latam

Екип от биолози и математик са идентифицирали и характеризирали мрежа, съставена от 94 протеина, които работят заедно за регулиране на съхранението на мазнини в дрождите. Тази протеинова мрежа от дрожди може да даде представа за човешкото затлъстяване.

Използван е комбиниран подход генетичен, протеомичен, изчислителен и физиологичен анализ да се определи протеинова мрежа, която регулира съхранението на мазнини в дрождите (Saccharomyces cerevisiae)

„Елиминирането на който и да е от протеините води до увеличаване на клетките, които съдържат мазнини“, казва съавторът на изследването Бадер Ал-Анзи, учен от Caltech.

Констатациите, подробно описани в майския брой на списанието PLOS Изчислителна биология, те предполагат това маята може да служи като ценен организъм за изследване на човешкото затлъстяване.

„Много от идентифицираните от нас протеини имат хомолози на бозайници, но подробните изследвания на тяхната роля при хората са предизвикателни“, казва Ал-Анзи.

„Изследванията на затлъстяването биха се възползвали изключително много от модел на едноклетъчен организъм като мая“

Използвайки генетични инструменти, Ал-Анзи и неговият изследовател Патрик ARPP ще скринират колекция от около 5000 различни дрождови щамове, където са идентифицирани 94 гена.

„Клетката на дрождите използва по-голямата част от енергията си, за да синтезира мазнини, които не са необходими, което в крайна сметка забавя растежа и размножаването“, казва Ал-Анзи.

Когато екипът анализира протеиновите продукти на гените, те откриват, че тези протеини са физически свързани помежду си, за да образуват широка, силно групирана мрежа в клетката.

Такава конфигурация не може да бъде генерирана чрез произволен процес, казва проучване на съавтор Шериф Гергес, биоинформатик от Принстънския университет. Аспирант от Ной Олсман в катедровския отдел за инженерни и приложни науки направи оценка на детайлите на мрежата и заключи, че мрежата трябва да се е формирала в резултат на еволюционния подбор.

В човешките мрежи, като Интернет, електропреносните мрежи и социалните мрежи, най-влиятелните или критични възли не винаги са най-свързани.

Екипът се запита дали мрежата за съхранение на мазнини проявява тази характеристика и ако не, дали някои други характеристики на възлите са определени като по-критични. Така че те могат да попитат дали премахването на гените, които кодират най-критичните възли, ще има най-голям ефект върху съдържанието на мазнини.

За да разгледаме тази хипотеза, Ал-Анзи потърсил помощта на математик, запознат с теорията на графовете, клонът на математиката, който отчита структурата на възлите, свързани с ръбове или пътища.

Ал-Анзи си спомня: "Когато разбрах, че имам нужда от помощ, затворих лаптопа си и отидох в кампуса до математическия отдел в Калтех"

"Влязох в единствената врата на офиса, която беше отворена по това време, представих се."
Математикът Ал-Анзи намерих този ден Кристофър Ормерод, инструктор по математика. Данните от Ал-Анзи предизвикаха любопитството на Ормерод.

„Бях особено впечатлен от факта, че връзките между протеините в мрежата не изглеждаха случайни“, казва Ормерод, който е и съавтор на изследването. „Подозирах, че в тази мрежа се случва нещо интересно от математическа гледна точка.“

С помощта на Ормерод, екипът създаде компютърен модел, който предлага мрежова експозиция на мастна мая Известно е като малка световна собственост. Това е подобно на a социална мрежа съдържащи различни местни групи от хора, които са свързани помежду си от общи приятели, така че всеки в групата може да бъде достигнат чрез друго лице чрез малък брой стъпки.

Този модел също показва мрежов модел, добре познат в теорията на графовете, наречен модел на Уотс-Строгац. Моделът първоначално е разработен за да обясни феномена на клъстерирането което често се наблюдава в реални мрежи, но преди това не е било прилагано за клетъчни мрежи.

"При мрежовия анализ, централност на възел служи като a индикатор от значението му за глобалната мрежа ", казва Ормерод.

"Нашата работа прогнозира, че промяната на протеините с най-висок резултат от централност ще има по-голям ефект върху изхода от мрежата. от средното", Добавяне.

„Това беше много местен поглед върху това как работят клетките“, казва Ал-Анзи. "Сега осъзнаваме, че повечето протеини са части от сигнални мрежи, които изпълняват специфични задачи в клетката."

В бъдеще изследователите смятат, че тяхната техника може да бъде приложима за протеинови мрежи, които контролират други клетъчни функции, като ненормално клетъчно делене, което може да доведе до рак.

"Този тип методи могат да позволят на изследователите да определят кои протеини са най-важни за изследване, за да разберат болестите, които възникват, когато тези функции са нарушени.", казва Кай Зин, професор по биология в Caltech и водещ автор на изследването.

От: Al-Anzi B, Arpp P, Gerges S, Ormerod C, Olsman N, Zinn K (2015) Експериментален и изчислителен анализ на голяма протеинова мрежа, която контролира съхранението на мазнини, разкрива принципите на проектиране на сигналната мрежа.