIERUNKU STUDIÓW WYŻSZYCH: BIOCHEMIA II stopień

Zarówno u organizmów eukariotycznych, jak i prokariotycznych proces replikacji ma charakter semikonserwatywny.

OBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN

Prof. dr hab. E. K. Jagusztyn-Krynicka UNIWERSYTET WARSZAWSKI WYDZIAŁ BIOLOGII INSTYTUT MIKROBIOLOGII ZAKŁAD GENETYKI BAKTERII

Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych

Matematyczne Podstawy Informatyki

na podstawie artykułu: Modeling Complex RNA Tertiary Folds with Rosetta Clarence Yu Cheng, Fang-Chieh Chou, Rhiju Das

Interfaza to niemal 90% cyklu komórkowego. Dzieli się na 3 fazy: G1, S i G2.

O ROZUMIENIU POJĘCIA ''INFORMACJA'' W BIOLOGII WSPÓŁCZESNEJ. Radosław Siedliński

SCENARIUSZ LEKCJI BIOLOGII Z WYKORZYSTANIEM FILMU Transkrypcja RNA

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Marek Miszczyński KBO UŁ. Wybrane elementy teorii grafów 1

Kit for rapid detection Legionella pneumophilla

Czy istnieje zamknięta droga spaceru przechodząca przez wszystkie mosty w Królewcu dokładnie jeden raz?

Zakład Chemii Teoretycznej i Strukturalnej

Transkrypt:

Kamila Muraszkowska Znaczenie wąskich gardeł w sieciach białkowych źródło: (3)

Interakcje białko-białko Ze względu na zadanie: strukturalne lub funkcjonalne. Ze względu na właściwości fizyczne: stałe lub chwilowe. Oddziaływanie zachodzi między parą białek lub w kompleksie do kilkuset białek (np. rybosomy). Sieć w postaci grafu nieskierowanego: wierzchołki białka, oddziaływania krawędzie.

Polimeraza RNA przykład kompleksu białkowego źródło: (3)

Sieci regulacyjne Odzwierciedlenie zależności: czynnik transkrypcyjny białko docelowe. Graf skierowany.

Po co badać sieci białkowe? Niektóre odziaływania białek mogą być niepożądane. Znajomość sieci pozwala na modyfikację tych oddziaływań np. za pomocą odpowiednio dobranych molekuł. Np. niektóre oddziaływania przeciwciało antygen. Np. blokowanie wiązania otoczki białkowej wirusa do receptorów komórki. Czyli badanie interakcji białek jest potencjalnym źródłem leków.

Wcześniejsze metody badania sieci białkowych Klasyfikacja wierzchołków ze względu na ich stopień. Ważne wierzchołki to te o dużym stopniu (ang.) hub. Wyszukiwanie i badanie motywów (cykli, klik, itp.) Uwzględnianie tylko lokalnej struktury sieci.

Betweenness (międzybycie...?) Miara: ilość najkrótszych ścieżek przechodzących przez dany węzeł. Badanie wierzchołków łączących podgrafy o dużej wewnętrznej spójności. Badanie wierzchołków, których usunięcie z dużym prawdopodobieństwem może rozspójnić graf. Uwzględnienie globalnej struktury sieci. Badane wierzchołki wąskie gardła (ang. bottlenecks).

Wcześniejsze wyniki badań nad wąskimi gardłami Potwierdzenie, że wąskie gardła są z dużym prawdopodobieństwem ważne dla sieci białkowych drożdży, dżdżownicy i muchy... ALE: w tych sieciach wartość betweenness węzła okazała się ściśle związana z jego stopniem.

Klasyfikacja węzłów w sieci źródło: (1)

Prównanie znaczenia różnych rodzajów białek w sieciach regulacji i interakcji źródło: (1)

Wartości P Miara różnicy między grupą testowaną a kontrolną. N romiar danych. c 0 łączna liczba zaobserwowanych białek o konkretnej własnośći (tutaj znaczeniu). p prawdopodobieństwo znalezienia białka o tej własności w grupie kontrolnej. N P c c 0 = c=c 0 [ N! ] c! N c! pc 1 p N c

Wnioski dla sieci regulacyjnych Potwierdzenie znaczenia wąskich gardeł. Duże znaczenie wąskich gardeł zarówno typu hubbottleneck jak i nonhub-bottleneck. Małe znaczenie węzłów typu hub-nonbottleneck mniejsze niż węzłów typu nonhub-nonbottleneck(!) Miara betweenness silniej determinuje znaczenie węzła niż jego stopień.

Wnioski dla sieci interakcji Graf nieskierowany brak oczywistego przepływu informacji. Brak narzucających się związków między odległymi węzłami. Porównywalne znaczenie węzłów typu hubbottleneck i nonhub-bottleneck. Małe znaczenie węzłów nonhub-bottleneck. Stopień węzła lepszą miarą znaczenia od wartości betweenness.

Transdukcja sygnałów Trasdukcja sygnału proces przekształcania jednego rodzaju sygnału lub bodźca w inny. Ścieżka transdukcji sygnału ciąg reakcji biochemicznych z udziałem enzymów. Można utworzyć sieć interakcji między białkami biorącymi udział w transdukcji sygnału. Sieć jest nieskierowana, ale istnieje wyraźna koncepcja przepływu informacji. Hipoteza: wąskie gardła są ważne w takich sieciach.

Interakcje stałe a chwilowe W interakcjach stałych wąskie gardła są łącznikami pomiędzy ważnymi funkcjonalnie kompleksami. W interakcjach chwilowych wąskie gardła słabo oddziałują z różnymi kompleksami w różnych momentach. Hipoteza: wąskie gardła są ważne z większym prawdopodobieństwem w interakcjach stałych niż chwilowych.

Zestawy danych do badań MIPS Munich Information Center for Protein Sequences katalog kompleksów. Signal sieć transdukcji sygnałów. Interakcje stałe (stable) kompleksy z MIPS z wyjątkiem 52 białek bez potwierdzonego oddziaływania stałego + wszystkie interakcje tworzące kliki rozmiaru >=5. Interakcje chwilowe (transient) wszystkie interakcje nie tworzące kliki rozmiaru 3 ani większej.

Znaczenie węzłów nonhub-bottleneck w różnych typach oddziaływań źródło: (1)

Związki między sekwencjami nukleotydów oddziałujących białek Zaobserwowano, że białka będące w interakcji mają podobne sekwencje nukleotydów z większym prawdopodobieństwem niż białka nie będące w interakcji. W szczególności kompleksy białek czesto mają podobne sekwencje nukleotydów. Wąskie gardła leżą pomiędzy kompleksami lub na ich granicy. Potwierdzona hipoteza: wąskie gardła mają relatywnie mniejsze związki w sekwencjach nukleotydów z białkami, z którymi są w interakcji.

Porównanie związków kodów genetycznych oddziałujących białek źródło: (1)

Podsumowanie Związek między topologią sieci a sekwencjami nukleotydów i znaczeniem jej wierzchołków. Wyraźne rozróżnienie sieci regulacyjnych i interakcji. Podsieci w sieciach interakcji, gdzie wartość betweenness ma rzeczywiste biologiczne implikacje. Badanie węzłów nonhub-bottleneck pozwala znajdować białka kluczowe dla kilku różnych ważnych procesów.

Przykład źródło: (1)

Źródła (1) Haiyuan Yu, Philip M Kim, Emmett Sprecher,Valery Trifonov, Mark Gerstein: The Importance of Bottlenecks in Protein Networks: Correlation with Gene Essentiality and Expression Dynamics, PLoS Comput Biol. 2007 April; 3(4): e59 (2)Benjamin A Shoemaker, Anna R Panchenko: Deciphering Protein Protein Interactions. Part I. Experimental Techniques and Databases, PLoS Comput Biol. 2007 March; 3(3): e42. (3)Uetz, P. & Vollert, C.S.: Protein-Protein Interactions. Encyclopedic Reference of Genomics and Proteomics in Molecular Medicine (ERGPMM), Springer Verlag, Part 16: 1548-1552