10 класс

Решебник по биологии агафонова 10 класс: Организм – единое целое. Многообразие организмов

Содержание

Организм – единое целое. Многообразие организмов



Вспомните!

В чём сходство и принципиальное отличие между одноклеточными и многоклеточными организмами?

Сходство – любой живой организм имеет клеточное строение.

Различие – к этой группе относят организмы, тело которых состоит из одной клетки, т. е. для них клеточный и организменный уровни едины. В многоклеточном организме клетки специализированы, т. е. они способны выполнять только какую-то определённую функцию, и не могут самостоятельно существовать вне целого организма. Совокупность клеток различных типов и межклеточного вещества, связанных выполнением ряда одинаковых функций, называют тканью.

Какие одноклеточные организмы вам известны?

Животные – амёба, эвглена, инфузория, грибы — дрожжи, растения — хлорелла, хламидомонада, бактерии – кокки, бациллы.

Вопросы для повторения и задания

1. Что такое организм? Постарайтесь дать определение этого понятия.

Особь, или индивидуум (от лат. individuum — неделимое), — это неделимая единица жизни. Самый главный признак любого живого организма — строгая взаимозависимость отдельных его частей. Разделение особи на части приведёт к потере её целостной уникальной индивидуальности. Человек, птица, дерево — это особи, но печень, мозг, крыло, клюв, лист или ветка не обладают признаками целого организма. Организм — это не простая сумма клеток, тканей и органов. Лишь строгое соподчинение и взаимодействие формируют новое единство и придают особи черты и свойства, отсутствующие у отдельных её компонентов.

2. Что такое одноклеточный организм? Приведите примеры.

Одноклеточные прокариоты — это бактерии и синезелёные водоросли (цианобактерии). Одноклеточные эукариоты встречаются во всех трёх царствах эукариот. У грибов — это одноклеточные дрожжи, в царстве растений — одноклеточные зелёные водоросли (например, хламидомонада и хлорелла), среди животных — более 40 тыс.

видов простейших, например амёбы и инфузории, споровики и фораминиферы (рис. 51). Клетки одноклеточных обладают всеми признаками самостоятельных организмов и способны осуществлять все функции, необходимые для жизнедеятельности. В отличие от клеток многоклеточных организмов, у одноклеточных существуют органоиды специального назначения, помогающие им выполнять все необходимые функции. Способность к движению и захвату пищи обеспечивают ложноножки, жгутики и реснички. Для реализации выделительной функции существуют сократительные вакуоли. Свойство живых организмов — раздражимость обеспечивают специализированные внутриклеточные структуры, например светочувствительный глазок у эвглены зелёной позволяет ей определять направление движения к источнику света. Клетки одноклеточных устроены гораздо более сложно, нежели клетки, входящие в состав многоклеточного организма.

3. Какие особенности строения клетки могут обеспечить выполнение функций, свойственных целостному организму?

Клетка – это целостная система, где каждый компонент взаимосвязан с другим. Такая взаимосвязь органоидов обеспечивает упорядоченность клетки как системы. Клеточная оболочка отделяет клетку от внешней среды, она прочная, в нее входят целлюлоза (у растений), хитин (у грибов). Клеточная оболочка придает форму, и служит не просто механическим каркасом. Оболочка участвует в поглощении и выведении веществ клетки, являясь противоинфекционным барьером. У животной клетки нет клеточной оболочки, она имеет цитоплазматическую мембрану. Для любого организма характерны все признаки живого: обмен веществ и превращение энергии, рост, развитие и размножение, наследственность и изменчивость. Всеми этими свойствами обладает и клетка.

Обмен веществ и энергии – осуществляется на уровне клетки – это синтез белков, липидов, углеводов, нуклеиновых кислот за счет специальных органоидов: рибосомы, лизосомы, комплекс Гольджи, митохондрии.

Рост, размножение, наследственность и изменчивость – за счет деление клетки – митоз, мейоз – осуществляется с помощью ядра, ДНК, или нуклеоида (в прокариотах).

4. Объясните, какое значение для эволюции жизни на Земле имело появление многоклеточности.

Специализация клеток у многоклеточных организмов повышает эффективность работы всего организма в целом, обеспечивает более сложные формы поведения и увеличивает продолжительность жизни, повышается приспособленность организмов к постоянно меняющимся условиям среды.

5. Представьте, что перед вами — человек, незнакомый с биологией. Объясните ему преимущество многоклеточности.

Много клеток – много тканей – много функций – разнообразие органов – разнообразие систем органов – усложнение организмов – сложные и изощрённые приспособления на все различные условия среды – разнообразные ответные реакции – совершенство организма.

Подумайте! Вспомните!

1. Как вы считаете, почему до сих пор науке неизвестно точное число видов организмов, живущих на нашей планете?

На планете есть неисследованные места – глубоководные и высокогорные места, и пока неизвестно, сколько еще там живет организмов. Постоянно происходит гибель и рождение особей, популяций. Есть виды, которые размножаются быстро (грызуны), есть, у которых сроки полового созревания длительные (крупные млекопитающие – слон).

2. В клетках каких организмов существуют органоиды специального назначения? Какие функции они выполняют?

Это органоиды движения. Есть у простейших эукариотических (инфузория, плазмодий), у прокариотических (бактерии – вибрионы), а также в специальных клетка многоклеточных эукариот – сперматозоиды, ресничный эпителий.

Реснички и жгутики. Это специальные органоиды движения, встречающиеся в некоторых клетках различных организмов. В световом микроскопе эти структуры выглядят как тонкие выросты клетки. В основании ресничек и жгутиков в цитоплазме видны мелкие гранулы — базальные тельца. Длина ресничек 5—10 мкм, а длина жгутиков может достигать 150 мкм. Реснички и жгутики представляют собой тонкие выросты цитоплазмы,

от основания до самой вершины покрытые плазматической мембраной.

Внутри выроста цитоплазмы по кругу расположены микротрубочки — 9 пар (дуплетов). Дуплеты связаны друг с другом при помощи молекул белка. Кроме периферических дуплетов микротрубочек, образующих цилиндр, в центре реснички располагается пара центральных микротрубочек. В основании органоидов движения, в цитоплазме, расположены базальные тельца — одно у ресничек и два у жгутиков. Базальное тельце по своей структуре очень сходно с центриолью. Оно тоже состоит из 9 триплетов микротрубочек. Реснички и жгутики структурно связаны с базальным тельцем и составляют вместе единое целое. Жгутики характерны для ряда простейших (класс Жгутиконосцы), зооспор и сперматозоидов. Реснички — это органоиды движения инфузорий, свободноплавающих личинок многих морских животных и мужских гамет некоторых папоротников. Имеют реснички и клетки мерцательного эпителия у многоклеточных животных (до 500 ресничек на клетку).

3. Могут ли у многоклеточных организмов отсутствовать ткани и органы?

Да, например, у паразитических червей – плоских – отсутствуют органы дыхания и кровообращения, неразвиты осязательные органы, это связано с образом жизни – питание, дыхание за счет тела хозяина.

4. Объясните, почему появление многоклеточности привело в дальнейшем к образованию тканей и органов.

Большое количество клеток привело к появлению несколько слоев, слои дифференцировались по функциям – образовались ткани, разнообразие тканей дало начало образованию многих органов с единым тканевым функционалом, так образовывались органы и их системы.

5. Сравните колонии одноклеточных организмов и колонии многоклеточных животных, например морских котиков. В чём их принципиальное отличие? Есть ли у них черты сходства? Рассмотрите вместо котиков колонию кишечнополостных — коралловых полипов.

Колониальные организмы — это совокупность одноклеточных особей, ведущих совместный образ жизни. Типичным представителем таких организмов является вольвокс — заполненный слизью шар, поверхность которого образована тысячами клеток. Двухжгутиковые клетки колонии связаны друг с другом цитоплазматическими мостиками, что позволяет вольвоксу согласованно работать жгутиками и плыть в направлении источника света. Отдельные клетки вольвокса уходят внутрь шара, образуя там «дочерние» молодые колонии. Новые колонии растут, порой образуя внутри себя уже «внучатые» колонии. Спустя некоторое время материнская колония лопается и погибает, а «дочерние» и «внучатые» колонии выходят наружу.

Морские котики ведут себя в тесноте лежбищ по-разному: мелкие самки имеют кроткий характер и, как правило, не конфликтуют между собой, а вот нрав самцов совсем не «кошачий». Они нередко выясняют между собой отношения, причем делают это не только в брачный период. Взрослому самцу ничего не стоит укусить более мелкую самку или швырнуть детеныша в сторону, если он считает, что те мешают ему на пути. На лежбищах котики ведут себя довольно громко, места их лежки оглашены шумом в отличие от тюленей, которые практически беззвучны. Несмотря на стадный образ жизни морские котики не проявляют солидарности и не совершают организованных совместных действий: каждый зверь охотится в одиночку, по отдельности приходит и уходит с берега.

Самки могут свободно перемещаться по территории лежбища, однако каждый самец ревностно следит за своими подругами и всеми силами старается не допустить уход самки на территорию соперника. Таким образом, вокруг каждого самца формируется гарем, его размер и численность зависят от статуса самца: у крупных секачей в гареме может быть до 20 самок, у мелких — всего несколько особей.

Принципиальное отличие – клетки колониальных одноклеточных не могут существовать отдельно от колонии, а многоклеточные организмы, например, котики, могут существовать одиночно.

Обмен веществ и превращение энергии. Энергетический обмен



Вспомните!

Что такое метаболизм?

(от греч. μεταβολή — «превращение, изменение»), или обмен веществ — набор химических реакций, которые возникают в живом организме для поддержания жизни. Эти процессы позволяют организмам расти и размножаться, сохранять свои структуры и отвечать на воздействия окружающей среды.

Из каких двух взаимосвязанных процессов он состоит?

Энергетический обмен и пластический обмен

Где в организме человека происходит расщепление большей части органических веществ, поступающих с пищей?

Первоначально, в пищеварительном тракте, затем в клетках и их органоидах (митохондрии, цитоплазма).

Вопросы для повторения и задания

1. Что такое диссимиляция? Перечислите её этапы.

Совокупность реакций расщепления высокомолекулярных соединений, которые сопровождаются выделением и запасанием энергии, называют энергетическим обменом или диссимиляцией. В основном энергия запасается в виде универсального энергоёмкого соединения — АТФ.

1) Подготовительный

2) Бескислородное окисление

3) Кислородное окисление

2. В чём заключается роль АТФ в обмене веществ в клетке?

Аденозинтрифосфорная кислота (АТФ) — нуклеотид, состоящий из азотистого основания (аденина), сахара рибозы и трёх остатков фосфорной кислоты (рис. 53). АТФ является главной энергетической молекулой клетки, своего рода аккумулятором энергии. Все процессы в живых организмах, требующие затрат энергии, сопровождаются превращением молекулы АТФ в АДФ (аденозиндифосфорную кислоту). При отщеплении остатка фосфорной кислоты высвобождается большое количество энергии — 40 кДж/моль. Таких высокоэнергетических (так называемых макроэргических) связей в молекуле АТФ две. Восстановление структуры АТФ из АДФ и фосфорной кислоты происходит в митохондриях и сопровождается поглощением энергии.

3. Какие структуры клетки осуществляют синтез АТФ?

Митохондрии

4. Расскажите об энергетическом обмене в клетке на примере расщепления глюкозы.

1) Подготовительный этап расщепления углеводов идет в пищеварительном тракте до простого углевода – глюкозы, при этом энергии выделяется мало и она рассеивается в организме в виде тепла.

2) Бескислородный этап расщепления глюкозы – гликолиз (анаэробное окисление). Этап протекает в цитоплазме в отсутствие свободного кислорода. Глюкоза С6Н12О6 пировиноградная кислота (ПВК) С3Н4О3. Глюкоза расщепляется до ПВК с выделением 4АТФ. Затем 2АТФ используются в этом этапе для дальнейшего превращения ПВК в молочную кислоту. И в итоге во втором этапе выделяется 2АТФ.

3) Кислородное окисление – аэробное окисление (или клеточное дыхание). Этап, в результате которого молочная кислота расщепляется под действием молекулярного кислорода до конечных продуктов распада – углекислого газа и воды. Протекает в митохондриях на дыхательной цепи ферментов, которые располагаются на кристах митохондрий. Вт результате этого этапа выделяется 36 АТФ. Таким образом, за два этапа – при полном окислении 1 моль глюкозы (1 молекулы) выделяется 38 АТФ (2АТФ + 36АТФ). Итоговый синтез и запас АТФ осуществляется в митохондриях – эти органоиды называются энергетическими центрами клетки.

5. Изобразите схематично процесс диссимиляции, сведя на одной схеме все возможные его варианты, упомянутые в тексте параграфа (в том числе брожение).

6. Синонимами слов «диссимиляция» и «ассимиляция» являются термины «катаболизм» и «анаболизм». Объясните происхождение этих терминов.

Катаболизм (от греч. Καταβολή, «сбрасывание, разрушение») или энергетический обмен, или диссимиляция — процесс метаболического распада, разложения на более простые вещества (дифференциация) или окисления какого-либо вещества, обычно протекающий с освобождением энергии в виде тепла и в виде АТФ. Анаболизм (от греч. ἀναβολή, «подъём») – так называются все процессы создания новых веществ, клеток и тканей организма. Примеры анаболизма: синтез в организме белков и гормонов, создание новых клеток, накопление жиров, создание новых мышечных волокон – это все анаболизм.

Подумайте! Вспомните!

1. Объясните, почему потребление избыточного количества пищи приводит к ожирению.

Так как в клетках все органические соединения соединены друг с другом основными метаболитами (ПВК, ацетил-КоА) через которые одни органические вещества могут превращаться при избытке в другие. Наример, избыток углеводов превращаются в жиры.

2. Почему энергетический обмен не может существовать без пластического обмена?

Энергия, которая высвобождается при энергетическом обмене идет на процессы в пластическом обмене. И вещества пластического обмена расщепляются в энергетическом обмене.

3. Как вы считаете, почему после тяжёлой физической работы, для того чтобы быстрее снять боли в мышцах, рекомендуют принять тёплую ванну?

Боль в мышцах вызывает накопление молочной кислоты при гликолизе, ее концентрация действует на рецепторы, раздражая их, вызывая жжение. Чтобы снять это действие необходим прилив крови с кислородом, кислород расщепить молочную кислоту до конечных продуктов распада. Одним из способов служит принятие теплой ванны. При этом тело разогревается, сосуды расширяются и кровь с кислородом приливает и питает все мышцы, тем самым молочная кислота окисляется до углекислого газа и воды, снимается болевые ощущения в мышцах.

Прокариотическая клетка. Роль бактерий в природе



Вспомните!

В чём заключаются принципиальные отличия в строении прокариотических и эукариотических клеток?

Наличие оформленного ядра

Какова роль бактерий в природе?

Полезные бактерии пищеварительного тракта (escherichia coli)

Клубеньковые бактерии растений

Производственные процессы (молочнокислые бактерии)

Патогенные (болезнетворные) бактерии (палочка Коха)

Биологическая очистка питьевой воды, вместо хлорирования

Круговорот веществ и энергии в биосфере в целом

Бактерии играют огромную роль в существовании современной биосферы. Многие из них вызывают процессы гниения и брожения. Существуют прокариоты, живущие в симбиозе с другими организмами, например клубеньковые бактерии на корнях бобовых растений. К группе бактерий-паразитов относятся микроорганизмы, способные вызывать заболевания растений и животных. Пневмония, ангина, тиф, холера, чума, туберкулёз, сибирская язва и многие другие тяжёлые заболевания человека вызываются патогенными бактериями.

Вопросы для повторения и задания

1. В чём заключаются значение и экологическая роль прокариот в биоценозах?

Царство прокариот в основном представлено бактериями, наиболее древними организмами нашей планеты. Возникнув более 3,5 млрд лет тому назад, прокариоты фактически создали биосферу Земли, сформировав условия для дальнейшей эволюции организмов. Впервые бактерии увидел под микроскопом и описал в 1683 г. голландский натуралист А. Левенгук. Размеры бактерий колеблются в пределах от 1 до 15 мкм. Отдельную бактериальную клетку можно увидеть только с помощью достаточно сложного микроскопа, поэтому их и называют микроорганизмами. Бактерии обитают повсюду: в почве, в воде, в воздухе, на поверхности и внутри других организмов, в пищевых продуктах. Некоторые бактерии поселяются в горячих источниках, где температура воды достигает 78 °С и выше. Число бактерий на планете огромно, например в 1 г плодородной почвы содержится около 2,5 млрд бактериальных клеток. Форма клеток бактерий чрезвычайно разнообразна (рис. 39). Выделяют палочковидные — бациллы, сферические — кокки, спиралевидные — спириллы, имеющие форму запятой — вибрионы. Бактерии играют огромную роль в существовании современной биосферы. Многие из них вызывают процессы гниения и брожения. Существуют прокариоты, живущие в симбиозе с другими организмами, например клубеньковые бактерии на корнях бобовых растений. К группе бактерий-паразитов относятся микроорганизмы, способные вызывать заболевания растений и животных. Пневмония, ангина, тиф, холера, чума, туберкулёз, сибирская язва и многие другие тяжёлые заболевания человека вызываются патогенными бактериями.

2. Каким образом болезнетворные микроорганизмы влияют на состояние макроорганизма (хозяина)?

Среди бактерий существует много болезнетворных (патогенных) видов, вызывающих заболевания у человека. Впервые доказать болезнетворную роль бактерий удалось немецкому врачу и исследователю Роберту Коху. Он открыл бактерий-возбудителей многих заболеваний. В 1882 г. Кох выделил и описал возбудителя туберкулёза, которого позже стали называть палочкой Коха. Одним из самых быстротекущих бактериальных заболеваний является чума. От первых признаков болезни до смерти может пройти всего несколько часов. Очень опасны газовая гангрена и столбняк. Их возбудители — бактерии, живущие в почве. Заражение происходит при попадании земли в глубокие раны. Поверхностные раны и ожоги часто инфицируются стафилококками и стрептококками, вызывающими гнойные воспаления. Через воздух можно заразиться ангиной, коклюшем, дифтерией, туберкулёзом. Другие болезнетворные микробы могут попасть в организм через сырую воду, немытые овощи и фрукты, грязную посуду и руки. Такие заболевания, как холера, брюшной тиф, дизентерия, сопровождаются расстройством работы кишечника, болями в животе, повышением температуры.

3. Опишите строение бактериальной клетки. Как вы думаете, почему у бактерий ДНК не образует комплекс с белками?

Клетка окружена мембраной обычного строения, кнаружи от которой находится клеточная стенка. В центральной части цитоплазмы располагается одна кольцевая молекула ДНК, не отграниченная мембраной от остальной части цитоплазмы. Зона клетки, содержащая генетический материал, носит название нуклеоид (от лат. nucleus — ядро и греч. eidos — вид). Кроме основной кольцевой «хромосомы» бактерии обычно содержат несколько мелких молекул ДНК в форме небольших, свободно расположенных колец, так называемых плазмид, участвующих в обмене генетическим материалом между бактериями. В бактериальных клетках нет мембранных органоидов, характерных для эукариот (эндоплазматической сети, аппарата Гольджи, митохондрий, пластид, лизосом). Функции этих органоидов выполняют впячивания клеточной мембраны. Обязательными органоидами, которые обеспечивают синтез белка в бактериальных клетках, являются рибосомы. Поверх клеточной стенки многие бактерии выделяют слизь, образуя своеобразную капсулу, дополнительно защищающую бактерию от внешних воздействий.

Белки-гистоны, которые образуют комплексы в эукариотических клетках, прежде всего выполняют функцию упаковки для компактного расположения в ядре, а в прокариотической клетке нет ядерной оболочки, поэтому и белки не нужны.

4. Как размножаются бактерии?

Бактерии размножаются простым делением надвое. После редупликации кольцевой ДНК клетка удлиняется и в ней образуется поперечная перегородка. В дальнейшем дочерние клетки расходятся или остаются связанными в группы.

5. В чём сущность процесса спорообразования у бактерий? Сравните споры растений и грибов. В чём их сходство и принципиальные отличия?

Многие прокариоты способны к спорообразованию (рис. 40). Споры возникают, как правило, в неблагоприятных условиях и представляют собой клетки с резко сниженным уровнем метаболизма. Споры покрыты защитной оболочкой, сохраняют жизнеспособность в течение сотен и даже тысяч лет и выдерживают колебания температуры от –243 до 140 °С. При наступлении благоприятных условий споры «прорастают» и дают начало новой бактериальной клетке. Таким образом, спорообразование у прокариот является этапом

жизненного цикла, обеспечивающим переживание неблагоприятных условий окружающей среды. Кроме этого в состоянии спор микроорганизмы могут легко распространяться при помощи ветра и другими способами.

Подумайте! Вспомните!

1. Предположите, что произойдёт, если исчезнут все бактерии на Земле.

Бактерии играют огромную роль в существовании современной биосферы. Многие из них вызывают процессы гниения и брожения. Существуют прокариоты, живущие в симбиозе с другими организмами, например клубеньковые бактерии на корнях бобовых растений. Поэтому нарушиться устойчивость экосистем и глобальный круговорот химических элементов и соединений в природе, прекратятся процессы гниения, и другие важнейшие процессы экосистем.

2. Как давно люди используют микроорганизмы?

Впервые бактерии увидел под микроскопом и описал в 1683 г. голландский натуралист А. Левенгук. Размеры бактерий колеблются в пределах от 1 до 15 мкм. Отдельную бактериальную клетку можно увидеть только с помощью достаточно сложного микроскопа, поэтому их и называют микроорганизмами. Микроорганизмы в виде заквасок для приготовления пива и вина сознательно использовали еще в Вавилоне (4 тыс. лет назад) и у шумеров (более 5 тыс. лет назад). Сейчас люди используют уже сотни видов микроорганизмов, и число это растет. Но качественный скачок в их использовании произошел, вероятно, 20-30 лет назад, когда были поняты многие генетические механизмы регуляции биохимических процессов, происходящих у микроорганизмов, а сама их генетика стала такой же строгой наукой, как до того генетика высших эукариот. Все эти годы происходило не только увеличение наших знаний о микроорганизмах, но и совершенствование технологии их использования в практических целях. Все это послужило базой для создания микробиологической промышленности — важной и самостоятельной отрасли современного производства.

3. В чём состоит сущность процессов пастеризации и стерилизации как меры борьбы с бактериями?

Пастеризация — тепловая обработка молока при температурах ниже точки его кипения, проводимая в целях обезврежения молока в микробиологическом отношении, инактивации ферментов, придания молоку определенного вкуса и запаха. Пастеризация молока ослабляет или уничтожает некоторые пороки вкуса и запаха молока, а в сочетании с охлаждением и асептическим розливом исключает вторичное обсеменение микроорганизмами, предотвращает порчу продукта при хранении. Возможное бактериальное обсеменение при технологической обработке молока наглядно видно. Критические температуры гибели патогенных микроорганизмов ниже, чем молочнокислых, особенно термофильных бактерий; наиболее устойчивы бактерии туберкулеза. Температуры разрушения ферментов также различны. Так, фосфатаза инактивируется при 72-74 °С, нативная липаза — при 74-80 °С, бактериальная липаза — при 85-90 °С.

Стерилизация — тепловая обработка молока при температуре выше 100 °С. При этом полностью уничтожаются все виды вегетативных микроорганизмов, их спор, инактивируются ферменты. В молочной промышленности применяют следующие виды стерилизации: стерилизация в таре при температуре 115-120 °С с выдержкой 30 и 20 мин; обработка ультравысокими температурами (УВТ-обработка или ультра пастеризация) при температуре в пределах 140 °С с выдержкой 2 с.

4. Что такое антибиотики? С какой целью их применяют?

Антибиотики – это препараты для лечения бактериальных инфекций и заболеваний.

5. Используя знания, полученные при изучении курса «Человек и его здоровье», расскажите об особенностях бактериальных инфекций, путях заражения, мерах профилактики и способах их лечения.

6. Организуйте и проведите исследование микроорганизмов в естественных продуктах (квашеная капуста, кисломолочные продукты, чайный гриб, дрожжевое тесто).

Молоко — питательная жидкость, вырабатываемая молочными железами самок млекопитающих, это многокомпонентная полидисперсная система, в которой все составные вещества находятся в тонкодисперсном состоянии, что обеспечивает молоку жидкую консистенцию, в его состав входит: вода, молочный жир, белки, казеин, молочный сахар лактоза, минеральные вещества, витамины, пигменты, гормоны, газы (углекислый, азот, кислород, аммиак), и др компоненты. Для опыта необходимо взять пастеризованное свежее молоко и несвежее (24 часа стоявшее при комнатной температуре).

Ход работы:

1. Микробиологическую петлю окуните в пробу свежего молоко, слегка взболтай его.

2. Распределите содержимое петли в чашке Петри (с заготовленной средой агар-агара), и распределите пробу по всей поверхности штрихами.

3. Закройте крышку чашки.

4. Тоже сделайте с несвежим молоком и другой чашкой Петри.

5. Все пробы (можно сделать несколько чашек), поместите в термостат при температуре 350С на трое суток.

6. Чашки следует перевернуть, чтобы избежать попадание конденсата на пробы.

7. После инкубации бактерий, чашки можно положить в холодильник, предварительно перевязав скотчем.

8. Приготовить мазок пробы.

9. 1-2 капли поместить на предметное стекло

10. Прокалить петлю, слегка коснуться колонии бактерий в чашке Петри

11. Перемести клетки на предметное стекло и слегка помешать каплю петлей.

12. Размазать клетки в виде тонкой пленки.

13. Высушите стекло с пробой, можно над пламенем спиртовки, очень осторожно – не перегреть!

14. Рассмотреть под микроскопом изготовленный микропрепарат

15. Сделать рисунок.

16. Сделать выводы.

Селекция: основные методы и достижения



Вспомните!

Что такое селекция?

Селекция (от лат. selectio — отбор) — наука о создании новых и улучшении существующих сортов растений, пород животных и штаммов микроорганизмов. Одновременно под селекцией понимают и сам процесс создания сортов, пород и штаммов. Теоретической основой селекции является генетика.

Приведите примеры известных вам пород животных и сортов растений.

Сорта яблок Антоновка, груша Северянка, породы собак: ротвейлер, карликовый пудель, колли.

Вопросы для повторения и задания

1. Что такое селекция?

Селекция (от лат. selectio — отбор) — наука о создании новых и улучшении существующих сортов растений, пород животных и штаммов микроорганизмов. Одновременно под селекцией понимают и сам процесс создания сортов, пород и штаммов. Теоретической основой селекции является генетика.

2. Что называют породой, сортом, штаммом?

Порода, сорт или штамм — это совокупность особей одного вида, искусственно созданная человеком и характеризующаяся определёнными наследственными свойствами.

3. Какие основные методы селекции вы знаете?

4. Выберите критерии и сравните массовый и индивидуальный отбор.

5. Какие сложности возникают при постановке межвидовых скрещиваний?

Отдалённая гибридизация заключается в скрещивании разных видов. В растениеводстве с помощью отдалённой гибридизации создана новая зерновая культура — тритикале, гибрид ржи с пшеницей. Эта культура сочетает многие свойства пшеницы (высокие хлебопекарные качества) и ржи (способность расти на бедных песчаных почвах). Классическим примером межвидовых гибридов в животноводстве является мул, полученный при скрещивании осла с кобылицей, который значительно превосходит родителей по выносливости и работоспособности. В Казахстане при скрещивании диких горных баранов-архаров с тонкорунными овцами была создана знаменитая архаромериносная порода овец. Однако применение межвидовых скрещиваний имеет определённые сложности, потому что получаемые гибриды часто оказываются бесплодными (стерильными) или низкоплодовитыми. Стерильность гибридов связана с отсутствием у них парных гомологичных хромосом. Это делает невозможным процесс конъюгации. Следовательно, мейоз не может завершиться, и половые клетки не образуются.

6. Получают ли и используют ли в вашем регионе межвидовые гибриды? Используя дополнительные источники информации, выясните, гибридами каких видов являются такие организмы, как бестер, хонорик, лошак, рафанобрассика. Какой интерес представляют они для сельского хозяйства?

Подумайте! Вспомните!

1. Что схожего и чем отличаются методы селекции растений и животных?

2. Почему для каждого региона нужны свои сорта растений и породы животных? Какие сорта и породы характерны для вашего региона? В чём их особенности и преимущества?

Так как условия среды в различных регионах разные, и сорта и породы должны быть приспособлены к конкретным условиям. Особенности растениеводства Южного Урала

Основные культуры района

3. Из большого разнообразия видов животных, обитающих на Земле, человек отобрал для одомашнивания сравнительно немного видов. Как вы считаете, чем это объясняется?

Процесс одомашнивания диких животных начинается с искусственной селекции отдельных индивидов для получения потомства с определенными признаками, необходимыми человеку. Индивиды, как правило, выбираются в соответствии с определёнными желаемыми характеристиками, включая снижение агрессивности по отношению к человеку и представителям собственного вида. В этом отношении принято говорить об укрощении дикого вида. Целью одомашнивания является использование животного в сельском хозяйстве в качестве сельскохозяйственного животного или в качестве домашнего питомца. Если эта цель достигнута, можно говорить об одомашненном животном. Одомашнивание животного коренным образом изменяет условия для дальнейшего развития вида. Естественное эволюционное развитие заменяется искусственной селекцией по критериям разведения. Таким образом, в рамках одомашнивания меняются генетические свойства вида.

4. Гетерозис в последующих поколениях обычно не сохраняется, затухает. Почему это происходит?

При скрещивании разных пород животных или сортов растений, а также при межвидовых скрещиваниях в первом поколении у гибридов повышается жизнеспособность и наблюдается мощное развитие. Явление превосходства гибридов по своим свойствам родительских форм получило название гетерозиса, или гибридной силы. Проявляется в первом поколении, а во втором затухает.

5. Как вы думаете, почему лигры рождаются только в зоопарках и не встречаются в дикой природе? Объясните свою точку зрения.

Лигры — межвидовые гибриды между львом и тигрицей — выглядят как огромные львы с размытыми полосами. Следовательно, его родители относятся к одному и тому же биологическому роду пантер, но разным видам. Внешне он заметно отличается от своего противоположного гибрида, тигрольва. Является крупнейшим представителем семейства кошачьих, существующих в настоящее время. Выглядит как гигантский лев с размытыми полосами. Лигры не встречаются в природе главным образом потому, что в естественной среде львы и тигры почти не имеют шансов встретиться: современный ареал льва включает в основном центральную и южную Африку (хотя в Индии существует последняя уцелевшая популяция азиатских львов), в то время как тигр — исключительно азиатский вид. Поэтому скрещивание видов происходит, когда животные долгое время живут в одном вольере или клетке (например, в зоопарке или цирке), но потомство дают лишь 1—2 % пар, из-за чего в мире сегодня числится не более двух десятков лигров.

6. Как вы считаете, может ли применяться массовый отбор при разведении животных? Докажите свое мнение.

Не применяют. массовый отбор — это отбор по фенотипу. Индивидуальный — по генотипу. Производители у животных — особи с хорошо прописанной родословной т.е. генотип по нужным признакам достаточно хорошо известен. Да и особенности животных — необходимо время для достижения половой зрелости, небольшое число потомства (по сравнению с растениями — сейчас можно считать решенной проблемой — искусственное осеменение, суррогатные самки) и невозможность бесполого размножения.

7. Используя дополнительную литературу и ресурсы Интернета, подготовьте сообщение или презентацию об истории селекции с древних времён до настоящего времени.

Селекция как способ выведения пород домашних животных и сортов культурных растений существует издавна. Около 8000-9000 лет назад с появлением сельского хозяйства на Ближнем Востоке, а позже в Европе и Азии началось развитие растениеводства и животноводства. Уже с тех времен люди стали заниматься искусственным отбором с целью выведения пород животных и сортов растений с хозяйственно-ценными качествами. О первых селекционных мероприятиях, известных еще почти 6000 лет назад в Эламе (Двуречье), можно судить по изображе¬нию родословной лошадей, обнаруженной на печатке. Существуют также сведения, что арабы задолго до новой эры применяли искусственное опыление финиковых пальм. В Римской империи сохранились документы с подробным описанием приемов, используемых при разведении животных. В трудах ученых Древнего Китая и Древнего Рима имеются указания на значение отбора колосьев у злаков и даются рекомендации по проведению такого отбора.

На первых порах селекционные мероприятия ограничивались отбором. Он носил бессознательный характер, велся длительное время (10—15 лет). Селекционеры, не имея теоретической базы, руководствовались опытом и интуицией. Они учитывали полезные свойства родительских особей, но целенаправленно проводить селекцию не могли. Результаты скрещивания часто оказывались неожиданными, и в потомстве не обнаруживалось ожидаемого признака. Тем не менее, безвестные селекционеры оставили в наследство немало ценных сортов культурных растений и пород домашних животных. Например, ряд лучших сортов хлопчатника, возделываемых ныне в России и США, позаимствован у крестьян старых мексиканских деревень. Методом бессознательного отбора выведены сорта льна-долгунца в некоторых районах Пско¬ва: низкорослые растения шли на хозяйственные нужды, а семена высоких использовались на посев. Известны сорта озимой (например, Крымка, Полтавка, Сандомирка) и яровой (Улька, Гирка, Сыр-Бидай и др.) пшеницы с ценными хозяйственными качествами, выведенные в давние времена.

Однако отбор по хозяйственно-полезным признакам и свойствам без учета механизмов их наследуемости и изменчивости нередко давал нежелательные результаты. К примеру, отбор по экстерьеру тонкорунных овец на комолость приводил к появлению крипторхизма; избавление от пегости на шее у романовских овец ослабляло их жизнеспособность; повышение оброслости шерстью у овец сопровождалось снижением их веса. Не удавалось вывести и чистую линию виандоттов (порода кур) с розовидным гребнем; несмотря на выбраковывание цыплят с листовидным гребнем, они появлялись в потомстве. Очевидно, порода состояла из генерозигот по этому гену, так как гомозиготы обладали сниженной плодовитостью.

Все это свидетельствовало о том, что желаемый ре¬зультат нельзя получить без теоретических знаний. С конца XVIII — начала XIX в. работы селекционеров носили уже научный характер. Главной задачей селекции стало изучение генетики таких признаков, как продуктивность животных и урожайность растений. Разрешение задач селекции невозможно без знаний, касающихся генетического анализа, т. е. без знаний типа наследования признаков (доминантный или рецессивный), типа доминирования, характера наследования (аутосомное или сцепленное с полом, независимое или сцепленное), типа и характера взаимодействия генов в онтогенезе. Главное внимание селекционеры должны уделять проблемам взаимоотношения генотипа и среды, ибо от факторов последней во многом зависит экспрес¬сивность и пенетрантность изучаемых признаков.

8. Существуют ли в вашем регионе селекционные станции или центры? Какие исследования они проводят? Каковы их достижения? Вместе с учителем организуйте экскурсию на такую станцию.

Ю-У НИИ плодоовощеводства и картофелеводства, г. Челябинск

Эх, яблочко, ранеточка…

В 1931 году по инициативе И. В. Мичурина было создано первое на Южном Урале научно-исследовательское учреждение по садоводству — Уральская зональная плодово-ягодная опытная станция. Организатором этой станции был Валерий Павлович Ярушин.

А уже в следующем году начались научные исследования по селекции и подбору сортов, пригодных для выращивания в суровых условиях Челябинской и Курганской областей, в том числе и входивших в них тогда Камышловском и Каменск-Уральском районах ныне Свердловской области. Ученые приступили к обследованию и сбору лучших форм плодово-ягодных культур восточнее Уральского хребта. В 1934 году сотрудники станции зарегистрировали крупный массив дикорастущей вишни — 2270 га — в Карагайской лесной даче (Анненский бор). В том же году научная экспедиция, возглавляемая доктором сельскохозяйственных наук Э. П. Сюбаровой (БелНИИ плодоводства) и челябинским ученым М. Н. Саламатовым, обследовала заросли дикой степной вишни в Верхнеуфалейском и Полтавском районах Челябинской области. Одновременно были завезены обширные коллекции сливы с Дальнего Востока, из Канады, Северной Америки, средней полосы России, Поволжья, карзинские сливы из Сибири. Из отобранного материала в 1937 году ученые выделили сорта и предложили первый уральский сортимент ягодных культур.

В те годы, как в народе, так и агрономической науке, считалось, что из-за сурового климата с морозными и продолжительными зимами, садоводство на Урале невозможно. Южноуральским ученым потребовалось всего двадцать лет — по селекционным меркам весьма небольшой срок, чтобы опровергнуть это широко распространенное мнение. Благодаря селекции и изучению новых сортов плодово-ягодных культур на челябинской опытной станции, у нас стало стремительно развиваться садоводство.

Первые коллективные сады в области появились вскоре после войны. В 1948 году образовались «Тракторосад», «Дружба» в Металлургическом районе, «Локомотив» в Советском районе, сады Магнитогорского металлургического комбината. Их появлению предшествовала длительная и вязкая борьба в коридорах тогдашней власти с противниками создания таких садов. Тем не менее, коллективное садоводство развивалось и развивается до сих пор. В настоящее время садоводы производят основную часть плодоовощной продукции.

К началу 50-х годов нашими учеными были собраны и изучались 442 сортообразца яблони, в том числе 210 сортов урало-сибирской селекции. Первые официально оформленные авторскими свидетельствами сорта плодово-ягодной опытной станции были именно яблони. Основой довоенного сортимента стали местные ранетки. Они отличаются приспособленностью к уральскому и сибирскому климату, высокой урожайностью и малыми размерами плодов весом от 15 до 50 г. Старшее поколение еще помнит эти яркие красивые яблочки-ранетки — Любимец, Анисик омский, Пониклое. Они казались тогда пределом мечтаний, особенно для детворы. Но к 60-м годам в активе института было уже 25 районированных сортов:14 яблонь, 4 груши, 4 сливы и 3 ягодных культуры.

Расцвет

В 1964 году Уральская зональная плодово-ягодная опытная станция была переименована в Челябинскую плодоовощную селекционную станцию им. И. В. Мичурина. К тому времени в области уже успешно работал специализированный трест «Плодопром», который возглавлял Всеволод Иванович Назаров. Тесное сотрудничество науки и производства, увлеченность и энтузиазм их сотрудников подняли южноуральское садоводство на невиданные высоты. При поддержке руководителей области были созданы плодовые питомники: «Смолинский» в пригороде Челябинска, «Мичуринский» в Карталах, «Радужный» в Магнитогорске, «Тюбелясский» в горнозаводской зоне. При Смолинском и Мичуринском плодопитомниках были организованы государственные сортоиспытательные участки.

Именно тогда, в 50-60-е годы в колхозах и совхозах, находящихся при МТС, закладывались небольшие сады от 20 до 100 га. Некоторые из них сохранились до сих пор. На пике развития садоводства области общественные сады занимали у нас площадь 8 тысяч гектаров, а сама отрасль была в целом прибыльной.

В пятидесятые годы в нашей области началась также работа по научному обеспечению картофелеводства. К началу 80-х годов Челябинская плодоовощная селекционная станция им. И. В. Мичурина имела в своем активе 29 собственных сортов плодово-ягодных культур и картофеля, занесенных в Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию.

Ученые станции начали использовать в селекции растений мировую коллекцию форм плодово-ягодных культур и картофеля из Всесоюзного института растениеводства и других научно-исследовательских учреждений, в том числе зарубежных. В селекционный процесс вовлекался генетический фонд, внедрялись новые селекционные технологии, позволяющие сокращать селекционный процесс, возросла подготовка кадров высшей квалификации. Научные разработки южноуральских ученых стали внедряться в хозяйствах Челябинской, Курганской, Кустанайской, Оренбургской и других областях, в Республике Башкортостан.

Новое имя — новые цели

В ноябре 1991-го по решению правительства РФ Челябинская плодоовощная опытная станция им. И. В. Мичурина была преобразована в Южно-Уральский НИИ плодоовощеводства и картофелеводства. Изменилось не только название. Перед институтом были поставлены более серьезные цели и направления научно-исследовательской деятельности. Помимо селекции плодово-ягодных культур и картофеля, жизнь потребовала создания новых ресурсосберегающих экологически чистых технологий селекции и возделывания этих культур, научных исследований по гибридизации, а также производства элитных саженцев новых перспективных сортов садовых культур и семян картофеля на оздоровленной, безвирусной основе с применением биотехнологии.

За весь период деятельности института, начиная с Уральской зональной плодово-ягодной станции, челябинскими селекционерами создано более 200 сортов плодово-ягодных культур, 18 сортов картофеля, разработаны технологии промышленного и любительского садоводства, технологии производства картофеля с урожайностью до 70 т/га.

В государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию, в разные годы было внесено 110 сортов. Об уровне научно-исследовательской работы говорит тот факт, что на сегодняшний день институт имеет более 100 авторских свидетельств и патентов на сорта и изобретения.

Впервые на Южном Урале созданы модели интенсивного сорта плодовых, ягодных культур, картофеля до 2020 года, разработаны схемы селекции на продуктивность, зимостойкость, в т.ч. устойчивость цветков к весенним заморозкам, качество продукции, иммунитет. Институт располагает богатым генетическим фондом садовых культур, который насчитывает 64 тысячи гибридных растений, в т.ч. 39 — плодовых, 25 тысяч сеянцев ягодных культур. Объемы гибридных скрещиваний составляют 45 тысяч цветков.

Научные исследования по селекции и агротехнике садовых культур и картофеля ведутся в творческом содружестве с ведущими научно-исследовательскими институтами и опытными станциями России, ближнего и дальнего зарубежья.

На сегодняшний день институт имеет селекционный сад площадью более 100 гектаров. Именно здесь сосредоточена основная научная деятельность южноуральских селекционеров.

Яблоня. Впервые в мировой практике садоводства селекционеры института по оригинально разработанной методике вывели сорта естественных карликов с высотой деревьев в 1,5-2,5 м. При размножении их на клоновых вегетативно размножаемых карликовых подвоях, они становятся естественными стланцами (0,8-1,5 м).

Груша — удивительная культура на Урале. Ежегодно плодоносит. Плоды вкусные, сладкие, пригодные для переработки. Привлечение в селекцию отборных форм уссурийской груши позволило создать сорта, отличающиеся высокой зимостойкостью и продуктивностью, высокими вкусовыми качествами плодов, моногенной устойчивостью к парше и полевой устойчивостью к грушевому галловому клещу.

Абрикос и слива. Выведены местные сорта и выделены отборные формы, отличающиеся повышенной зимостойкостью плодовых почек и высоким качеством плодов.

Вишня. Накоплены экспериментальные данные для создания генотипов, устойчивых к коккомикозу. Продолжается выделение доноров с геном моноустойчивости к коккомикозу и выявление форм степной вишни с полевой устойчивостью к коккомикозу. С этой целью и для пополнения коллекции проведены экспедиции по обследованию дикоросов вишни на территории Башкирии, Челябинской и Курганской областей. Отобраны формы степной и лесной вишни, устойчивые к коккомикозу, крупноплодные, хорошим вкусом плодов.

Ягодные культуры. Ведутся исследования по селекции новых сортов, устойчивых к неблагоприятным факторам среды, высокозимостойких, с повышенной устойчивостью цветков к весенним заморозкам, высокопродуктивных, с отличным качеством плодов. Составлены модели оптимального сорта ягодных культур с учетом технологических запросов селекции 2020-2025 годов. Разработаны технологии возделывания шиповника, крыжовника, жимолости, смородины, технология размножения смородины в пленочных теплицах.

Вернуть былую славу

Реформы, проводимые в аграрном секторе России с начала 90-х годов, оказались разрушительными для садоводства. Как отрасль народного хозяйства оно фактически перестало существовать. Только в Челябинской области доля промышленного садоводства с 65% снизилась до 1%. Почти не осталось плодоносящих насаждений, опытно-производственные плодопитомники практически прекратили свою деятельность, а их продукция удовлетворяет спрос рынка всего на 12-15%.

В области отсутствует целевая программа развития промышленного садоводства, основанная на достоверных материалах инвентаризации насаждений и новых разработках научных учреждений последних лет.

В этом нет вины науки. Ученые Южно-Уральского научно-исследовательского института плодоовощеводства и картофелеводства не раз предлагали сформировать научные основы возрождения отрасли. Однако состояние макроэкономики и чиновничий консерватизм не дают возможности продвинуться вперед. Расчет на то, что коллективное любительское садоводство (т.е. частный сектор) восполнит потери промышленного садоводства, не оправдывается. Да и не может оправдаться. Не смотря на то, что ЮУНИИПОК ежегодно производит более 60 тысяч саженцев плодовых и ягодных культур для населения, частный сектор страдает от недостатка посадочного материала, особенно новых сортов, потребность в котором удовлетворяется на 47-50%. Эту нишу пытаются заполнить мелкие производители саженцев — частники. Но качество их посадочного материала часто не выдерживает никакой критики по всем параметрам.

Реально ли возродить общественное садоводство в новых экономических условиях?

Вполне, считают южноуральские ученые и селекционеры. Но для этого на государственном и областном уровне, по их мнению, необходимо решить самые насущные вопросы:

С площадей под садами от начала подготовки территорий и до вступления в плодоношение насаждений отменить налог на землю

На возвратной основе выделять капитальные вложения для посадки многолетних насаждений

На промышленных предприятиях области организовать производство специальной техники для садоводства

Необходимы законы по защите отечественного производителя на собственном рынке

Стимулировать малый бизнес для организации переработки продукции садоводства

В системе профтехобразования необходимо организовать подготовку кадров для садоводства

Весьма актуально и объединение научного потенциала уральских ученых-аграрников. Для этих целей необходимо создание Уральского научно-методического центра с размещением его в Челябинске. Польза от такого объединения огромная. Доказательством тому координационный совет по картофелю, созданный в апреле 2000 года по инициативе ГНУ ЮУНИИПОК на общественных началах. За 8 лет совместной работы институты картофелеводства провели мощную мобилизацию генофонда, пополнили коллекции, договорились о комбинациях скрещивания, регулярно обмениваются информацией, исходным и селекционным материалом. Практика координационного совета показала, что эта форма работы чрезвычайно эффективна, жизнеспособна и поэтому заслуживает развития и совершенствования.

Начата работа и по объединению садоводческих учреждений. Подписано многостороннее соглашение между шестью научными учреждениями Уральского и прилегающих к нему регионов — ГНУ ЮУНИИПОК, БашНИИСХ, Удмуртский НИИСХ, Костанайский НИИСХ, Казахский НИИКОХ, Карабалыкская опытная станция.

Аграрная наука сегодня переживает трудные времена, но она жива и готова внести свой вклад в возрождение сельскохозяйственного производства, в том числе и южноуральского промышленного садоводства.

ГДЗ по Биологии за 10 класс Сивоглазов В.И., Агафонова И.Б.

Биология 10 класс Сивоглазов В.И.

Авторы: Сивоглазов В.И., Агафонова И.Б., Захарова Е.Т.

Биология всегда была одним из самых интересных предметов для учащихся. Для общего развития нужно знать, как устроен окружающий мир. Но иногда даже с такой простой дисциплиной могут возникнуть трудности. Но в десятом классе это совершенно ни к чему, ведь ребятам предстоит подготовка к ЕГЭ. Некоторые начинают засиживаться за учебниками, кто-то обращается за помощью к репетиторам, ну а другие берут дополнительные уроки. В любом случае без методической литературы не обойтись. Одним из самых лучших в своем роде считается «Решебник по Биологии для 10 класса, Учебник Сивоглазов, Агафонова, Захарова, Дрофа».

Структура учебника

Одно из главных требований, предъявляемых к книгам с готовыми домашними заданиями, является полный охват школьной программы. В онлайн-решебнике отражены такие темы курса:

  • основы и методы цитологии;
  • особенности химического состава клетки;
  • строение, ядро, цитоплазма, мембрана;
  • размножение, и развитие организмов;
  • основы генетики.

Таким образом, занимаясь по изданию «Решебник по Биологии для 10 класса, Учебник В. И. Сивоглазов, И. Б. Агафонова, Е. Т. Захарова, Дрофа», десятиклассник не упустит ни одной темы из школьной программы.

Как пользоваться решебником

Для получения ожидаемого эффекта от работы с пособием рекомендуем следовать нижеприведенному алгоритму:

  1. Первоначально стоит решить все заданное на дом самостоятельно.
  2. После этого можно сверить свои ответы с верными.
  3. В конце лучше всего исправить все ошибки и, таким способом закрепив материал, постараться их больше не допускать.

Уже после нескольких регулярных занятий со справочником любой школьник заметит изменения: повысится успеваемость, улучшится память, появится привычка к самоанализу.

Кому пригодится решебник по биологии за 10 класс от Сивоглазова

Заблуждается тот, кто наивно полагает, что книги с ГДЗ будут полезны исключительно ребятам с трудностями в учебе. Они могут помочь и многим другим. Отличники, например, с помощью таких комплексов легко и непринужденно подготовятся к контрольной работе любой сложности. Школьники, пропустившие урок по болезни, нагонят сверстников и усвоят нужную тему без чьей-либо помощи. Мамы и папы освежат в голове школьные знания, и всегда будут готовы прийти на помощь своему чаду.

ГДЗ решебник по биологии 10 класс Агафонова, Сивоглазов рабочая тетрадь Дрофа

Биология 10 класс

Тип пособия: Рабочая тетрадь

Авторы: Агафонова, Сивоглазов

Издательство: «Дрофа»

«ГДЗ по биологии 10 класс Рабочая тетрадь Агафонова (Дрофа)» обязательно пригодится ребятам, которые хотят самостоятельно поработать над изучением предмета. С ним они могут готовиться не только к следующим занятиям, но и к ожидающему их в наступающем году ЕГЭ.

Содержание ГДЗ

Десятиклассники могут пользоваться пособием весь год. По структуре оно полностью соответствует оригинальному учебнику по биологии. В нем подробно рассмотрены следующие темы:

  1. Химический состав клетки.
  2. Органические вещества.
  3. Цитоплазма.
  4. Хромосомы.
  5. Многообразие организмов.
  6. Закономерности наследования.

Авторы постарались сделать ответы к упражнениям максимально развернутыми и доступными, заслуживающими только лучших отметок.

Особенности решебника

Пособие с верными ответами – это не просто шпаргалка, от которой совсем мало пользы. Если ребята не будут торопиться и проявят немного терпения, то благодаря занятиям с «ГДЗ по биологии 10 класс Рабочая тетрадь Агафонова И.Б., Сивоглазов В.И. (Дрофа)» они смогут:

  • самостоятельно справляться со сложнейшим домашним заданием;
  • проверять работу на ошибки;
  • восполнять пробелы в знаниях;
  • готовиться к устным ответам, а также письменным контрольным работам и т. д.

Школьники также могут забыть о том, что пособие с верными ответами необходимо везде носить с собой в рюкзаке. Современный и качественный решебник теперь представлен в онлайн-формате. Страницы с подробными ключами можно открыть не только на ноутбуке, но и на смартфоне.

Рекомендации по работе с онлайн-пособием

Ученики десятого класса уже должны понимать, что простым и бездумным списыванием у них не получится заметно подтянуть успеваемость и знания по биологии. Поэтому, даже при работе с решебником, придется приложить немного усилий. Методисты предлагают ребятам придерживаться нескольких простых правил:

  1. первым делом внимательно ознакомиться с теоретическим материалом из учебника;
  2. после попытаться самостоятельно выполнить все задания;
  3. потом открыть решебник и сверить ответы к номерам;
  4. все найденные ошибки и неточности удалить, а также подправить оформление.

Авторы издания также советую ребятам не сразу закрывать тетрадь. Все ошибки стоит проанализировать, чтобы понять, почему они были допущены. Таким образом ребята смогут самостоятельно выявить темы, которые нуждаются в дополнительной проработке.

Похожие ГДЗ Биология 10 класс

Решебник По Биологии Учебник 10 Класс Сивоглазов – Telegraph


➡➡➡ ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ!

Решебник По Биологии Учебник 10 Класс Сивоглазов

ГДЗ . 10 класс . Биология . Сивоглазов .  Качественные решения и подробные гдз по биологии для учеников 10 класса , авторы учебника : Сивоглазов В .И ., Агафонова И .Б ., Захарова Е .Т . 

Решебник по учебнику : Правильные ответы на вопросы учебника В . И . Сивоглазова , И . Б . Агафоновой, Е . Т . Захаровой «Биология . Общая биология . Базовый уровень . 10 —11 классы » / Н . Н . Хлебникова, И . Б . Агафонова, В . И . Сивоглазов . — М . : Дрофа, 2008 . 

Решебник (ГДЗ) Биология 10 -11 класс В .И . Сивоглазов, И .Б . Агафонова, Е .Т . Захарова ( год) .  

Категория: Решебники 10 класс ГДЗ . Читать решебник онлайн: Вы прочитали ГДЗ (Ответы) Биология 10-11класс Сивоглазов отличной Вам учебы! 

10-11 классы » Сивоглазов В .И . и др .  Готовая домашняя работа по биологии за 10 класс . «Биология . 

Лучшие бесплатные решебники и готовое домашнее задание ко всем школьным учебникам УРОКУ .НЕТ .  Готовые домашние работы Биология Общая биология 10 -11 класс Сивоглазова, Агафонова, Захарова от Пользователей . 

В учебнике по общей биологии Сивоглазова В . И . по окончании каждой темы находится список различных вопросов, на которые школьник должен найти  Чтобы ученики 10 -11 классов не сталкивались с такой проблемой, к учебнику Сивоглазова В . И . был создан сборник из серии . . 

Готовые домашние задания: ответы и решения . ГДЗ Биология 10 класс Агафонова И .Б ., Сивоглазов В .И . Биология .  Базовый и углублённый уровни по теме Биология за 10 класс . Репетиторам и наставникам . Брендируйте свою страницу и рассказывайте о своих услугах .  

ГДЗ рабочая тетрадь по биологии за 10 класс Агафонова, Сивоглазов ФГОС Базовый уровень .  Решебник обязательно окажет неоценимую помощь как отстающим учащимся, так и отличникам . Плюсы ГДЗ по биологии к рабочей тетради для 10 класса Агафоновой (Базовый . . 

Биология 10—11 классы . Углублённый уровень . Рабочая программа к учебникам В . Б . Захарова, С . Г . Мамонтова, Н . И . Сонина, Е . Т  Календарное планирование учебного материала по общей биологии , 10 класс . Учебник В .И . Сивоглазов, И .Б . Агафонова, Е .Т . Захарова . . 

Общая биология . 10 -11класс . Базовый уровень .  СМОТРЕТЬ Решебник Биология 10 -11класс Сивоглазов в формате PDF .  Все учебники представлены в нескольких форматах PDF и DJVU, а ссылки на книги расположенны сразу под описанием учебника . 

Биология 10 класс . Решебник . Предмет .  Связанные решебники . Тетрадь для лабораторных и практических работ по Биологии 2009 год . 

Решебник (ГДЗ) по Биологии за 10 (десятый ) класс авторы: Сивоглазов, Агафонова, Захарова издательство Дрофа, год .   Благодаря нашему пособию ГДЗ к учебнику общая биология за 10 класс авторы  Дальше мы поговорим о содержании данного решебника . 

Главная › Биология › 10 класс › Решебник ГДЗ по биологии 10-11 класс Сивоглазов .  На этой странице Вы найдете онлайн ответы к учебнику Общая биология 10-11 класс Базовый уровень Сивоглазов В .И . и др . 

Общая биология . 10 -11 классы . Базовый уровень» — Хлебникова Н .Н . и др . cкачать в PDF . Пособие содержит ответы на вопроси к параграфам учебника В .И . Сивоглазова , И .Б . Агафоновой, Е .Т . Захаровой «Биология . 

ГДЗ . 10 класс . Биология . Сивоглазов .  Качественные решения и подробные гдз по биологии для учеников 10 класса , авторы учебника : Сивоглазов В .И ., Агафонова И .Б ., Захарова Е .Т . 

Решебник по учебнику : Правильные ответы на вопросы учебника В . И . Сивоглазова , И . Б . Агафоновой, Е . Т . Захаровой «Биология . Общая биология . Базовый уровень . 10 —11 классы » / Н . Н . Хлебникова, И . Б . Агафонова, В . И . Сивоглазов . — М . : Дрофа, 2008 . 

Решебник (ГДЗ) Биология 10 -11 класс В .И . Сивоглазов, И .Б . Агафонова, Е .Т . Захарова ( год) . 

Категория: Решебники 10 класс ГДЗ . Читать решебник онлайн: Вы прочитали ГДЗ (Ответы) Биология 10-11класс Сивоглазов отличной Вам учебы! 

10-11 классы » Сивоглазов В .И . и др .  Готовая домашняя работа по биологии за 10 класс . «Биология . 

Лучшие бесплатные решебники и готовое домашнее задание ко всем школьным учебникам УРОКУ .НЕТ .  Готовые домашние работы Биология Общая биология 10 -11 класс Сивоглазова, Агафонова, Захарова от Пользователей . 

В учебнике по общей биологии Сивоглазова В . И . по окончании каждой темы находится список различных вопросов, на которые школьник должен найти  Чтобы ученики 10 -11 классов не сталкивались с такой проблемой, к учебнику Сивоглазова В . И . был создан сборник из серии . . 

Готовые домашние задания: ответы и решения . ГДЗ Биология 10 класс Агафонова И .Б ., Сивоглазов В . И . Биология .  Базовый и углублённый уровни по теме Биология за 10 класс . Репетиторам и наставникам . Брендируйте свою страницу и рассказывайте о своих услугах . 

ГДЗ рабочая тетрадь по биологии за 10 класс Агафонова, Сивоглазов ФГОС Базовый уровень .  Решебник обязательно окажет неоценимую помощь как отстающим учащимся, так и отличникам . Плюсы ГДЗ по биологии к рабочей тетради для 10 класса Агафоновой (Базовый . . 

Биология 10—11 классы . Углублённый уровень . Рабочая программа к учебникам В . Б . Захарова, С . Г . Мамонтова, Н . И . Сонина, Е . Т  Календарное планирование учебного материала по общей биологии , 10 класс . Учебник В .И . Сивоглазов, И .Б . Агафонова, Е .Т . Захарова . . 

Общая биология . 10 -11класс . Базовый уровень .  СМОТРЕТЬ Решебник Биология 10 -11класс Сивоглазов в формате PDF .  Все учебники представлены в нескольких форматах PDF и DJVU, а ссылки на книги расположенны сразу под описанием учебника . 

Биология 10 класс . Решебник . Предмет .   Связанные решебники . Тетрадь для лабораторных и практических работ по Биологии 2009 год . 

Решебник (ГДЗ) по Биологии за 10 (десятый ) класс авторы: Сивоглазов, Агафонова, Захарова издательство Дрофа, год .  Благодаря нашему пособию ГДЗ к учебнику общая биология за 10 класс авторы  Дальше мы поговорим о содержании данного решебника . 

Главная › Биология › 10 класс › Решебник ГДЗ по биологии 10-11 класс Сивоглазов .  На этой странице Вы найдете онлайн ответы к учебнику Общая биология 10-11 класс Базовый уровень Сивоглазов В .И . и др . 

Общая биология . 10 -11 классы . Базовый уровень» — Хлебникова Н .Н . и др . cкачать в PDF . Пособие содержит ответы на вопроси к параграфам учебника В .И . Сивоглазова , И .Б . Агафоновой, Е .Т . Захаровой «Биология . 

Решебник По Математике 6 Клаас Дорофеева Шарыгина
Математика Класс Виленкин Решебник
ГДЗ Быстрова 8
ГДЗ Рабочая Тетрадь 4 Класс Рудницкая Юдачева
ГДЗ По Англискому Афанасьева
Решебник По Английскому 7 Класс Михеева
ГДЗ По Русскому 10 Гусарова
ГДЗ Рамзаева 2
ГДЗ По Геометрии 20 Класс Атанасян
ГДЗ Физика 8 Класс Сборник Задач
ГДЗ Рабочая Тетрадь По Алгебре 7 Класс
ГДЗ По Русскому 5 Класс Учебник Львов
Готовые ГДЗ По Русскому Языку 4 Класс
ГДЗ По Биологии 8 Колесов Рабочая
ГДЗ Математика 6 2020
ГДЗ Русский Язык 2020 Год Ладыженская
ГДЗ По Математике 5 Класс 20
ГДЗ Английский Язык 8 Класс 2020
ГДЗ Русский Язык 1 Соловейчик
ГДЗ Путин По Истории 5 Класс
Решебник По Математике 3 Класс Волкова
ГДЗ По Математике Четвертый Класс Мерзляк
ГДЗ По Русскому Языку Разумовская Упражнение 33
Ткачева Колягин ГДЗ 11
Решебник По Математике 6 Класс Дорофеев Учебник
Решебник По Математике 6 Класс Никольский 1
Математика 6 Класс Никольский ГДЗ Номер 5
ГДЗ Математика 2 Часть Страница 4
Решебник 1
ГДЗ Математика Страница 78 Номер
ГДЗ Второй Класс 2 Математика
ГДЗ 7 Класс По Русскому Языку Якир
ГДЗ Тетрадь Для Самостоятельных Работ
ГДЗ По Математике 5 Кл Зубарева Мордкович
Почему ГДЗ Стали Платными 2020 Что Делать
ГДЗ По Алгебре 9 Феоктистов
ГДЗ По Английскому 7 Кузовлев Ридер
ГДЗ Лол По Английскому Языку 7 Класс
Решебник Матем Моро 4
ГДЗ По Алгебре 7класс Мерзляк
ГДЗ 7 Класс Алгебра А Г Мерзляк
ГДЗ По Окружающему Миру 3 Класс
Потапов Шевкин Дидактические Материалы ГДЗ Ответы
ГДЗ Истомина Тетрадь 4 Класс
Обществознание 6 Класс Учебник ГДЗ 2020
ГДЗ По Биологии 9 Учебник
ГДЗ Англ Starlight
ГДЗ Русский Язык 7 Класс Номер 9
ГДЗ По Английскому 6 Класс Биболетова Учебник
ГДЗ По Алгебре 7 Теляковского 2020

ГДЗ По Английскому Языку Шестой Класс Forward

ГДЗ По Алгебре Бунимович

Решебник Английский 5 Ваулина Учебник

Решебник 7 Баранова

ГДЗ По Алгебре 9 Класса Номер 30


Биология | Бесплатный полнотекстовый | Виды свободных жирных кислот по-разному модулируют воспалительный генный ответ в первичных скелетных миобластах человека

1.

Введение Прогрессирующая потеря массы и силы скелетных мышц, связанная с возрастом, часто сопровождается чрезмерным ожирением, состоянием, известным как саркопеническое ожирение [1]. Эпидемиологические исследования выявили, что ожирение увеличивает распространенность саркопении, что свидетельствует о прямой связи между избыточным накоплением жира в мышечной ткани и дегенерацией мышц [2,3].В моделях на животных было обнаружено, что повышенное внутримышечное накопление липидов нарушает анаболизм мышечных белков из-за липотоксичности и клеточной дисфункции [4,5]. (ФФА). Чрезмерное накопление СЖК в скелетных мышцах связывают с эктопическим отложением липидов в результате повышенного поглощения липидов или снижения использования липидов в результате окисления, высвобождения липидов и/или секреции [6,7].Ранние клинические исследования показали, что повышенные уровни циркулирующих СЖК вызывают резистентность к инсулину в течение 2–4 часов у всех людей, независимо от пола и возраста [8]. Линии иммортализованных мышечных клеток грызунов использовались для изучения молекулярных механизмов действия СЖК в регуляции метаболизма, апоптоза и резистентности к инсулину [9,10,11,12]. Чтобы распространить актуальность результатов на людей, в некоторых исследованиях использовались дифференцированные in vitro человеческие мышечные трубки для изучения влияния свободных жирных кислот на метаболизм липидов, функцию митохондрий и экспрессию определенных представляющих интерес генов [13,14,15,16].В организмах СЖК обычно имеют различные первичные или вторичные структуры. Общие неофициальные названия жирных кислот происходят от их природных источников, подчеркивая их функцию в качестве источника энергии или питательных веществ. Однако недавние исследования макрофагов, адипоцитов и эндотелиальных клеток показали, что СЖК действуют как сигнальные молекулы и что их химические характеристики играют решающую роль в передаче сигнала и активации генов [17,18,19,20]. атрофия мышц в исследованиях на животных [21,22,23]. Предполагается, что высокий уровень системных воспалительных белков играет ключевую роль в развитии саркопенического ожирения человека; однако было трудно выяснить, какие белки являются клинически значимыми [21,22,24]. Одним из ограничений клинических исследований является обратный механизм причинно-следственной связи, подразумевающий, что саркопеническое ожирение может быть фактором риска развития воспалительного состояния. Кроме того, воспаление включает сложную сеть многочисленных взаимодействующих про- и противовоспалительных белков и их рецепторных белков, которые модулируют величину и динамику воспаления.Несмотря на множество других систем наименования, была установлена ​​единая номенклатура кодирующих генов, которая относится к их роли в качестве интерлейкина (IL), расположению N-концевых остатков цистеина (CC или CXC) или их функции в качестве рецептора (R) или лиганда. белок (L) (https://www.genenames.org/, по состоянию на 6 мая 2021 г.). Регенерации ткани скелетных мышц способствуют взрослые стволовые клетки, называемые сателлитными клетками (СК). SCs пролиферируют, увеличивая популяцию своих потомков, называемых миобластами, которые способны к репликации, а также к окончательному слиянию с образованием миотрубок и миофибрилл.Дефекты функций миобластов могут привести к потере мышечной массы и снижению работоспособности, что характерно для пациентов с саркопенией. Иммортализованная линия клеток мыши C2C12 или трансформированная линия клеток крысы L6 обычно используются для изучения регуляции метаболизма и миогенеза в клетках скелетных мышц [9,10,11,12,25,26,27]. В нескольких исследованиях использовались дифференцированные in vitro миотрубочки человека, полученные путем длительного поддержания миобластов человека от нескольких доноров в присутствии рекомбинантных гормонов роста [13,14,15,16].Сравнительное исследование показало, что дифференцированные in vitro мышечные трубки человека значительно отличаются от своих миоцитов-предшественников [28]. Здесь мы использовали недифференцированные миобласты от одного здорового молодого донора, чтобы избежать функциональных изменений клеток или смешанных результатов, которые могут возникнуть из-за генетического и метаболического разнообразия доноров. Целью нашего исследования было установить всесторонний профиль воспалительной экспрессии первичных скелетных миобластов человека и определить актуальность различных конфигураций FFA для активации клеточных путей.

2. Материалы и методы

2.1. Жирные кислоты (ЖК)
Жирные кислоты (ЖК) аналитической чистоты были получены от Biotrend Chemikalien GmbH, Кельн, Германия (1008, 1010, 1014, 1020, 1022, 1024, 1149, 1151, 1208, HYB0660). ФК конъюгировали с бычьим сывороточным альбумином (БСА) в соотношении 1:2,5, как было рекомендовано ранее [29]. Вкратце, 6 мМ FA и 2,4 мМ BSA без FA (PAN Biotech, Айденбах, Германия) растворяли в воде и инкубировали при 50°C в течение 5 мин. Для контрольных экспериментов готовили эквивалентный раствор БСА, не содержащий ЖК.
2.2. Культура клеток

Первичные миобласты скелетных мышц человека (SkM) были получены от Lonza, Базель, Швейцария (CC-2561). Все клеточные запасы в этом отчете были получены от одного и того же здорового девятнадцатилетнего мужчины-донора и были подвергнуты экспериментам в 7-м цикле удвоения. Все клетки дали положительный результат на MyoD и отрицательный результат на микоплазму, бактерии, дрожжи и грибки. SkM содержали в среде SkGM2 BulletKit Medium (Lonza, Базель, Швейцария, CC-3245) при 37 °C и 5% CO 2 в соответствии с инструкциями производителя.Для стимуляции высевали SkM (6200 клеток/см 2 ) и выдерживали в среде SkGM2 BulletKit (CC-3245, Lonza) в течение 48 часов. Затем SkM инкубировали в среде SkGM2 BulletKit с равными количествами имитатора или раствора FA (конечная концентрация FFA 0,05 мМ) в течение 24 часов для количественного определения мРНК или 48 часов для количественного определения белка.

2.3. Multiplex Protein Quantification

Human Cytokine & Chemokine 34-Plex (EPXR340-12167-901) и индивидуальные иммуноанализы ProcartaPlex были основаны на покрытых антителами магнитных шариках и получены от Thermo Fisher Scientific (Waltham, MA, USA).Подготовку и анализ образцов проводили с использованием Magpix на основе технологии Luminex xMAP (Thermo Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США) в соответствии с инструкциями производителя. Вкратце, экстракты общего белка SkM готовили с использованием буфера для лизиса клеток Procarta Plex (Thermo Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США). Концентрации общего белка определяли с использованием набора для анализа белка Pierce 660 нм (22662, Thermo Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США) в соответствии с инструкциями производителя.

2.4. Количественное определение мультиплексной мРНК
Определенные мРНК количественно определяли с использованием предварительно сконфигурированного анализа Quantigene Plex (Thermo Fisher Scientific), основанного на прямой гибридизации со специально разработанным удлинителем захвата (CE), удлинителем метки (LE) и блокирующими зондами (BL). Последовательности представлены на дополнительной фигуре S1. мРНК GAPDH и GUSB использовали в качестве внутреннего контроля для количественного сравнения мРНК в образцах. Подготовку и анализ образцов проводили с использованием Magpix на основе технологии Luminex xMAP в соответствии с инструкциями производителя (Thermo Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США).
2.5. Мониторинг численности и функции митохондрий

MitoTracker Red CMXRos, производное красного флуоресцентного X-розамина (M7512, Thermo Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США) и химически восстановленная форма тетраметилрозамина, MitoTracker Orange CM-H 2 TMRos (M7511, Thermo Fisher Scientific) использовали для мониторинга всех или только активных митохондрий соответственно. SkM высевали на 96-луночные планшеты (1600 клеток/см 2 ) и стимулировали FA или оставляли без стимуляции, как описано выше.Перед визуализацией клетки инкубировали с 1 мкМ MitoTracker Orange CM-h3TMRos или 200 нМ MitoTracker Red CMXRos в DMEM (P04-0359, PAN Biotech, Айденбах, Германия) в течение 60 или 30 минут соответственно.

2.6. Иммуногистохимия

После указанных обработок SkM высевали на предметные стекла камеры (3500 клеток/см 2 ). Через 24 ч супернатант удаляли, клетки промывали PBS (PAN Biotech, Айденбах, Германия), покрывали 4% раствором формальдегида (27248, Otto Fischar GmbH, Саарбрюккен, Германия) на 10 мин и промывали 0. 1% Tween 20 (9127.1, Carl Roth GmbH, Карлсруэ, Германия) в PBS 3 раза. Фиксированные SkM пермеабилизировали в течение 10 минут с использованием 0,1% Triton X-100 (T8787, Merck KGaA, Darmstadt, Deutschland) в PBS и инкубировали с разбавленным 1:200 антителом к ​​актину скелетных мышц (MA5-12542, Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, США) и амплифицированный набор VectaFluor (DK2488, Vector Laboratories, Берлингейм, Калифорния, США) или с разбавленным 1:200 антителом к ​​десмину (ab227651, Abcam, Кембридж, Великобритания) и амплифицированный набор VectaFluor (DK1594, Vector Laboratories) для окрашивания, согласно протоколу производителя.После окрашивания клетки накрывали покровным стеклом в монтажной среде с DAPI (DK2488, Vector Laboratories).

2.7. Cellular Lipid Storage

Липофильный зеленый флуоресцентный BODIPY 493/503 (D3922, Thermo Fisher Scientific, Уолтем, Массачусетс, США) использовали для окрашивания липидов. SkM высевали с плотностью 1000 клеток/см 2 и обрабатывали, как указано. Через 48 ч клетки тщательно промывали в PBS (PAN Biotech, Айденбах, Германия) и инкубировали с 2 мкМ BODIPY (5 мМ в ДМСО) в бессывороточной среде DMEM (PAN: P04-03590) в течение 30 мин при 37 °C. .Клетки снова промывали в PBS (PAN Biotech) перед визуализацией.

2.8. Флуоресцентная микроскопия/визуализация
После иммунного окрашивания изображения клеток получали с помощью автоматического вертикального микроскопа (DM6000B, Leica Microsystems, Wetzlar Germany) с фильтром 340–380 нм для DAPI, фильтром 450–490 нм для актина или фильтром 590 нм для десмина. . После окрашивания MitoTracker изображения клеток получали с помощью автоматического инвертированного микроскопа (DM4000B, Leica Microsystems) и фильтра 515–560 нм. Обработку и анализ изображений клеток проводили с помощью программного обеспечения ImageJ (https://imagej.nih.gov/ij/, по состоянию на 6 июня 2021 г.).
2.9. Protein Phosphorylation Array

Human RTK Phosphorylation Antibody Array 1 (AAH-PRTK-G1-4, RayBiotech Life, Peachtree Corners, GA, USA) использовали для одновременной идентификации относительных уровней фосфорилирования 71 различных рецепторных тирозинкиназ человека (RTKs). ) в СКМ. После указанной обработки супернатант удаляли, а SkM дважды промывали холодным PBS и солюбилизировали в буфере для лизиса клеток с ингибиторами протеазы и фосфатазы в соответствии с инструкциями производителя.Концентрации общего белка определяли, как описано выше, и каждый массив инкубировали с 20 мкг общего белка при 4°C в течение ночи. После последующих этапов промывки массивы сканировали с помощью лазерного сканера (GenePix 4000) и полученные изображения массивов анализировали с использованием программного обеспечения для сбора и анализа микрочипов GenePixPro 7 (Molecular Devices, Сан-Хосе, Калифорния, США).

2.10. Статистический анализ

Все результаты представлены в виде относительных средних значений, нормализованных к необработанному контролю  ±  стандартные отклонения.Результаты сравнивали с помощью множественного сравнения ANOVA с множественными сравнениями Бонферрони. Уровень альфа считали статистически значимым при p ≤ 0,05 (*).

4.

Обсуждение Патогенез саркопенического ожирения сложен и включает множество взаимодействующих факторов, таких как возрастные изменения состава тела и физической активности. Снижение мышечной массы может ускорить инфильтрацию жировых клеток в мышечную ткань, снижая эффективность сокращения и мышечную силу, что также может привести к снижению физической активности [2].Кроме того, гипертрофированные адипоциты могут накапливать липиды и высвобождать СЖК в ткани скелетных мышц. Основным выводом этого исследования было то, что первичные скелетные миобласты человека действуют как мощные продуценты воспалительных белков путем прямого ответа на различные виды СЖК. Было установлено, что дискретные структурные характеристики СЖК имеют отношение к ответу воспалительного гена или нарушению репликации скелетных миобластов человека посредством активации рецепторных тирозинкиназ. Взятые вместе, результаты этого исследования предоставляют первое доказательство того, что СЖК индуцируют воспалительные маркеры, которые потенциально активируют резидентные в тканях иммунные клетки, т. е.г., макрофаги; способствуют воспалительному статусу в ткани скелетных мышц человека; и значительно сдерживать регенерацию мышц. Одним из возможных ограничений нашего исследования может быть функциональное отклонение миобластов человека после выделения из исходной ткани. Однако ожидалось, что первичные клетки сохранят функциональные характеристики исходной ткани по сравнению с чрезмерно культивируемыми, дифференцированными или иммортализованными клетками. Причем первичные миобласты в нашем исследовании использовались на седьмом цикле удвоения, что соответствует 5.25 дней ex vivo и, следовательно, менее вероятно, что они отклоняются от миобластов, находящихся в тканях. Таким образом, применение SkM является потенциально более прогностической стратегией для изучения опосредованных СЖК эффектов в скелетных мышцах человека. Сравнительное исследование нескольких дифференцированных in vitro мышечных трубок человека и иммортализованных клеточных линий выявило значительные различия в экспрессии генов и клеточной морфологии [28]. В соответствии с этими наблюдениями мы обнаружили 13 конститутивно выраженных воспалительных белков в первичных миобластах человека (приложение, рисунок S2).Однако ни один из этих генов не экспрессировался в иммортализованной линии мышечных клеток человека ТЕ-671 (данные не показаны). Первичные скелетные миобласты человека еще не изучались в отношении их воспалительной реакции на СЖК. Наши данные показали, что свободные жирные кислоты короче, чем C16 или длиннее, чем C18, или в транс-конфигурации не влияли на экспрессию воспалительного гена в миобластах человека. Только C16, C18, C16[1]c и C18[2]c влияли на экспрессию генов, подчеркивая значимость длины цепи и стерической конфигурации в FFA-опосредованной передаче сигналов.Интересно, что C18[1]c был единственным исключением, которое не влияло на экспрессию воспалительного гена (рис. 1 и рис. 2) или митохондрии, экспрессию десмина, накопление липидов или фосфорилирование RTK (данные не показаны). Следовательно, структурные свойства, отличные от длины цепи, насыщения или цис-конфигурации, вероятно, играют дополнительную роль в регуляции первичных миобластов человека. Важно отметить, что в нашем исследовании воспалительный ответ на разные виды СЖК отслеживался индивидуально. Однако обильная комбинация СЖК in vivo может действовать по-разному или синергически.Кроме того, мы сосредоточились на выбранной группе воспалительных маркеров на основе ответа одного донора. Будущие исследования потребуются для проверки наших данных в миобластах от разных доноров, поскольку известно, что факторы окружающей среды и эпигенетические факторы сильно влияют на степень ответа воспалительного гена [37]. Ранее предполагалось, что СЖК могут влиять на метаболизм липидов в дифференцированных мышечных трубках человека. [14,15]. В миобластах человека C18[2]c приводил исключительно к накоплению липидов в течение 48 часов.Хотя долгосрочные эффекты C18[2]c здесь не изучались, мы предполагаем, что непрекращающееся накопление липидов может влиять на сигнальные пути и экспрессию генов. Тем не менее, сообщения о влиянии СЖК на фосфорилирование RTK через два часа и на экспрессию генов через 24 часа вряд ли были следствием накопления липидов. Другим ограничением этого исследования может быть то, что представленные результаты относятся к одному моменту времени после лечения, а не отражают динамику действия, опосредованного СЖК.Мы отмечаем, что время воздействия FFA в течение одного и трех часов оказывало незначительное влияние на фосфорилирование RTK, работу митохондрий и накопление липидов (данные не показаны). Однако необходимы дальнейшие подробные исследования, чтобы выявить возможные различия в динамике действия различных СЖК. СЖК C16, C18, C16[1]c и C18[2]c по-разному регулируют IL6, IL1RA, IL4, LIF, CXCL8, CXCL1. , гены CXCL12 и CCL2 в первичных миобластах человека. Эти гены, вероятно, имеют отношение к роли миобластов конкретно в опосредованном СЖК воспалении скелетных мышц, поскольку 31 воспалительный ген не был затронут в ответ на СЖК (дополнительная фигура S3).Как и ожидалось, многие, но не все белковые маркеры секретировались в среду SKM одновременно (данные не показаны). Однако сравнительный анализ количества секретируемых отдельных маркеров в среде был затруднен из-за возможных вариаций объемов надосадочной жидкости и отсутствия подходящей нормализации. Таким образом, наши данные продемонстрировали устойчивое состояние экспрессии белка и мРНК в SkM (рис. 1 и рис. 2). Экспрессия белка IL6 и мРНК в значительной степени индуцировалась насыщенными и ненасыщенными СЖК в первичных миобластах, что свидетельствует о самых широких ответах на СЖК в нашем исследовании.Однако в предыдущем исследовании с использованием дифференцированных in vitro миотрубочек насыщенные C16 и C18 были способны избирательно активировать ген IL-6 [13]. Несмотря на возможные различия между дифференцированными in vitro и in vivo мышечными трубками, возможно, что ответ IL6 на ненасыщенные FFAs был отменен во время миогенной дифференцировки. Тем не менее, насыщение СЖК может играть лишь незначительную роль в индукции гена IL6 в первичных миобластах. Здесь впервые IL1RA был идентифицирован как ген-мишень СЖК в первичных скелетных миобластах человека.Было обнаружено, что миелоидные клетки, гепатоциты, фибробласты и мезенхимальные стволовые клетки экспрессируют IL1RA, который действует как важный медиатор воспаления и повреждения тканей [38,39]. Более того, IL1RA изначально был идентифицирован как естественный антагонист IL1A и IL1B путем связывания IL1R1, который играет центральную роль в обнаружении нарушений в ткани, требующих немедленного и адекватного внимания со стороны иммунной системы [40]. Таким образом, C16[1]c- и C18[2]c-опосредованная экспрессия IL1RA может модулировать или продлевать ответ миобластов на IL1A и IL1B.IL4 и LIF ранее были вовлечены в активацию слияния мышечных трубок [41,42]. Кроме того, ранее было установлено, что CXCL12 и CCL2 играют важную роль в развитии и дифференцировке сателлитных клеток-предшественников [43,44]. Наши данные показали, что C16[1]c, C18 и C18[2]c увеличивают IL4 и LIF и снижают экспрессию CXCL12 и CCL2 в миобластах. Т.о., обилие C16[1]c, C18 и C18[2]c в скелетных мышцах может потенциально препятствовать вовлечению скелетных клеток-предшественников в миогенез, но способствовать образованию мышечных трубок.Накопление насыщенного C16 в скелетных мышцах связано с атрофией мышц и нарушением репликации иммортализованных мышиных миобластов [45,46]. Наши данные согласуются с этими выводами, показывая, что репликация SkM сдерживается C16, но полностью блокируется C18. Напротив, СЖК короче С16 или длиннее С18 или в транс-конфигурации не влияли на репликацию миобластов человека (данные не показаны). Более того, С16 и С18 не влияли ни на обилие и активность митохондрий, ни на синтез клеточных белков.Важно отметить, что одинаковое количество десмин-позитивных SkM сводит на нет возможное влияние C16 и C18 на первичную дифференцировку миобластов человека. Несмотря на эти параллели, C16 и C18, вероятно, индуцируют дискретные пути путем фосфорилирования EphB6 и TNK2, соответственно. EphB6 и TNK2 ранее были вовлечены в сигнальные пути, имеющие отношение к пролиферации клеток [47,48]. Было обнаружено, что EphB6 регулирует сократимость гладкой мускулатуры сосудов у мышей [49]. Однако потребуются дальнейшие исследования для уточнения функций EphB6 и TNK2 в миобластах скелетных мышц и их специфических ответов на насыщенные C16 и C18.

Разработка системы деградации AchillesTAG и ее применение для контроля активности CAR-T (TPD), модальность также обладает уникальными свойствами, которые позволяют разрабатывать инновационные инструменты химической биологии для изучения сложной биологии.

TPD предлагает полностью химическую стратегию, способную к мощному, надежному, селективному, обратимому и разрешенному во времени контролю уровней заданного целевого белка как в контексте in vitro , так и in vivo .Эти свойства особенно хорошо подходят для обеспечения точного воздействия на данный ген для понимания его биологии, выявления зависимостей/уязвимостей в контекстах заболеваний, а также в качестве стратегии контроля генной терапии. Чтобы использовать эти элегантные свойства, мы разработали систему деградации AchillesTag (aTAG), которая служит инструментом в усилиях по идентификации и проверке целей. Система деградации aTAG обеспечивает новую метку деградации на основе белка MTh2 в сочетании с тремя полностью проверенными бифункциональными деградационными агентами с применимостью как in vitro , так и in vivo .Мы каталогизируем разработку системы aTAG, начиная с выбора и проверки нового MTh2 aTAG, наряду с комплексной кампанией SAR для выявления высокоэффективных деструкторов инструмента. Чтобы продемонстрировать полезность системы aTAG для анализа сложной биологической системы, мы применяем технологию для контроля активности химерного антигенного рецептора (CAR). Используя aTAG, мы демонстрируем способность эффективно и избирательно контролировать уровни белка CAR, что приводит к превосходному реостатному контролю активности Т-клеток, опосредованной CAR.Кроме того, мы демонстрируем применение системы in vivo посредством деградации белка CAR, слитого с aTAG, в модели ксенотрансплантата человека. Система деградации aTAG представляет собой полный химико-биологический инструмент, помогающий усилиям по валидации основных целей, которые вдохновляют кампании по открытию лекарств для их терапевтического применения.

Ключевые слова

Целевая деградация белка

aTAG

Целевая проверка

Медицинская химия

Открытие лекарств

Рекомендуемые статьиСсылки на статьи (0)

Авторы © 20.Опубликовано Elsevier BV

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Ресурс для моделирования структуры на основе перекрестных связей с учетом динамики белков

IMProv, Structure Modeling от Mass Spec Studio

Для начала упражнений по моделированию структуры белка со структурной массой данные спектрометрии, мы создали IMProv в Mass Spec Studio (63). Studio содержит приложения как для XL-MS (CRIMP), так и для HX-MS (HX-PIPE и HX-DEAL), которые использовались для обработки данных для циклов моделирования, описанных ниже.Новое приложение поддерживает интегративное моделирование со знакомым пользовательским интерфейсом в стиле мастера, который помогает пользователю настроить и настроить упражнение по моделированию на основе IMP (). Вкратце, пользователь предоставляет информацию о последовательности для каждого белкового «строительного блока» и любых доступных структурных файлов (частичных или гомологичных). Они представлены в моделировании в соответствии с разрешением отдельной структурной единицы. Пользователь может указать любой подходящий уровень, от полностью структурированного до полностью неоднозначного, и для каждого домена отдельно.Затем наборы данных от нескольких генераторов ограничений можно связать с прогоном моделирования. Для данных XL-MS можно настроить несколько сшивателей и ограничения расстояния по умолчанию. В нашей лаборатории типичный и хорошо проверенный запуск моделирования сочетает данные XL-MS и плотности электронной микроскопии.

IMProv, рабочий процесс для интегративного структурного моделирования в Mass Spec Studio. Графический пользовательский интерфейс позволяет настраивать процедуры интегративного моделирования на основе IMP (26). IMProv работает совместно с приложениями для анализа данных MS в Studio, чтобы получать наборы данных XL и HX, которые должным образом настроены для использования в IMP, а также с возможностью для данных посадочных мест.Эти наборы данных объединяются со структурами из Protein DataBank (PDB), доступными картами плотности крио-ЭМ (EMD) и информацией о последовательности по мере необходимости. Экспортируется пакет развертывания, включающий IMP и его зависимости, который можно выполнить на высокопроизводительном вычислительном кластере для интегративного моделирования белковой системы.

IMProv выводит четыре компонента, необходимые для моделирования. Во-первых, он генерирует сценарий для интерфейса моделирования IMP Python (PMI), настроенный в соответствии с пользовательским вводом. Во-вторых, он создает соответствующие каталоги данных. В-третьих, он создает bash-скрипт SLURM для выполнения моделирования в кластере высокопроизводительных вычислений (HPC). Для конвергентной выборки больших моделей в пределах практических временных рамок часто требуется доступ к инфраструктуре высокопроизводительных вычислений. Поэтому в четвертом компоненте сценарий объединяется с комплектом развертывания, содержащим IMP и необходимое ПО в правильно настроенной среде на основе диспетчера рабочей нагрузки SLURM. Это будет особенно полезно для начинающих пользователей.Онлайн-учебники предоставляют подробные сведения, необходимые для эффективного развертывания. Поскольку вычислительные ресурсы и техническая поддержка не всегда доступны для пользователей, мы поддерживаем поддерживаемую установку на общих ресурсах Compute Canada и включили настроенный пакет для развертывания на Amazon Web Services (www.msstudio.ca). Все, что требуется, — это необходимые входные данные для IMProv и базовые навыки работы с Linux для выполнения пакета развертывания и выполнения интегративного моделирования. Опытные пользователи IMP могут изменить сценарий PMI с помощью пользовательских или оптимизированных функций (www.интегративное моделирование.

PRC2 — Тестовый пример для IMProv

Затем IMProv использовался в качестве платформы для изучения новых способов интеграции данных масс-спектрометрии для моделирования. Поперечные связи, образованные между структурно-динамическими областями, могут производить измерения расстояния, которые, по-видимому, превышают естественное ограничение линкера. Мы пришли к выводу, что некоторые (если не все) из этих движений могут быть обнаружены с помощью HX-MS. Чтобы проверить эту гипотезу, мы собрали данные XL-MS и HX-MS для Polycomb Repressive Complex 2 (PRC2).Комплекс состоит из четырех структурных субъединиц (RBAP48, EED, SUZ12 и AEBP2), поддерживающих и активирующих ЭЖ3. EZh3 представляет собой метилтрансферазу гистона h4, которая регулирует репрессию транскрипции генов-мишеней (49, 64). PRC2 является полезным кандидатом по нескольким причинам. Во-первых, PRC2 обладает областями высокой стабильности, а также внутренним беспорядком; диапазон стабильности, необходимый для проверки нашей гипотезы. Во-вторых, общедоступны данные, дополняющие XL-MS: крио-ЭМ карта низкого разрешения (65) и кристаллографические структуры некоторых отдельных компонентов с высоким разрешением (66, 67).В-третьих, эффективность нашей стратегии можно сравнить с недавней гибридной структурной моделью высокого разрешения, созданной с помощью крио-ЭМ и рентгеновской кристаллографии (36, 68). Однако примерно одна треть последовательности PRC2 не представлена ​​в этой структуре, поэтому существует возможность интегративного подхода для создания полной модели и новых идей.

Сшивка PRC2 с DSS и BS 3 произвела 281 и 144 неизбыточных сшивки соответственно при расчетном FDR, равном 0.5% ( А ). Большинство этих поперечных связей находятся между лизинами; только 5% приходится на серин, треонин и тирозин. AEBP2 была наиболее плотно сшитой субъединицей с соотношением одна поперечная связь на три остатка (1:3), за ней следовали EZh3 (1:4) и SUZ12 (1:6). RBAP48 и EED были наименее сшитыми, с соотношениями 1:11 и 1:9 соответственно. Они были рассчитаны с использованием всех меж- и внутрибелковых поперечных связей. На комплексе также были собраны наборы данных HX-MS, отобранные в трех временных точках для поддержки грубой оценки динамики и расчета местных факторов защиты (69).В общей сложности 924 пептида показали измеримые значения дейтерирования, что соответствует среднему покрытию последовательности 90% и диапазону от 85% до 99% для всех пяти белков (12). Кинетические данные для каждого пептида были преобразованы в факторы защиты (PF) с более высоким разрешением с использованием байесовского подхода для агрегирования перекрывающихся последовательностей (57). Полученные назначения были вручную свернуты в 101 дискретный сегмент на основе очевидных границ стабильности (средняя длина 16 остатков, диапазон 1–137 остатков) и разделены на три категории: стабильные, полустабильные и гибкие ( A ) на основе естественного масштабирования. обеспечивается факторами защиты.В соответствии с этим подходом 61 % последовательности PRC2 оценивались как полустабильные, 9 % — как стабильные и 20 % — как гибкие; измерения для оставшихся 10% получить не удалось.

Сопоставление данных XL-MS и HX-MS с PRC2. A , диаграмма circos, показывающая совокупность уникальных сайтов сшивки DSS и BS 3 , с зонами стабильности, отмеченными на внутреннем кольце по данным HX-MS. B , уникальные перекрестные ссылки, отображаемые на гибридной структуре PRC2 с высоким разрешением; зеленый связи ≤35 Å, оранжевый ≥35 Å.Показаны только те перекрестные связи, которые соответствуют разрешенной структуре (примерно одна треть от общего числа XL). C , прямоугольная диаграмма расстояний между поперечными связями, сгруппированных по классу стабильности, как показано на ( A ). Столбцы обозначают квартили, усы обозначают 1,5 × IQR (межквартильный размах).

Тепловые карты HX-MS. Данные сопоставлены с последовательностями всех пяти ядерных белков PRC2, демонстрируя 90-процентное покрытие последовательностей.

Затем мы классифицировали каждую уникальную пару перекрестных связей в соответствии с «зонами стабильности», которые они охватывают.Высокий охват последовательностей HX-MS позволил нам отсортировать все 336 уникальных перекрестных связей (, т.е. , пересечение DSS и BS 3 связанных сайтов) в один из пяти различных классов: 2 очень плотных (между двумя стабильными областями), 24 плотные (одна стабильная и одна полустабильная область), 120 умеренные (между двумя полустабильными областями или между стабильной и гибкой областью), 148 рыхлые (одна полустабильная и одна гибкая области) и 42 очень рыхлые (между двумя гибкими областями). Затем перекрестные связи были сопоставлены с последней структурой высокого разрешения, гибридной моделью, построенной из ∼4.Крио-ЭМ структура 5 Å (PDB: 6C23) и кристаллографическая структура 2,9 Å (PDB: 5WAI) ( B ). Модель покрывает 67,5% всей последовательности, что позволило картировать 97 из 336 поперечных связей.

Классификация межточечных расстояний в соответствии со стабильностью поддерживает представление о том, что HX может предсказать полезность сшивающего ограничения ( C ). Для иллюстрации медианы измеренных расстояний между поперечными связями для трех классов с достаточными данными составляют: в разобранном виде (35.8 Å), умеренный (19,5 Å) и плотный (16,8 Å). Прорисовка не идеальна. Выбросы наблюдаются в каждой категории, вероятно, отражая выборку крупных структурных движений на доменном уровне, выходящих за рамки измерений HX-MS. Учитывая удлиненную и многолепестковую структуру PRC2, движения на большие расстояния в четвертичном масштабе кажутся правдоподобными. Как и ожидалось, никакие перекрестные связи не могли быть сопоставлены со структурой из большого очень свободного класса . Эти остатки не были разрешены в эталонной структуре с высоким разрешением, что согласуется с их динамической природой и, скорее всего, отражает низкую точность расстояний перекрестных связей. Средняя длина и дисперсия плотных поперечных связей были значительно ниже типичного ожидаемого расстояния поперечной связи для DSS/BS 3 (30 ± 5 Å), что позволяет предположить, что может быть полезно оценивать такие поперечные связи с помощью более низкий порог дальности. Эти наблюдения подтверждают идею о том, что ограничения по расстоянию могут устанавливаться динамически в соответствии с лежащей в основе структурной динамикой, измеренной с помощью HX-MS ( A ).

Концепция кондиционирования дистанционных ограничений XL-MS с измерениями структурной устойчивости HX-MS. A белковый комплекс анализируют методами HX-MS и XL-MS. Оба набора данных импортируются в модуль IMProv в Mass Spec Studio, где перекрестные ссылки разделяются в соответствии со структурной динамикой. Показан трехуровневый пример. Красный фиолетовый синий Цветовая схема указывает на стабильный, полустабильный или нестабильный структурный класс соответственно. Каждый класс информирует функцию оценки на основе модифицированного ограничения расстояния, в этом примере представленного как неоднозначность сшитого сайта в пространстве. B , изменена функция ограничения расстояния на основе методов наклона ( слева ) и смещения ( справа ). Метод наклона связан с классом стабильности HX

. Чтобы добавить эту возможность в IMProv, нам потребовались две дополнительные функции обработки: (1) автоматизированная стратегия для объединения избыточных и перекрывающихся данных HX в непрерывные сегменты с назначенной стабильностью и (2) метод создания адаптивных функций ограничения перекрестных связей, которые отражают лежащую в основе локальную устойчивость.Для первого, как отмечалось выше, мы рассчитали PF с разрешением остатков для перекрывающихся пептидов с использованием байесовского алгоритма HDX, разработанного Saltzberg et al. (57). Хотя сшивание обеспечивает связи с разрешенными остатками, нецелесообразно обусловливать сшивки мерами стабильности на уровне отдельных остатков, потому что стабильность является свойством вторичной и третичной структуры. Чтобы автоматически установить зоны стабильности, наш подход включает сглаживание ядра Гаусса остаточных PF, взвешенных в соответствии со значимостью отдельных PF и с типичным размером ядра пяти остатков.Таким образом, сайтам сцепления можно присвоить более значимые значения региональной стабильности. Затем на этапе моделирования конфигурации в IMProv мы применяем грубую трехуровневую классификацию стабильности (, т. е. , стабильная, полустабильная и гибкая) на основе заданных пользователем пороговых значений (). Значения по умолчанию были установлены в системе PRC2. То есть граница между гибкими и полустабильными была установлена ​​на 3,2, создавая гибкий набор, который примерно соответствует совокупности отсутствующих структур в крио-ЭМ моделях.Граница между стабильной и полустабильной была установлена ​​​​на уровне 9,75 на основе обзоров литературных значений для стабильной структуры (, например, , (70)). Это создает пять классов связей, которые мы представили выше для PRC2 (очень тесные, плотные, умеренные, свободные и очень свободные). Когда данные HX недоступны для области секвенирования, по умолчанию назначается полустабильный уровень.

Классификация перемычек с коэффициентами защиты HX. Снимок экрана IMProv, на котором пользователь выбирает пороговые значения коэффициента защиты для последующей классификации устойчивости перекрестно-сшитых участков, руководствуясь графическим отображением значений составного коэффициента защиты, охватывающих заданные участки.

Затем мы протестировали серию наборов ограничений, используя наши две стратегии кондиционирования перекрестных связей, и сравнили результаты моделирования PRC2 с контрольным случаем, в котором использовалось обычное одиночное ограничение. показывает параметризацию полного набора функций поперечной связи. Значения получены из распределения расстояний поперечных связей, показанных в B . В методе наклона значения σ были ограничены несколько более узким диапазоном расстояний, чем в методе смещения, потому что функция ограничения в IMP требует, чтобы σ не превышала половины параметра «длина». Для моделирования мы решили использовать карту плотности PRC2 с низким разрешением (∼21 Å) вместо недавней карты с высоким разрешением (∼4,5 Å) по двум причинам; во-первых, чтобы гарантировать, что относительный вес данных о перекрестных связях будет максимальным, а во-вторых, проверить, можно ли точно расширить крио-ЭМ-структуры с низким разрешением с помощью данных о перекрестных связях.

Таблица 1

Значения значений «Длина» и / или Σ параметров для ограничения расстояний HX-XL

Метод сдержанности Метод Variant Длина / σ (Å)
80210
с.Герметичный Герметичный Мод. Сыпучие v.Loose
Контроль С1 30
С2 40
С3 50
Склон S1 20 /0. 0 20 / 2.5 20/50 20/0 20 / 7.5 20 / 10.0 00 0
S2 30 / 0.0 30 / 3.0 30 / 6.0 30 / 9.0 30 / 12,0
смещение О1 25 30 35 40 45
О2 20 25 30 35 40
О3 20 25 30 45 60
О4 20 30 40 50 60

Сначала мы сравнили результаты в соответствии с точностью выборки, поскольку точность выборки в конечном счете диктует точность моделирования, а масштаб e, при котором структурные особенности могут быть проверены (71) (). Точность выборки в контрольных испытаниях была довольно низкой, независимо от используемого порога. Например, обычное значение 30 Å (C1) дает точность 49,6 Å с хорошим поведением при кластеризации. Постепенное ослабление глобального ограничения длины до 40 Å и 50 Å не улучшило точность и не привело к каким-либо существенным изменениям в поведении кластеризации. В большинстве случаев ограничения, обусловленные HX, заметно улучшали точность выборки и создавали густонаселенный крупный кластер. Испытания O1 и O4 представляют собой наилучший баланс между высокой точностью выборки и большим размером кластера.Например, O4 сгенерировал точность выборки 23,4 Å с доминирующим кластером, представляющим 86,9% всех сгенерированных моделей, что намного выше обычного порогового значения 30 Å. Хотя кластерная точность для контрольных испытаний лучше, чем соответствующая точность выборки, их нельзя использовать для определения точности моделирования (даже если точность выборки делится на √2 для поддержки прямого сравнения с кластерной точностью (71)) . Таким образом, данные XL, обработанные HX, дают значительно улучшенные результаты моделирования; например, O4 с кластерной точностью 17.2 Å намного лучше, чем скорректированная точность выборки 32,5 Å в испытании C2. Эти результаты предполагают, что выборочное увеличение расстояния перекрестных связей помогает избежать генерации множественных кластеров решений, которые могут возникать из-за чрезмерного ограничения гибких областей. Результаты конфигураций склонов в целом соответствуют методу смещения, но несколько менее четкие. На данный момент метод наклона не может быть настроен с достаточно большими значениями σ, чтобы полностью изучить его полезность.

Таблица 2

9009 Clustering и статистический анализ результатов интегративных структурных структур PRC2

2 MED RMSD C (Å)
Дистанционное ограничение Пробный Кластеры XL удовлетворены A (%) MED. XL (Å) Прецизионная выборка (Å) кластер 1
кластер 2
B (%) (%) Cluster Precision (Å) Размер B (%) B (%) (%) Кластерная точность (Å) MED RMSD C (Å) C (Å) C (Å)
C1 2 98 28.0 49,6 69,0 32,2 19,8 30,2 32,9 59,5
С2 4 91 30,5 46,0 73,7 16,9 15,5 15. 8 29 29 9 59.8
C3 2 84 84 33,8 53,8 74,8 74,8 г.5 24,1 37,5 58,7
Склон S1 4 97 26,9 30,2 90,4 24,5 32,8 6,1 23,8 32,4
S2 9 98 27,8 22,2 63,6 16,8 36,2 24,5 17,4 37,8
смещение О1 7 98 27. 8 22,4 81,7 17 19,6 6,7 16,3 19,1
О2 16 95 29,1 20,3 62,0 16,9 32,5 14.7 14.9 14. 9 30.9 30.09
O3 O3 5 87 87 31.7 28,3 90,1 21.4 20.9 8,2 21,7 21,3
О4 7 85 33,1 23,4 86,9 17,2 18,4 8,0 18,2 17,3

Затем мы сравнили результаты на основе точности модели, используя эталонную структуру высокого разрешения в качестве ориентира, признавая, что она представляет собой только две трети всего белкового комплекса. Для наилучших конфигураций смещения точность моделирования незначительно улучшилась по сравнению с обычным глобальным ограничением сшивки 30 Å (конфигурация C1, ), подтверждая, что управляемое динамикой ослабление точности сшивки может сохранить производительность моделирования для высокоструктурированных областей.Мы отмечаем, что увеличение глобальных ограничений сшивки до 40 Å и 50 Å несколько повысило точность, но нет априорного обоснования для моделирования структур с порогами ограничения расстояния 40 Å или выше. Метод наклона генерировал набор решений, который в целом был менее точным, опять же, вероятно, из-за ограниченного диапазона значений σ . В совокупности, несмотря на то, что существуют возможности для дальнейшего изучения, ограничения поперечных связей с поправкой на стабильность могут явно генерировать точные модели, в то же время предотвращая необоснованное структурирование гибких областей.

Сравнение моделей IMP с эталонной структурой. Распределение СКО структуры ансамбля для основного (, т.е. , самого большого) кластера по сравнению с эталонной структурой высокого разрешения PRC2 (∼2/3 последовательности). Черные полосы обозначают медианы.

Structural Insights on PRC2

Мы выбрали для изучения модель, полученную в ходе испытания O4, поскольку она генерирует четко определенный кластер решений и благодаря ее высокой точности относительно эталонной крио-ЭМ структуры.Данные перекрестных связей разместили все структурные элементы в правильных местах, в пределах точности моделирования ( A ). В тесте примерно одна треть полной последовательности PRC2 остается неразрешенной. Сшивание локализовало большую часть отсутствующей последовательности, хотя несколько пробелов в последовательности длиной от 1 до 20 остатков не могут быть размещены из-за ограничений, налагаемых нашей кластерной точностью (17,2 Å, ). Эталонная структура не обнаруживает большую часть AEBP2. Он был собран с использованием изоформы AEBP2, представляющей остатки с 209 по 503, но он мог расположить только небольшую область из 64 остатков в основании субъединицы EED (AEBP2 440–503 ). Наше моделирование отображает остальную часть субъединицы. Наш комплекс также был построен с AEBP2 209–503 . Мы демонстрируем, что он образует более обширную поверхность связывания, охватывающую домен SET EZh3 и прослеживающуюся через EED до «ножки» SUZ12 (, A и B ). AEBP2 играет несколько ролей в PRC2. Он стабилизирует комплекс, опосредует складывание цинкового пальца SUZ12 (36, 51, 65) и регулирует активность метилтрансферазы PRC2 (72, 73). Экстенсивное взаимодействие вокруг перетяжки комплекса согласуется со стабилизирующей ролью, а ассоциация с доменом SET является вероятным средством, с помощью которого регулируется активность EZh3 (64, 65).Наша модель организует структурированный элемент (AEBP2 209–359 ) проксимальнее домена SET каталитической субъединицы, в соответствии с предыдущим исследованием перекрестного связывания, которое помещает три цинковых пальца в AEBP2 в этой близости (65). Положение крайнего С-концевого хвоста не полностью согласуется со структурой высокого разрешения ( B ), вероятно, из-за отсутствия перекрестных ссылок на бета-лист SUZ12; однако плотность модели помещает ее в правильный структурный квадрант.

Интегративное моделирование PRC2. A , модель валика и плотности полноразмерного PRC2, полученная в ходе испытания модели O-4. Окраска субъединиц: ЭЖ3 в зеленый , ЭЭД в красный , RBAP48 в фиолетовый , СУЗ12 в оранжевый , АЭБП2 в темно-голубой . B , плотность AEBP2 209–503 из испытания моделирования O4, наложенного на структуру высокого разрешения PRC2 (PDB 6c23), окрашенную, как указано выше, за исключением AEBP2 440–503 в синем .Предусмотрены доменные метки для ЕЖ3.

В заключение, IMProv предоставляет полезный ресурс для объединения данных масс-спектрометрии с перекрестными связями с другими источниками данных для поддержки структурного моделирования в мощной интеграционной среде моделирования. Ресурс делает эти возможности моделирования более доступными для протеомных лабораторий, которые в противном случае могут не иметь опыта вычислительного моделирования. Это также дает возможность более опытным лабораториям структурной биологии более эффективно использовать данные перекрестных связей.Многие применения перекрестных связей ограничиваются простой проверкой структур, созданных другими способами (36, 37), из-за неопределенности, связанной с интерпретацией масс-спектрометрических данных. Ограничения по расстоянию обычно оцениваются по простым и стабильным структурам (29, 34, 74), но апостериорное картирование данных XL-MS для структур из более широкого круга целей часто показывает подмножества перекрестных связей сверхдлины, что составляет de novo моделирование поперечными связями дело рискованное (4, 35, 38).Мы показываем, что управляемая данными оценка структурной динамики может быть использована для корректировки ограничений в зависимости от контекста: более точные ограничения могут использоваться для стабильных подконструкций и более низкая точность для менее стабильных подконструкций. Для уточнения подхода необходимы дополнительные тестовые примеры, требующие большего количества комплексов, для которых доступны данные как о перекрестных связях, так и о стабильности. HX-MS предлагает свободный доступ к локальной динамике, но легко понять, как это можно распространить на другие источники анализа стабильности, будь то вычислительные или эмпирические.Например, более крупные движения доменов трудно обнаружить с помощью HX-MS, но их можно определить с помощью как «быстрых», так и «медленных» сшивающих агентов (35). В совокупности такие подходы могут помочь избежать нынешней неудачной практики реализации универсального ограничения расстояния, которое как переоценивает, так и занижает ценность данных.

Наконец, этот ресурс предлагает эффективный инструмент для увеличения ценности существующих и развития хранилищ данных. Несмотря на недавние достижения в аппаратном обеспечении ЭМ, многие структуры по-прежнему имеют умеренное разрешение с плохо определенными областями, как показывает пример PRC2.Данные перекрестных связей, как правило, легко получить, и при правильной интерпретации они обеспечивают эффективный способ интеграции архивных структурных данных с любыми новыми структурами, которые могут появиться с течением времени.

Обзор ресурсов, узких мест и перспектив

Резюме

Море представляет собой основной источник биоразнообразия. Он демонстрирует множество различных экосистем в огромном разнообразии условий окружающей среды, где морские организмы эволюционировали с обширной диверсификацией структур и функций, что делает морскую среду сокровищницей молекул с потенциалом для биотехнологических приложений и инноваций во многих различных областях.Быстрый прогресс омических наук открыл новые возможности для расширения знаний о биологических системах, проложив путь к беспрецедентной революции в этой области и расширив морские исследования от модельных организмов до все большего числа морских видов. Многоуровневые подходы, основанные на молекулярных исследованиях на геномном, метагеномном, транскриптомном, метатранскриптомном, протеомном и метаболомном уровнях, необходимы для обнаружения морских ресурсов и дальнейшего изучения ключевых молекулярных процессов, участвующих в их производстве и действии. Как следствие, омические подходы в сочетании с соответствующими биоинформационными ресурсами и вычислительными инструментами для молекулярного анализа и моделирования способствуют быстрому развитию биотехнологий. В этом обзоре мы представляем обзор наиболее актуальных биоинформационных ресурсов и основных подходов, выделяя перспективы и узкие места для надлежащего использования этих возможностей для применения биотехнологии из морских ресурсов.

Ключевые слова: биоинформатика, омика, морские ресурсы, биотехнологические приложения, морские обсерватории

1.Введение

Происхождение жизни было прослежено из моря примерно за 1,5 миллиарда лет до эволюции человечества. С тех пор морские организмы диверсифицировались по структуре и функциям, что сделало морскую среду крупнейшей и наиболее изменчивой экосистемой на Земле, охватывающей более 70% поверхности планеты и адаптирующейся к широкому спектру условий, от экстремально холодных полярных морей до к экстремально высоким температурам и давлениям глубоководных гидротермальных источников [1].

Первые живые организмы появились в море более 3.5 миллиардов лет назад [2,3] и эволюционные процессы сформировали морские организмы, которые варьируются от вирусов до эукариот, чтобы выжить при экстремальных температурах, переменной солености и давлении, а также атаках других видов, включая прокариотических и вирусных захватчиков [4,5 ,6,7,8,9,10,11,12,13].

Адаптация к множеству условий, характерных для чрезвычайно разных морских сред, определяет огромное количество генетического и функционального разнообразия [14], предлагая ценный источник биологических материалов и молекул, которые способствуют инновациям во многих областях [1], включая медицина и фармакология [15], питание [16,17,18], сельское хозяйство [18,19,20,21], биотопливо [22,23,24], косметика [25,26,27], инновации для устойчивого развития (e .г., биоремедиация [28] и биопластик [29]), а также в других отраслях промышленности. В качестве других примеров морская микробиота представляется многообещающим и бесконечным источником для разработки новых лекарств [30,31,32], новых химиотерапевтических средств, новых антибиотиков и товаров для здоровья для профилактики и борьбы с болезнями [15], раком [17,33 ,34] и лекарственно-устойчивые патогены [35], которые становятся серьезной угрозой для здоровья населения. В медицинских науках было обнаружено, что многие морские природные продукты являются токсинами или биологически активными соединениями, и они были глубоко изучены, чтобы понять их действие [15,17,33,36] и возможные применения.В пищевых науках и сельском хозяйстве морская среда всегда была золотой жилой [16,17,18,19,20,21], даже когда она использовалась как побочные продукты или отходы [19,20]. Морские продукты, такие как полисахариды, полученные из водорослей (например, агар), которые использовались в пищевой промышленности и консервировании с первой половины прошлого века [21,37], в настоящее время широко используются в питании, а также для доставки пищевых продуктов. биологически активные соединения и нутрицевтики [38] или даже для инновационных возможностей (например, для производства разлагаемых биопластиков [29]) для устойчивых продуктов.

Тем не менее, морская среда обитания еще мало изучена. Подсчитано, что, несмотря на 250 лет таксономической классификации и более 1,2 миллиона видов, уже каталогизированных в справочных базах данных, таких как Всемирный реестр морских видов [39,40,41,42], 91% видов в океане все еще ждут описания [ 43].

Одной из причин растущего интереса к инструментам и подходам для наблюдения и исследования морской среды является выявление новых молекулярных объектов в качестве источников новых соединений для инноваций в области здравоохранения, питания, сельского хозяйства, ухода, товаров и энергетики.

Сегодня около 7000 молекул, извлеченных из моря, уже используются или проходят проверку для различных целей, от медицины до промышленных применений. Количество соединений, выделенных из морских видов, ежегодно увеличивается почти на 400–500 вновь открытых продуктов, и многие другие еще предстоит открыть [44]. Такие соединения могут естественным образом продуцироваться в виде вторичных метаболитов и становиться частью организмов или секретироваться во внеклеточную среду [45]. Биологически активные соединения могут быть либо полипептидами, либо небольшими молекулами (липополисахариды, полифенолы, алкалоиды и т.), но также и нерибосомальные пептиды (например, ванкомицин или даптомицин, актиномицин D и циклоспорин) [46], поликетиды [47] и нуклеиновые кислоты [48,49,50]. Однако количество одобренных и продаваемых морских натуральных продуктов по-прежнему очень ограничено (по состоянию на 2018 г. 11 одобренных препаратов, пять из которых обладают противораковой активностью, и более 20 других натуральных продуктов в клинической фазе [51]).

Тенденция к открытию новых продуктов сосредоточена главным образом на изучении целевых видов, полезных для выделения новых активных соединений, в соответствии с хорошо зарекомендовавшими себя пошаговыми подходами.Поэтому компании и предприятия активно инвестируют во все методологии, которые демонстрируют потенциал для эффективного сокращения конвейеров для идентификации и разработки лекарств [52,53]. Исследования были сосредоточены на возможности создания большего количества инноваций за короткое время и, как следствие, привели к заметному интересу к биоинформатике [54]. Действительно, биоинформатика предлагает методологии для эффективного извлечения дополнительной информации из экспериментальных данных омики и для моделирования, и эти инструменты полезны не только для ускорения идентификации биологически активных кандидатов, но и для исследования их действия и влияния на другие живые системы, такие как как на конкретных видах или конкретных экосистемах (например, в фармакогеномике [55], микробной экологии и сельском хозяйстве [56,57]).

Поскольку способность производить биологически активные соединения закодирована в геноме вида, идентификация новых соединений и молекулярных механизмов их синтеза часто начинается с секвенирования генома или транскриптома, в котором используются преимущества передовых методологий, которые были произвел революцию с появлением технологий секвенирования следующего поколения (NGS) в рамках подхода «изолировать, а затем протестировать» вместо «тестировать, а затем изолировать» [58].Морская биотехнология и биология в целом в последние годы в значительной степени выиграли от появления рентабельных NGS, поэтому расширили проекты секвенирования, что привело к значительным достижениям в этой области [59], а также другие омические подходы (например, , протеомика и метаболомика) [60,61], все они поддерживают понимание структуры и функциональности молекул. После идентификации новых соединений и, возможно, выяснения метаболических путей, ведущих к этим продуктам, организмы могут быть выделены и дополнительно исследованы, или могут быть выделены только гены, кодирующие задействованные соединения, а затем экспрессированы в гетерологичных хозяевах для контролируемого производства. В качестве альтернативы, гетерологичная экспрессия биосинтетических генов или кластеров генов (идентифицированных, например, с помощью метагеномных библиотек) также дает соединения, полученные из еще не выделенных микроорганизмов [62] с помощью экономически эффективных методов. С одной стороны, изолированные виды или рекомбинантные виды можно выращивать в контролируемых условиях (например, в биореакторах) для получения больших количеств целевых соединений без изъятия исходной дикой популяции (что в ряде случаев может привести к экосистемы разбалансированы) или с использованием синтетического производства, которое часто является более дорогим, что повышает устойчивость цепочки производительности [25,63,64,65].С другой стороны, только часть морского разнообразия может быть надлежащим образом культивирована в лаборатории, и поэтому этот подход должен быть дополнен альтернативными методами, чтобы исследовать большую часть этого разнообразия. Действительно, в частности, для этой цели использовались молекулярные методы и передовые подходы к секвенированию, чтобы зафиксировать генетическое и геномное разнообразие некультивируемой части морского биологического разнообразия (особенно в отношении прокариот).

Первое масштабное исследование морского разнообразия с использованием молекулярного подхода стало результатом экспедиции Крейга Вентера по глобальному отбору проб океана.Это научное предприятие состояло из кругосветного путешествия, вдохновленного путешествием Дарвина на «Бигле», предпринятого для отбора проб морских организмов и оценки их разнообразия посредством секвенирования ДНК [66,67]. Фактически, путем анализа данных секвенирования нуклеиновых кислот и построения моделей in silico были идентифицированы новые виды и сделан вывод о биосинтетическом производстве потоков соединений, с пониманием определения представляющих интерес путей и, в конечном итоге, с перепроектированием [68]. Например, с помощью передовых биоинформационных конвейеров можно идентифицировать тысячи возможных кластеров биосинтетических генов вдоль последовательностей ДНК, которые можно изучить и исследовать с помощью вычислительного анализа до экспериментальной характеристики [69].

Возможность проводить интеллектуальный анализ данных генома и генов в качестве необходимого дополнительного подхода к традиционным экспериментальным методам значительно ускорила процесс открытия природных соединений [70]. Более пристальный взгляд на научную продукцию, связанную с природными соединениями, полученными из морских видов, можно найти в базе данных MarinLit ().

Таблица 1

Общие или специальные справочные ресурсы/репозитории по разделам, перечисленные в алфавитном порядке.

Кроме того, недавние достижения значительно улучшили биотехнологические инструменты для улучшения и управления производством природных молекул.Например, недавно были введены передовые экспериментальные методы, такие как связанные с редактированием генома, и они широко используются для прямой модификации последовательности генома в интересующих областях [71]. В качестве основного нового примера применяются подходы, использующие преимущества механизма CRISPR/Cas9 [72] для создания мутантных геномов, нацеленных на определенные гены. Кроме того, для этих подходов биоинформатика предоставляет инструменты, способные предсказывать мишени CRISPR/Cas9 даже в новых или частичных последовательностях генома [73,74,75].

В этом обзоре мы сосредоточимся на основных ресурсах биоинформатики и методологиях, обсуждая их роль в поддержке и ускорении открытия новых продуктов морского происхождения, описывая основные области применения и выделяя возможности, узкие места, проблемы и перспективы в этой области. .

2. Биоинформатические приложения и ресурсы в морских омиках

Ряд различных подходов может быть использован для изучения новых и полезных соединений из морских ресурсов, включая метаболиты, ферменты или другие молекулы, а также для исследования молекулярных механизмов, участвующих в их производстве. и функциональные свойства.Эти методологии варьируются от секвенирования всего генома (отдельное направление исследований, которое также обеспечивает эталонную основу для дальнейших омических подходов, таких как транскриптомика и протеомика, используемые для исследования функциональной активности видов или тканей) до метаболомики, используемой для понимания фенотипических эффектов. экспрессии генома. Их метаомические аналоги (например, метагеномика и метатранскриптомика) способны решать аналогичные проблемы на уровне сообщества.

В следующих разделах представлен обзор основных биоинформационных методологий с подробной информацией о возможных применениях в морской биотехнологии.Обсуждение общих тем, не относящихся к морской биологии, таких как геномная или транскриптомная сборка и аннотация, выходит за рамки данной статьи, однако заинтересованные читатели могут найти ссылки на соответствующую литературу в соответствующих разделах.

2.1. Геномика и транскриптомика

Появление новых технологий, таких как внедрение методов секвенирования следующего поколения (NGS), способствовало переходу от менее эффективной методологии Сэнгера к секвенированию огромного количества фрагментов ДНК из-за быстрого и дешевого высокопроизводительного анализа. пропускные технологии.Секвенирование генома на основе BAC-by-BAC (Bacterial Artificial Chromosome) было почти заменено методом дробовика всего генома (WGS) [76]. Этот переход увеличил потребность в новых методах обработки данных, извлечения данных и управления, а также поставил перед биоинформационными исследованиями дополнительные задачи по предоставлению передовых технологий для поддержки усилий по секвенированию [77]. Это изменение привело к созданию нескольких проектов секвенирования генома, расширив деятельность, которая была в основном сосредоточена на эталонных модельных видах для морской биологии, таких как Ciona robusta или Strongylocentrotus purpuratus [78, 79], на другие виды, с выпуск множества черновиков геномов, полученных в результате секвенирования новых видов и повторного секвенирования и генотипирования уже имеющихся геномов [80,81,82,83,84] ().В некоторых случаях усилия по повторному секвенированию были необходимы для улучшения геномов низкого качества, полученных с помощью старых или неадекватных технологий, которые были полезны для обнаружения новых соединений-кандидатов, но не для сравнительного геномного анализа.

Количество секвенированных геномов в год с 1997 г. по июнь 2019 г. Показаны секвенированные геномы морских водорослей (зеленый) и животных (красный). Указаны годы появления технологий секвенирования следующего поколения (NGS), а также выхода на рынок основных платформ.

Под эгидой Международного сотрудничества по базам данных последовательностей нуклеотидов (INSDC) [85] вся информация, относящаяся к биологическим последовательностям, в том числе из морских ресурсов, поступает в общие базы данных (). База данных эталонных последовательностей в NCBI [86,87,88]; коллекция последовательностей EMBL-EBI, включая разделы позвоночных, прокариот, простейших, грибов, растений и многоклеточных животных [89,90]; и Банк данных ДНК Японии (DDBJ) [91] являются тремя эталонными сайтами в консорциуме.Кроме того, из-за генерации и выпуска огромного количества последовательностей (необработанных считываний), созданных и выпущенных усилиями по секвенированию следующего поколения, система INSDC создала специализированные архивы для хранения данных как в необработанном, так и в обработанном виде, такие как Архив считывания последовательности ( SRA) [92] и Gene Expression Omnibus (GEO) [93] в NCBI, ArrayExpress [94] и European Nucleotide Archive (ENA) [95] в EMBL-EBI, а также архив чтения последовательностей DDBJ (DRA) [96].

Помимо проекта INSDC, интегрированные микробные геномы с образцами микробиома (IMG/M) и экспертная оценка (IMG/ER) [97] в Объединенном институте генома (JGI) и proGenomes [98] являются параллельными усилиями по организации справочных ресурсов для микробные геномы и микробиомы, предоставляя информацию о генах, геномах и функциях, а также предоставляя инструменты для сравнительного анализа.Если говорить более подробно, разделы IMG/M и IMG/ER в JGI предоставляют узкоспециализированные репозитории для курируемых микробных, вирусных и грибковых геномов с таксономической принадлежностью и специальными инструментами для изучения их характеристик (например, качество сборки и уровни завершения, потенциальные маркеры). для ауксотрофии и географической локализации). Инициатива proGenomes представляет собой попытку создать высокоточную базу данных геномов прокариот с тщательно подобранной таксономической принадлежностью и функциональными аннотациями на основе различных коллекций, включая CAZymes и dbCAN [99, 100], а также маркеров устойчивости к антибиотикам, которые представляют собой полезные ссылки для отбора организмов биотехнологический интерес.

Раздел генома Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG) в рамках ресурса KEGG [101] также служит справочным хранилищем данных о последовательностях, которые пользователи могут запрашивать для характеристики ферментативных путей и изучения потенциальных генов, представляющих биотехнологический интерес, в полном объеме. эталонные геномы.

Для аннотирования геномов доступно несколько ресурсов для предоставления функциональной информации о генах и генных кластерах, помимо связи генов с путями, как это предусмотрено KEGG.Одним из примеров является международный консорциум Gene Ontology (GO), который стремится обеспечить надежную классификацию генов на основе их функциональных описаний и создания справочного словаря молекулярных функций, клеточных локализаций и биологических процессов, в которые могут быть вовлечены продукты генов. 102]. Например, одна из наиболее часто используемых платформ для поиска и просмотра базы данных Gene Ontology представлена ​​AmiGO [103]. Широко распространено использование GO для выполнения анализа обогащения наборов генов. Учитывая набор генов, например те, которые могут экспрессироваться в определенных условиях, анализ обогащения может обнаружить чрезмерно или недостаточно представленные термины GO в выбранном наборе данных по сравнению с видоспецифичной коллекцией GO для всего набора генов. 102]. Однако даже при использовании различных инструментов для функциональной аннотации геномов многие гены все еще остаются неопределенными. Процент анонимных генов может сильно различаться у разных видов или таксонов.

Кроме того, секвенирование транскриптома перешло от низкопроизводительного производства маркеров экспрессированных последовательностей (EST) на основе Сэнгера [104] к подходам NGS.Среди них RNA-seq дает более подробный и количественный обзор транскриптома и связанного с ним уровня экспрессии для каждого гена, а также предоставляет — благодаря специальным конвейерам биоинформатики [105, 106, 107] — подробные сведения об альтернативном сплайсинге и аллель-специфической информации [108]. , даже в отсутствие эталонного секвенированного генома (анализ транскриптома de novo). По сравнению с другими подходами, основанными на транскриптоме, такими как EST и анализ микрочипов [109], производительность методов секвенирования РНК вместе с меньшими затратами на эксперименты позволили распространить множество проектов, которые либо сопровождали секвенирование генома многих видов для определения их репрезентативные атласы экспрессии генов [110] или независимо позволили охарактеризовать комплемент транскриптома новых видов, используя подход сборки de novo [111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120].

Методы секвенирования нуклеиновых кислот также широко используются в морской биотехнологии и, в частности, для поиска новых морских лекарств благодаря сочетанию и интеграции геномных и транскриптомных подходов, направленных на поиск и быстрое аннотирование генов, производящих интересные соединения [ 121,122]. Кроме того, было доказано, что геномика и транскриптомика полезны для характеристики морских видов, которые играют важную роль в производстве вторичных метаболитов и ферментов, представляющих интерес для промышленных, фармацевтических и экологически чистых биотехнологических приложений [123,124]. Некоторые недавние примеры таких ферментов включают новую флавин-зависимую галогеназу, выделенную из метагенома морской губки [125], и несколько α-амилаз, выделенных из микробного сообщества морских актиний [126], тогда как метаболиты варьируются от производных аминокислот и нуклеозидов, макролиды, порфирины, терпеноиды до алифатических циклических пероксидов и стеринов [127].

Транскриптомика также может помочь определить, являются ли кластеры биосинтетических генов транскрипционно молчащими или нет [128], выявляя их регуляторный механизм и, возможно, тип посттрансляционной модификации, которая может быть изменена в белках [129].С этой целью мы также упомянем некоторые альтернативные подходы к секвенированию на основе NGS, которые все чаще используются для лучшей поддержки этих исследований, такие как секвенирование малых РНК, эпигенома или отдельных клеток [130, 131, 132, 133]. Мы не включаем конкретные сведения о связанных репозиториях, хотя вся связанная общедоступная продукция по секвенированию собрана в общих ресурсах, связанных с NGS, ранее упомянутых в этом обзоре.

Все коллекции данных транскриптомных проектов также доступны через справочные базы данных.В частности, библиотеки EST хранятся и легко извлекаются в разделе dbEST NCBI [104] (который был включен в раздел нуклеотидов с начала 2019 г.), тогда как необработанные данные RNA-seq включены в SRA [92], ArrayExpress [ 94] и базы данных DRA [96].

В некоторых случаях также возможно использовать как геномные, так и транскриптомные данные через специальные веб-страницы, которые могут быть специфичными для вида, рода или клады. В качестве примеров морских видов замечательными мультиомическими ресурсами, специфичными для морских организмов, являются Aniseed [134], полностью посвященные асцидиям (Ascidiacea), и Echinobase [135], которые включают геномы и данные транскриптома пяти различных иглокожих, а также проекты геномов. Отдела морской геномики OIST (), который включает информацию о 19 различных морских видах.Все эти ресурсы позволяют пользователю получить доступ как к аннотированным геномным сборкам, так и к необработанным считываниям, и сопровождаются браузерами последовательностей генома [89, 134] для визуализации структур генов и транскриптов и, при наличии, для получения информации о кодируемых белках [89, 134]. 136].

Поскольку данные, подобные последовательностям, являются основным справочным продуктом в молекулярной биологии, разработка биоинформатических методологий была в значительной степени сосредоточена на разработке методов обнаружения сходства последовательностей.Большинство вычислительных методов для подобия последовательностей основаны на глобальном или локальном поиске сходства, который основан на инструментах выравнивания [137,138]. В настоящее время методология, чаще всего используемая для обнаружения сходства на уровне нуклеотидов или аминокислот, представляет собой базовый инструмент поиска локального выравнивания (BLAST) [139], который сравнивает последовательности нуклеотидов или белков с базами данных последовательностей. Поскольку некоторые конкретные поиски BLAST могут быть очень сложными и включать интенсивные вычисления, такие как анализ tBLASTx полных коллекций транскриптомов, которые учитывают все шесть потенциальных ORF каждой последовательности, аналогичные усилия распространяются. Полное выравнивание генома может быть выполнено с использованием различных подходов, от выравнивания нуклеотидов (например, с помощью набора инструментов для выравнивания последовательностей LAST, который также можно использовать для выравнивания очень больших геномов млекопитающих [140]) до выравнивания блоков (например, с помощью Mauve [141]). ]). Инструменты выравнивания генома могут выделять консервативные области, перестройки и различия между большими последовательностями генома, позволяя исследователям анализировать особенности на геномном уровне (например, вставки последовательностей, дупликации или потенциальные события горизонтального переноса генов).Эта информация может быть использована для поиска потенциальных новых генов или оперонов, реорганизации и областей, кодирующих продукцию новых молекул, представляющих биотехнологический интерес.

Методы поиска сходства также являются основой подходов, которые сосредоточены на определении гомологов на основе вычислений, сравнении генов или геномов на основе ортологического вывода [142,143,144,145,146], анализе семейств генов в основном на основе обнаружения паралогов, определенных вычислением [143,147,148], и выделение особенностей за счет отбора тех генов, которые являются видоспецифичными [149].

Вышеупомянутые подходы также были адаптированы для обнаружения высокородственных консервативных частей геномов даже у одного и того же вида. Обычно это характерно для прокариот, у которых пластичность генома, мозаицизм и высокая скорость горизонтального переноса генов приводили к дифференциации штаммов [150], хотя это также присутствует и у более сложных видов, таких как растения и позвоночные, которые демонстрируют различные уровни дупликации генома [151,152]. . Этот поток геномов, принадлежащих одному и тому же таксону, привел к развитию концепции пангеномики [153], которая относится ко «всему геномному репертуару данной филогенетической клады, кодирующему все возможные образы жизни, которые ведут его организмы.В связи с этим с течением времени было разработано несколько различных конвейеров, которые выполняют этот анализ. Некоторые из них доступны как инструменты для локальной установки (например, micropan для R [154] или PanFP [155]), другие доступны как веб-сервисы (например, PGAweb [156]). Также были предприняты предварительные попытки определения общедоступных баз данных для изучения микробных пангеномов (например, PanGeneHome [157]).

Сравнение нескольких геномов одного и того же таксона помогает исследователям определить, в какой степени было отобрано фактическое генетическое разнообразие.Например, такие виды, как Bacillus anthracis , имеют закрытый пангеном с 2893 основными генами и только 85 дополнительными генами после секвенирования всего девяти особей [158]. И наоборот, такие виды, как Pseudomonas aeruginosa , имеют относительно небольшой основной геном по сравнению с большим дополнительным геномом (665 генов, составляющих 1% всего пангенома), и поэтому его пангеном определяется как «открытый», что означает, что его разнообразие до сих пор тщательно не изучено [159]. С биотехнологической точки зрения, пангеномный анализ может показать, могут ли гены или генные кластеры, представляющие биотехнологический интерес, быть обнаружены в конкретных штаммах хорошо известных организмов и, таким образом, потенциально могут быть введены в новые подходы к скринингу или легко перенесены в хорошо изученные организмы из-за их высокой эффективности. -объемное производство [160,161].Действительно, этот подход применялся ранее для идентификации, клонирования и экспрессии генов-кандидатов устойчивости к антибиотикам в роде Salinispora путем скрининга более 80 штаммов. Этот подход также правильно идентифицировал ранее «сиротские» генные кластеры, для которых нельзя было определить функцию, путем проверки функции их ортологов и анализа их продуктов посредством гетерологичной экспрессии в подходящих хозяевах [162].

Благодаря распространению технологий NGS и постоянному снижению затрат на секвенирование было создано множество наборов геномных и транскриптомных данных.Хотя они связаны с одним и тем же видом, они часто демонстрируют большие различия с точки зрения качества данных, курирования и используемых методологий (например, одни и те же виды с разными версиями аннотаций генома). Это связано с несколькими факторами, в том числе следующими: (1) производство данных происходит на несколько порядков быстрее, чем выпуск исчерпывающе аннотированных и курируемых наборов данных; (2) возможность публичного обнародования даже частичных и еще неполных данных [163], которые могут представлять интерес для научного исследования, но часто остаются в предварительном варианте; (3) погоня за высвобождением выделенных ресурсов для конкретных целей, что часто приводит к нескоординированным параллельным усилиям, в результате чего аналогичные ресурсы охватывают частично перекрывающуюся информацию; (4) отсутствие правил изъятия устаревших публичных коллекций; и (5) наличие программных ошибок, например, в автоматических конвейерах аннотаций, которые могут генерировать ошибки, которые нелегко обнаружить и которые, если их не устранить, наследуются в последующих версиях. Навигация по этому огромному количеству ресурсов может вызвать путаницу у неопытных пользователей и привести к ограниченным научным применениям, что определяет одно из основных узких мест в биоинформатике [163]. Примеры неоднородности с точки зрения содержания данных очевидны даже на эталонных платформах, таких как NCBI и Ensembl [87,89]. Например, для эталонного вида иглокожих, то есть Strongylocentrotus purpuratus (фиолетовый морской еж), последние версии сборки генома в NCBI и в Ensembl различаются (Spur.версии 4.2 и 3.1 соответственно), вводящих пользователей в заблуждение и влияющих на воспроизводимость и сопоставимость сгенерированных результатов за пределами используемой платформы. Более того, как и в случае диатомей Phaeodactylum tricornutum , хотя последняя доступная версия сборки генома одинакова как в NCBI, так и в Ensembl, версии аннотаций генома относятся к разным аналитическим конвейерам, конвейеру аннотаций генома NCBI [164] и подход к аннотации генов Ensembl [165] соответственно. Действительно, конвейеры аннотаций имеют разную чувствительность для определения структур генов и прогнозирования CDS, что дает результаты, которые зависят от ресурсов и не обязательно полностью перекрываются.

Источники неоднородности с точки зрения сборки генома и версий аннотаций генов, а также качества аннотаций являются серьезными ограничивающими факторами для обмена сопоставимыми результатами из общедоступных веб-сервисов, которые влияют на надежность доступных информационных ресурсов. и последующие результаты, такие как экспрессия генов, анализ семейства генов и сравнительная геномика.Эти проблемы усугубляются при рассмотрении аннотации генома прокариот. Тысячи геномов прокариот выпускаются ежегодно и аннотируются с помощью автоматических инструментов, точность которых соответственно не улучшается [166]. На самом деле источники погрешностей усиливаются из-за черновых аннотаций, и решение этой проблемы пока не найдено [166].

Все эти аспекты также могут ввести в заблуждение неопытных пользователей, которым необходимо образование в этой области, чтобы надлежащим образом перемещаться по огромному количеству ресурсов. Чтобы смягчить эту проблему, прямым направлением должно быть то, что справочные веб-сайты (например, NBCI и Ensembl) должны делиться, делать перекрестные ссылки и интегрировать больше информации, даже полученной от небольших консорциумов, и четко сообщать об обновлениях и ошибках, если таковые имеются. Дополнительный подход мог бы быть обеспечен экспертами в этой области, которые могли бы производить меньшие, но эффективные ресурсы, публикуя отобранную вручную информацию об отдельных видах. Например, платформа GENOMA [167], текущий проект, в настоящее время собирает и интегрирует геномную информацию о четырех различных морских видах, сообщает статистику и сравнивает несколько геномных ресурсов, в том числе с помощью специальных браузеров генома.

2.2. Метагеномика и метатранскриптомика

На сегодняшний день установлено, что с помощью традиционных методов культивирования можно успешно выделить очень минимальную часть всех микроорганизмов, населяющих морскую среду, и что подавляющее большинство потенциального функционального разнообразия в океане в настоящее время не используется [168,169]. Однако появление независимых от культуры методов в сочетании с метагеномными подходами предоставило исследователям дополнительные и ценные инструменты для анализа функционального потенциала сообщества видов [168,169], что является ключевым подходом к обнаружению новых возможностей для биотехнологических приложений.

Метагеномика — это широко изученный подход, способствующий значительным сдвигам в понимании морской экологии. В частности, метагеномика относится к генетическому и геномному анализу микроорганизмов, извлеченных из смешанных сообществ из определенной среды [170], и может использоваться для таксономической и функциональной характеристики этой среды. Одним из примеров была идентификация протеородопсина, что привело к открытию новых трофических стратегий на поверхности океана [171,172].

Появление технологий массового секвенирования ДНК и РНК позволило провести крупномасштабные исследования. После основополагающей экспедиции Крейга Вентера по отбору проб глобального океана [66, 67] было проведено множество других, таких как экспедиции на острова Тара и Маласпина [173], которые ведут морских исследователей, изучающих новые инструменты для надлежащего изучения этого огромного разнообразия. Хотя эти подходы многообещающи, они по своей сути сложны. Например, глубина секвенирования, методика создания библиотек и технология секвенирования могут либо обогащать определенные фракции морского сообщества, либо генерировать систематические ошибки [174, 175, 176].Кроме того, биоинформационные подходы, используемые в этих исследованиях, все еще развиваются, постоянно совершенствуются, чтобы адаптироваться к задачам, возникающим в связи со сложностью этих исследований и быстро накапливающимся обновлением справочной информации. Чтобы поддержать валидацию передового опыта для достижения воспроизводимых и надежных результатов, всесторонняя оценка таких методов проводится в рамках инициативы по критической оценке интерпретации метагенома (CAMI) [177].

Недавние исследования метаболического потенциала геномов, реконструированных из метагеномов, определили тысячи геномов или их фрагментов из нескольких морских сред [178,179,180]. Действительно, анализ генома может быть полезен для идентификации новых соединений [181], тогда как сравнительная геномика может привести к выводу об экологических или эволюционных закономерностях [182]. Например, такие подходы выявили интересное функциональное разделение между поверхностными и глубоководными популяциями клады SAR11 (которая является одним из наиболее распространенных компонентов бактериопланктона) [183], что имело важные последствия для глобального баланса азота [184] .

Как альтернатива и дополнение к метагеномике, метатранскриптомика недавно была расширена и лучше изучена для характеристики сложных природных сообществ с функциональной точки зрения [185]. Этот подход, который использовался для характеристики различных экосистем, включая морские глубоководные отложения [186], имеет преимущества по сравнению с секвенированием на основе ДНК, которые включают в себя меньшую восприимчивость к систематическим ошибкам амплификации и возможность захвата только живой части живых организмов. организмы, населяющие сообщество.Тем не менее, он также характеризуется важными препятствиями и потенциальными отклонениями, включая, помимо прочего, отсутствие эталонных геномов (которые необходимы для оценки потенциальных таксономических и геномных новшеств) и стандартизированных лабораторных процедур и конвейеров биоинформатики [187]. Поэтому существует острая необходимость в разработке стандартизированных справочных коллекций и протоколов для метатранскриптомных аннотаций и анализов, которые все еще являются новаторскими, но могут дать важные результаты для биоразведки [185].

Огромный поток метаомных данных о последовательностях выдвигает на первый план потребность в всеобъемлющих базах данных для сбора накапливающейся информации и, кроме того, в надлежащем контроле и инструментах для использования этой информации для таксономических назначений и функционального анализа. До сих пор не существовало справочных баз данных по метаомике. Однако были предприняты усилия по созданию баз данных последовательностей, которые могли бы действовать как репозиторий и справочные сайты для анализа данных, большинство из которых обеспечивало бы доступ либо к конкретным базам данных последовательностей, либо к более общим хранилищам.Одним из примеров является инструмент MGnify на портале метагеномики EBI [188]. Этот инструмент позволяет пользователям характеризовать необработанные данные о последовательностях и собранные контиги, используя либо таксономический (путем анализа последовательностей, связанных с малыми и большими рибосомными субъединицами), либо функциональный подход (путем поиска генов и анализа потенциальных последовательностей нуклеотидов, кодирующих белок). по сравнению с данными из базы данных InterPro и GO [189, 190], см. также раздел протеомики для более подробной информации), таким образом используя общедоступные справочные базы данных.Еще один справочный пример области представлен сервером MG-RAST [191], который представляет собой выделенный веб-сервер для хранения и анализа, который позволяет обрабатывать и хранить необработанные данные метагенома последовательности (). Основанный в 2008 г., MG-RAST в настоящее время хранит до 203,43 Tbp из 385 064 метагеномов [192]. Это позволяет пользователям искать таксономические и функциональные аннотации представленных образцов последовательностей, используя комбинацию баз данных последовательностей. RefSeq для таксономической аннотации прочтений дробовика и контигов, архитектуры подсистемы SEED, баз данных KO, NOG и COG для функциональной аннотации и баз данных RDP, GreenGenes и SILVA для сходства рибосомных субъединиц.

Более многоцелевые базы данных и репозитории представлены разделом KEGG MGENES [101], который является попыткой хранить и систематизировать набор генов, реконструированных из метагеномов, что позволяет осуществлять поиск конкретных генов, просматривать аннотации генов, сравнивать между собой образцы и сравнения на основе BLAST с базой данных, а также с помощью MMP (портала морской метагеномики), специализированного хранилища (мета)геномных данных для морских микробных организмов [193]. В настоящее время эта система предоставляет базы данных MAR (контекстные базы данных и базы данных последовательностей полных и предварительных геномов морских прокариот, а также генов и белков из метагеномных образцов, которые можно загрузить для локального развертывания для других целей), конвейер META-PIPE [ 194] (рабочий процесс для анализа метагеномных данных, еще не доступный для широкой публики) и MAR BLAST (базовый инструмент поиска BLAST по базам данных MAR).Этот репозиторий может предоставить полезную информацию о таксономических и функциональных данных морских прокариот, которую можно дополнительно изучить и адаптировать для получения информации о видах и генах, представляющих интерес для биотехнологии.

Совсем недавно две экспедиции Tara Oceans [195] и bioGEOTRACES [196,197,198,199] начали сбор проб морской воды с использованием данных, полученных в результате обоих проектов, которые были организованы в разные независимые базы данных. В частности, экспедиция Тара Океан привела к появлению более общих биоинформационных ресурсов, а также специализированных хранилищ последовательностей. Например, Ocean Gene Atlas [200], веб-сервер, организующий коллекцию из 40 миллионов прокариотических генов и более 110 миллионов эукариотических транскриптов, которые были созданы в рамках исследований океана Тара, позволяет запрашивать и сравнивать нуклеотидных и аминокислотных последовательностей по встроенным базам данных. Этот сервер использовался, например, для исследования нового класса потенциально широко распространенных подклассов карбоангидразы, которые могут играть важную роль в глобальном углеродном цикле [201].GLOSSary (доступный через Интернет ресурс субъединицы GLobal Ocean 16S) [202] представляет собой попытку надлежащим образом организовать повторно обработанные таксономические данные прокариот, извлеченные из опубликованных наборов данных последовательностей Tara Oceans. Платформа позволяет пользователям исследовать и запрашивать базовый набор данных, чтобы получить сведения о распространении прокариотических организмов по основным океаническим бассейнам. Хотя эта конкретная платформа в настоящее время полагается исключительно на рибосомные данные для исследования таксономической информации в данных последовательности океана Тары, она позволяет исследователям анализировать геопространственное распределение интересующих видов, а также получать представление о потенциальных отношениях, помимо предоставления данных, дополняющих экспериментальные усилия. и связать геномные ресурсы (включая гены и генные кластеры, представляющие биотехнологический интерес) с конкретными средами.

Как видно из этих примеров, сообщаемые попытки организовать (мета)геномные данные носят разрозненный и разнородный характер, и ни одна из них не направлена ​​конкретно на биоразведку и биотехнологические разработки, даже несмотря на то, что для этой цели доступны отдельные инструменты, такие как , например, мета-сервер dbCAN [203], который был разработан для исследования углевод-активных ферментов. Возможные подходы к биоразведке и идентификации новых полезных соединений в метагеномике включают идентификацию генов или генных кластеров для открытия вторичных метаболитов и катализаторов их синтеза [204] или новых ферментов на уровне всего сообщества, или изоляцию и характеристику in silico. геномов или связанных частей («метагеномика с разрешением генома»).После скрининга с помощью биоинформационных конвейеров, в основном на основе поиска сходства, потенциальные гены и кластеры могут быть идентифицированы, клонированы и экспрессированы в гетерологичных хозяевах [62, 205], как было введено ранее.

2.3. Протеомика и структурная биология

Белки являются основными участниками функциональных процессов, осуществляемых биологической системой. Они действуют в ответ на развитие внутренних или внешних раздражителей и на изменения окружающей среды [206,207]. Протеомика направлена ​​​​на идентификацию и количественную оценку белков, системную перспективу того, как организмы вызывают свои молекулярные реакции.

Метод двумерного гель-электрофореза (2-DE), который разделяет смеси белков на основе их свойств, позволяет распространять различные протеомные подходы [208]. Процедуры протеомики «снизу вверх» включают протеолиз белковых смесей и анализ полученных фрагментов с помощью жидкостной хроматографии-масс-спектрометрии (ЖХ-МС) [209, 210, 211]. В нисходящих процедурах белки непосредственно подвергаются фрагментации в газовой фазе с последующим МС-анализом [212, 213].Вместо этого протеомные подходы «от середины вниз» [214] генерируют более длинные пептидные фрагменты по сравнению со стратегиями «снизу вверх», в которых используются протоколы, включающие протеазы, специфичные к одному остатку, такие как Lys-C [215, 216, 217], Glu-C [218, 219], Asp-N. [220] и Lys-N [221,222].

Протеомические исследования привели к открытию полезных для биомедицинских исследований пептидов и токсинов морских актиний [223], морских губок [224], улиток-конусов [225] и цианобактерий [30, 226]. В специальном выпуске 2015 г. под названием «Протеомика морских организмов» [227] 20 статей о различных видах, от бактерий и млекопитающих до микроводорослей и цветковых растений, составили репрезентативный сборник по морской протеомике.

Все протеомные исследования, как и все омические подходы, опираются на биоинформационные ресурсы, которые позволяют анализировать исходные данные, а также использовать полученные результаты. Справочным ресурсом белковых последовательностей и их аннотаций является UniProt, The Universal Protein Resource [228], в котором собрано более 16 000 эталонных протеомов (обновлено на июль 2019 г.). Этот общий ресурс предлагает сервер BLAST для обнаружения подобия последовательностей путем сканирования всей базы данных UniProt, инструмент множественного выравнивания на основе программы Clustal Omega [229] и текстовый поиск по ключевым словам.

Одним из наиболее полных ресурсов с точки зрения информации, связанной с последовательностями белков, является InterPro [190], база данных, содержащая различные виды классификаций свойств, связанных с белками, включая, например, информацию о семействах белков от PFAM, семействах белков. база данных [230], сопровождаемая дальнейшими подробными описаниями, такими как белковые домены или консервативные сигнатуры последовательностей. Пользователи могут выполнять функциональную аннотацию на основе сходства, а также перечислять все белки всех видов в базе данных InterPro, имеющие одинаковые функциональные аннотации.Кроме того, разработчики InterPro бесплатно распространяют соответствующее программное обеспечение, позволяющее пользователям получать информацию о тысячах белковых последовательностей в одном анализе [231].

Важным разделом протеомики для биотехнологических приложений является так называемая структурная биология [232]. Структурные исследования данных о белках важны для понимания того, какие аминокислотные последовательности и каким образом способствуют сворачиванию определенного белка, выявляя взаимосвязь между структурой и функцией, что является фундаментальным шагом для выяснения клеточных процессов. Информация о структуре белка, например, важна для решения проблем, связанных с открытием ферментов, и для определения свойств рецептора лиганда, что способствует дизайну белка. Предсказание трехмерных (3D) структур, исследование структурных особенностей, моделирование функционального и структурного поведения биомолекул, а также их взаимодействий представляют собой ценные прогностические инструменты в качестве альтернативы дорогостоящим скрининговым экспериментам, которые имеют решающее значение для поиска для соединений свинца в биотехнологических применениях, открытии лекарств и разработке.Основные биоинформационные приложения, следующие за методами структурной протеомики, действительно находятся в областях (1) предсказания белковых структур, (2) моделирования молекулярной динамики и (3) молекулярного докинга.

Предсказание белковых структур — это фундаментальный подход к выявлению конформационных аспектов молекул, представляющих биотехнологический интерес, например, выяснение структурных особенностей, связанных с адаптацией к окружающей среде, таких как механизмы адаптации к теплу или холоду, которые придают термостабильность экстремофильным ферментам [233, 234], или указание ферментативного действия, полезного для биотехнологических приложений [235]. Предсказание структур белков следует двум основным стратегиям: (1) сравнительные подходы, основанные на моделировании гомологии [236] или методах белковых нитей [237, 238], которые предсказывают новые структуры путем моделирования последовательностей из неизвестных структур с использованием решенных структур из последовательностей гомологов в качестве матриц, или путем распознавания общих белковых складок в белковых последовательностях, в которых отсутствуют гомологичные последовательности; и (2) подходы ab initio [239], основанные на внутренних химических и физических характеристиках аминокислотных последовательностей, а не на ранее решенных структурах.Основные программы прогнозирования белка и веб-ресурсы кратко изложены в соответствующем разделе в .

Молекулярно-динамическое моделирование позволяет оценить биотехнологический потенциал интересующих молекул, обеспечив in silico оценку стабильности ферментов и белковых комплексов еще до проведения исследований in vitro [240]. Широко используемыми программными пакетами для моделирования молекулярной динамики являются GROMACS [241] и NAMD [242], которые моделируют ньютоновские уравнения движения для биологических систем с сотнями и миллионами частиц. Другие широко используемые программы моделирования молекулярной динамики [243] перечислены в соответствующем разделе в .

Молекулярный докинг — это подход к разработке лекарств in silico, позволяющий использовать трехмерные структуры для обнаружения лигандов, размещения одного или нескольких соединений в сайтах связывания [244, 245], предсказания связанных конформаций и аффинности связывания. AutoDock [246] — одна из наиболее часто используемых программ для молекулярного докинга и виртуального скрининга, особенно после увеличения скорости за счет реализации многопоточности в обновлении AutoDock Vina [247].SwissDock [248] — это общедоступный веб-сервер, основанный на программном обеспечении EADock DSS [249] и на S3DB — базе данных структур мишеней и лигандов, созданных вручную [250], которая способна предсказывать комплексы между белками и малыми лигандами. Эти биоинформатические подходы вместе с передовыми технологиями, способными выделить физическое взаимодействие с белком-мишенью (например, анализ клеточного теплового сдвига (CETSA) [251]), имеют важное значение для дизайна и разработки новых лекарств. Другие программы молекулярного докинга [252] перечислены в соответствующем разделе в .

Фундаментальным справочным ресурсом для приложений структурной биоинформатики является Protein Data Bank (PDB), база данных трехмерных структурных данных. Он хранит структуры из рентгеновской кристаллографии, ядерного магнитного резонанса (ЯМР), криоэлектронной микроскопии и теоретического моделирования [253]. Расширение этих полезных коллекций благодаря новым технологиям высокопроизводительного определения структуры также обеспечит постоянный прирост текущей информации [254].

Основным узким местом протеомных исследований является их природа, то есть сложность биологических структур и физиологических процессов, в которые они вовлечены [255,256].В частности, в приложениях структурной биологии эта сложность влияет на разрешение данных о структуре белка, полученных в результате кристаллографических или ЯМР-экспериментов [257], влияя на все последующие процедуры биоинформатики, описанные выше, такие как моделирование гомологии, молекулярная динамика и дизайн лекарств. методы. Структуры с разрешением 3 Å и выше показывают только базовую конформацию белковой цепи без какой-либо информации об их атомной структуре [253]. Более того, необходимость изолировать и изучать молекулы через структуру вне их естественного функционального контекста, подавляя их типичные изменения, может повлиять на правильное конформационное присвоение и ввести в заблуждение связанные исследования их поведения в биологической среде.

2.4. Метаболомика

Метаболомика вместе с другими омическими науками предоставляет большие и сложные наборы данных, имеющих фундаментальное значение для понимания широкого спектра клеточных процессов. С этой точки зрения крайняя изменчивость химических и физических условий в морской среде сделала метаболомику ключевой областью изучения морского разнообразия [127]. Метаболом организма, по сути, напрямую коррелирует с экспрессией генов и связанной с ними продукцией белка, влияя на последующие функциональные пути и представляя фенотипические реакции организма на широкий спектр физиологических и экологических стимулов [258]. Часто реакции организма на изменяющееся состояние включают ремоделирование их метаболизма и регулирование уровня специфических метаболитов, которые потенциально могут представлять собой маркеры определенного ответа (например, биотических или абиотических стрессов). В этом контексте метаболомика помогает оценить влияние изменений климата на морские организмы, раскрывая вклад, который морские системы могут сыграть в смягчении последствий глобального потепления [259, 260].

В то время как протеомные подходы на основе МС по-прежнему требуют разделения белковых смесей и анализа фрагментированных пептидов, метаболомные подходы основаны на прямом профилировании нефрагментированных молекул с помощью методов МС [261,262].

Хотя узкие места заставляют эти технологии распространяться и улучшать их производительность, исследования в области метаболомики помогли, например, идентифицировать соединения с ингибирующим действием против обычных патогенов человека из губчатой ​​бактерии Rhodococcus sp. UA13 [263] и из панели морских миксобактерий [264]. В других исследованиях было предложено использовать адаптированные к морю грибы в качестве агентов биоконтроля в сельском хозяйстве [265].

Замечательными ресурсами биоинформатики, используемыми в таких усилиях, являются глобальные социальные молекулярные сети натуральных продуктов (GNPS) [266], которые представляют собой базу знаний с открытым доступом для организации и обмена необработанными, обработанными или идентифицированными тандемными массами (МС/МС). данные спектрометрии и сервер antiSMASH [70], позволяющий проводить полногеномную идентификацию, аннотирование и анализ кластеров генов, связанных с биосинтезом вторичных метаболитов.

KEGG [101], Reactome [267] и MetaCyc [268] являются справочными базами данных по ферментам, реакциям, метаболическим и регуляторным путям соответственно. Эти ресурсы включают инструменты для выделения и взаимодействия с конкретными подпутями или ферментами на картах метаболических путей выбранных видов, что позволяет загружать карты в различных форматах файлов. Инновационным программным обеспечением, реализованным в MetaCyc, является программное обеспечение Pathway Tools [269], которое позволяет компьютерно предсказывать метаболические сети любого организма, который имеет секвенированный и аннотированный геном [270].

ChemSpider [271] и база данных Super Natural II [272] — два общедоступных ресурса, предоставляющих доступ к информации о структуре огромного разнообразия соединений, включая элементный состав, молекулярную массу, моноизотопную массу и фармакологическую активность.

NaPDoS [273] и MEROPS [274] — это специальные ресурсы, предназначенные исключительно для генов вторичных метаболитов, связанных с путями поликетидсинтазы и нерибосомного синтеза пептидов, а также для пептидаз, их субстратов и ингибиторов.

Все представленные ресурсы основаны на правильном определении биологической функции собранных биоактивных соединений и метаболитов. Для интерпретации данных необходима точная аннотация; однако идентификация метаболитов по-прежнему остается основным узким местом в нецелевой метаболомике [275]. Вычислительные рабочие процессы для метаболической интерпретации, включая высокопроизводительное профилирование метаболитов и аннотацию, являются очень сложными задачами с быстро развивающимися наборами метаболомных данных, специально созданными специализированными сервисными центрами [274, 275].Основные деликатные вопросы связаны с изменчивостью разрешения и сложностью установления общих стандартов в различных специализированных лабораториях и технологиях. Хотя рекомендации сообщества по обнаружению метаболитов были разработаны много лет назад, адаптация к рекомендуемым стандартам все еще далека от достижения. Сложность метаболомных данных из различных комбинаций различных хроматографических и масс-спектрометрических методов сбора данных привела к созданию разнообразных конвейеров и рабочих процессов, которые часто включают нестандартное ручное курирование.Кроме того, инструменты биоинформатики в этой области по-прежнему нуждаются в лучшем решении проблемы анализа обогащения, точного связывания метаболомных данных с наиболее надежными аналогичными соединениями и построения исчерпывающих диаграмм путей. Эти подходы необходимо интегрировать в настраиваемые рабочие процессы, например, основанные на языках программирования R или Python для разработки повторно используемого и общего программного обеспечения [276].

Будущее идентификации метаболитов зависит от использования репозиториев данных метаболома и связанных с ними инструментов анализа данных, позволяющих обмениваться данными и проводить последующий анализ в автоматическом режиме, преодолевая отсутствие стандартизированных методов или процедур [277, 278, 279].

3. Узкие места и перспективы

3.1. Узкие места

Из множества приведенных выше примеров видно, что морские организмы представляют собой постоянно растущий объект научных исследований. Конечно, морские организмы представляют большой коммерческий интерес и для крупных (химических, фармакологических, биотехнологических) компаний, особенно те виды, которые относятся к так называемым морским районам за пределами национальной юрисдикции (ЗНЮ), которые занимают 64 процента поверхности Мирового океана. и почти 95 процентов его объема.Обычно богатые организации, такие как крупные компании или университеты первого мира, вложившие деньги в сбор и анализ морских организмов, закрепляют свои открытия национальными или международными патентами [280], тем самым лишая научное сообщество свободного доступа к своим результатам. Хотя Нагойский протокол (2010 г.) каким-то образом урегулировал необходимость регулирования в этой области, вопрос о том, кто является владельцем данных о биоразнообразии океана, по-прежнему остается открытым и какие юридические и политические действия необходимы для предотвращения несправедливого присвоения морские данные до сих пор являются предметом дискуссий [280].

Создание общих централизованных репозиториев данных через справочные сайты, которые можно использовать с помощью общедоступных методологий благодаря обширным биоинформационным усилиям в различных областях омических технологий, стало невероятным достижением в биологических науках, способствовавшим обмену и распространению информации, фундаментальной для быстрое продвижение научных исследований. Эти усилия снизили научные затраты за счет перераспределения методов и результатов и проложили путь для дальнейших исследований, предлагающих общие выгоды для всех научных сообществ.С одной стороны, процветание коллекций для конкретных сообществ и доступность этих подходов даже для неопытных пользователей требуют сознательной установки общих правил и соответствующего обучения, чтобы избежать распространения наборов данных ограниченного качества и плохо пригодных для повторного использования. С другой стороны, до любого биоинформатического подхода правильная таксономическая информация об используемых образцах имеет первостепенное значение для проведения высококачественных исследований: к сожалению, число экспертов-таксономистов во многих областях биологических исследований сокращается, в некоторых случаях из-за трудности, с которыми сталкиваются систематики при идентификации образцов.Кроме того, для хранения коллекций ваучеров для будущих запросов также требуются специализированные резервные средства.

Хотя, с одной стороны, быстрое развитие технологий секвенирования является основой невероятного ускорения производства молекулярных данных по доступным ценам, с другой стороны, быстрое производство и выпуск новых данных о последовательностях, таких как данные из генома или сборки транскриптомов, сталкивается с узким местом более медленных биоинформационных исследований для создания кураторских коллекций и обновленной информации даже на эталонных платформах.Постоянный быстрый выпуск новых секвенированных геномов или различных сборок из одного и того же генома, например, снижает эффективность сбора данных, обновления ресурсов и, как следствие, может повлиять на качество последующих анализов, таких как семейство генов или оценки экспрессии генов, а также сравнительная геномика [144]. Это относится ко всем разделам, описанным в этом обзоре. Вместо этого в каждом разделе этого обзора обсуждаются конкретные узкие места, которые связаны исключительно с определенной областью наук об омике.

Биоинформационные инструменты должны следовать быстрому развитию новых технологий и адаптироваться к большему объему данных, но также необходимы опытные кураторы и скоординированная обратная связь сообщества для проверки результатов распространения. Действительно, ограничения в аннотации данных, их обновлении и хранении представляют собой основные проблемы в этой области исследований в области биологии.

3.2. Перспективы

Из-за драгоценного объема информации, которую может предложить море, создание интегрированных коллекций морских данных из многочисленных наблюдений становится настоятельной потребностью в научном сообществе, в первую очередь с целью оценки и мониторинга состояния здоровья морских экосистем, но и как многогранный подход к раскрытию сложности морских видов, представляющих биологический и биотехнологический интерес [281,282].Ожидается, что эти морские обсерватории будут поддерживать сбор как во времени, так и в пространстве нескольких различных типов информации, начиная от классических биогеохимических и океанографических измерений и заканчивая спутниковыми изображениями и мультиомическими молекулярными данными.

Огромный поток данных, генерируемых используемыми разнородными технологиями, поначалу может показаться ошеломляющим, если сосредоточиться на сравнении различных наборов данных. Большие данные всегда должны предлагать сосредоточиться на получении, сборе и организации данных, а не на оценке качества данных в качестве первого шага.Данные всегда следует рассматривать как важный фактор богатства и одну из основных возможностей для продвижения вперед, пока прилагаются усилия в направлении их сбора, интеграции, стандартизации, опроса и интерпретации. В прошлом бюджетные требования к хранению данных были довольно невыгодными; однако за последнее десятилетие затраты на хранение стали дешевле благодаря аппаратным технологиям и облачным коммерческим предложениям, что делает возможным или даже желательным в настоящее время всеобъемлющий подход.С этой целью большое внимание уделяется современным современным инфраструктурам для сбора, организации и обмена данными. Архитектуры вычислительных систем переживают стремительный рост благодаря внедрению облачных технологий, технологий виртуализации и оркестрации, которые позволяют создавать чрезвычайно сложные, отказоустойчивые, избыточные, распределенные и почти бесконечно масштабируемые установки. В то же время современные СУБД (система управления базами данных) допускают разнородные большие данные, более качественные метаданные и, прежде всего, чрезвычайно простую масштабируемость.

Взрыв так называемого Интернета вещей позволяет создавать расширенные кочевые сенсорные сети и всеобъемлющие вычисления, обеспечивая детальный, экономически эффективный сбор данных в режиме реального времени, что представляет собой реальный импульс для обогащения и дополнения метаданных. Все эти факторы вместе с растущими тенденциями в области искусственного интеллекта (в основном машинного и глубокого обучения) для создания знаний на основе данных представляют собой интригующий и сложный сценарий, который можно использовать для распутывания внутренней сложности больших биологических коллекций.

Помимо сбора, хранения и проверки качества всех достижимых полезных ресурсов данных, высокая неоднородность данных подталкивает к необходимости систематического проектирования статистических, математических, вычислительных и биоинформационных инструментов, направленных на их анализ и интеграцию при использовании междисциплинарных компетенции. Более того, чтобы эти данные были сопоставимы во времени и пространстве, общие протоколы, надежные ссылки, конвейеры вычислений и стандартные метаданные должны быть установлены и согласованы вовлеченными научными сообществами [163], уступая место надежным давним скоординированным усилиям.

Использование этой пространственно-временной информации для построения новых моделей in silico и предикторов имеет большое значение для расширения знаний о морских организмах и их биотехнологической значимости. Необходимым шагом в этом направлении также является обеспечение наличия и доступности информации, генерируемой научным сообществом, путем принятия концепции справедливости данных [283]. Задача интеграции данных omics имеет решающее значение для понимания биологических систем, т.е., транскриптомные и протеомные данные могут помочь улучшить разрешение аннотации генома [284], в то время как сочетание метаметаболомики с метагеномикой свяжет биоактивные соединения и их продуценты [285]. Еще одна интересная перспектива — метааналитический подход [286]. Много данных было получено из морских ресурсов, особенно геномных и метагеномных наборов данных. Такие данные обычно анализируются для профилирования таксономии и предоставления обзора основных обнаруживаемых функций. Однако не существует платформ для стандартизированной обработки данных для морской биологии, таких как курируемые метагеномные данные для метагенома человека [287].

Критическое сравнение и надлежащая интеграция результатов различных усилий будут дополнительным преимуществом для выявления реальных тенденций и источников предвзятости в развивающейся области морских биотехнологических исследований, что будет способствовать дальнейшему продвижению научных открытий.

Необходимость непредвиденных обстоятельств и случайностей в экспериментальной эволюции белков предков

Основные версии:

Эксперименты очень хороши, очень хорошо сделаны, ясно представлены и хорошо интерпретированы.

1) Наш основной существенный пересмотр заключается в том, чтобы попросить авторов смягчить свои выводы и общие утверждения. Действительно, установка позволила авторам изучить эволюцию только одного семейства белков, учитывая только белок-белковые взаимодействия с несколькими игроками и в искусственной бактериальной среде. В живых организмах каждый белок, вероятно, проявляет определенные свойства, например, он может связываться или не связываться с сотнями различных белков, а не только с двумя, как здесь тестировалось. Таким образом, ограничения, присутствующие в живых организмах, могут быть намного больше, чем те, которые присутствуют в этой экспериментальной установке эволюции.Кроме того, протестированные белки, вероятно, сталкиваются с другими ограничениями в своей нативной среде, помимо сродства к другим белкам.

Мы согласны. Мы пересмотрели рукопись во многих местах, чтобы соответствующим образом сузить наши требования и признать эти ограничения. В частности:

– В реферате, результатах и ​​обсуждении мы сделали наши заявления, относящиеся к семейству белков BCL 2. Когда мы предлагаем универсальность другим белкам, мы делаем обоснование для этого расширения явным и помечаем его как спекулятивное (т.грамм. строки 30, 596, 640).

– На протяжении всей статьи мы ясно указывали, что оценивали случайность и непредвиденные обстоятельства в эволюции при отборе на новые функции в системе лабораторной эволюции PACE, а не во время естественной исторической эволюции белков семейства BCL 2. Поскольку мы использовали исходные точки предков, непредвиденные обстоятельства, которые мы наблюдаем, создаются заменами исторической последовательности, но контингентные результаты находятся в системе PACE (например, текст, начинающийся со строк 263 и 535).

— Мы расширили часть обсуждения, в которой мы обсуждаем способы, которыми случайность и непредвиденные обстоятельства в истории могут отличаться от тех, что были в наших экспериментах (строка 582). Мы рассмотрели возможные эффекты других белок-белковых взаимодействий, использование бактериальных клеток и другие функциональные ограничения, как предполагалось.

2) Авторы также должны признать ограничения своего исследования: предковые белки BID и NOXA не использовались, пептиды вместо полноразмерных белков использовались во время анализов взаимодействия, белки частично связаны с мембраной in vivo.

Мы согласны и изменили обсуждение, чтобы явно признать каждое из перечисленных различий между нашей системой PACE и клеточным контекстом естественной семейной функции BCL 2 (строка 582). Мы обсудили, каким образом эти различия могут повлиять на роль случайности и непредвиденных обстоятельств. Кроме того, мы сузили наши утверждения, касающиеся конкретно эффектов случайности и непредвиденных обстоятельств во время лабораторной эволюции, используя PACE, как обсуждалось выше.

3) Рецензент 1 отметил, что на Рисунке 4F показано, что некоторые мутации PACE повторяют исторические замены, предполагая, что необходимость, возможно, не отсутствовала почти полностью.

Мы поняли и разъяснили аргумент в разделе «Результаты» (строки 263-279). и пересмотрели цифры, касающиеся появления или возврата исторических замен в траекториях ПАСЕ. Эксперименты PACE показывают, что практически не происходило мутаций на всех траекториях из всех начальных точек при любом режиме отбора, что указывает на практически отсутствие необходимости в условиях PACE. Цель анализа исторических замен заключалась в том, чтобы получить представление о степени случайности, непредвиденных обстоятельств и необходимости во время исторических эволюционных изменений в специфичности BCL 2 PPI.Таким образом, ключевой вопрос заключается в том, происходили ли замены, которые произошли на филогенетической ветви при изменении специфичности, также (или были реверсированы) во время отбора PACE для производной (или предковой) функции, и если да, то как часто и в каком контексте. В исходном тексте и на рисунке этого не видно. Мы пересмотрели рисунок 4F, так что теперь он ясно показывает, что ни одна из замен из ключевого филогенетического интервала не произошла в PACE; более того, реверсий было всего две, и они наблюдались только в подмножестве повторов (что указывает на случайность) и только в траекториях от исходной точки предков, ближайшей к ветви, на которой они произошли исторически (что указывает на случайность).Следовательно, это указывает на отсутствие необходимости в исторической эволюции специфичности BCL 2 . Некоторые замены из других ветвей действительно имели место в некоторых траекториях PACE, но они не могли быть историческими причинами сдвига специфичности и, следовательно, не дают информации о случайности и необходимости во время этого сдвига; эти данные теперь представлены на рис. 4 — дополнение к рисунку 5.

4) Рецензент 1 отметил, что несколько мутаций PACE, возможно, не оказали влияния на задержку NOXA или BID и, следовательно, могли произойти из-за мутационного смещения, дрейфа или автостопа.R1 сказал, что это означает, что нельзя включать такие изменения при расчете доли приобретенных состояний, которые можно отнести на счет случайности. R1 сказал, что мутации, которые неоднократно возникали во время репликации PACE из любого заданного исходного генотипа и которые действительно вносят вклад в изменение специфичности, свидетельствуют о необходимости.

Мы рассмотрели этот комментарий двумя способами. Во-первых, мы отмечаем, что есть два способа, которыми случайность может определять изменения последовательности, которые происходят при отборе на новую функцию: (а) мутации не влияют на функцию (и, следовательно, происходят случайно из-за дрейфа или автостопа, как отмечает рецензент) , или (b) они могут придавать новую функцию, но могут быть одной из нескольких мутаций (или наборов мутаций), которые могут это сделать, причем случайность определяет, какая мутация (мутации) реализуется.В любом из этих случаев различия между траекториями, запущенными из одной и той же начальной точки, объясняются случайностью. Мы разъяснили текст, чтобы явно признать это (строки 418-421).

Во-вторых, во введении и на рис. 1 мы пояснили, что необходимость и детерминизм — не одно и то же (строка 80). Необходимость требует отсутствия как случайности, так и непредвиденных обстоятельств: процесс должен быть как детерминированным, так и нечувствительным к начальным/вмешательным условиям, чтобы привести к необходимым результатам.Наблюдение, на которое ссылается рецензент, — некоторые мутации, повторяющиеся в траекториях из одной и той же начальной точки, — указывает на ограниченную степень случайности и частичный детерминизм. Однако эти мутации не происходили по траекториям, запущенным из разных начальных точек, что указывает на большую роль непредвиденных обстоятельств и, следовательно, на отсутствие необходимости.

5) Рецензент 1 отметил, что может быть больше мутаций, которые могут приводить к потере связывания с другим белком, чем мутаций, которые придают усиление связывания с новым.Они предложили нам обсудить этот момент более подробно».

Это интересный вопрос, и мы провели новый анализ, чтобы проверить эту возможность. Мы сравнили эффекты случайности и непредвиденных обстоятельств для исходных генотипов, которые приобрели или потеряли связывание NOXA, не обнаружив статистически значимой разницы между ними (строка 319). Этот анализ показан на Рисунке 5 — дополнение к рисунку 1. Кроме того, не было качественной разницы в способности развития увеличения и уменьшения связывания NOXA; во всех случаях изменение связывания NOXA было легко достигнуто во время ПАСЕ.

6) Рецензент 1 отметил, что белки в своем естественном клеточном контексте сталкиваются со многими потенциальными партнерами по связыванию, тогда как мы выбрали только по связыванию и специфичности только два из биологически значимых партнеров по связыванию для белков семейства BCL 2. В результате ограничения во время естественной эволюции могут быть более жесткими, чем в нашем эксперименте, что приводит к недооценке роли детерминизма.

Этот комментарий и наш ответ относятся к пункту 1 выше.

7) Рецензент 1 попросил нас объяснить, почему эволюционировавшие белки, которые были отобраны для связывания с NOXA, не теряли связывания с BID, если они не подвергались постоянному отбору на эту функцию.

BCL Белки семейства 2, выбранные для достижения связывания NOXA, сначала подвергались начальному периоду акклиматизации перед отбором NOXA, в ходе которого они были отобраны для поддержания связывания BID. Вероятным объяснением того, почему эта популяция не потеряла связывание BID во время отбора на связывание NOXA, является то, что приобретенные мутации, усиливающие связывание NOXA, не уменьшают связывание BID.Поддерживая эту точку зрения, мы также обнаружили, что, когда белки, которые приобрели двойную активность BID/NOXA в PACE, впоследствии подвергались PACE с отбором для потери своей активности BID, NOXA-специфические связыватели не эволюционировали. Это предполагает сильную связь связывания NOXA со связыванием BID в пространстве последовательностей, доступном для этих белков. Однако этот вывод является несколько спекулятивным, поэтому мы решили не включать его в статью.

8) Рецензент 1 прокомментировал абзац «Непредвиденные обстоятельства — основная причина изменчивости последовательности в долгосрочной перспективе», что полезным эталонным экспериментом было бы проведение PACE в условиях, когда плазмиды эволюционируют случайным образом, без отбора для связывания с конкретным новым белком. характеристики.Это дало бы представление о случайности, случайности и необходимости при нулевой гипотезе нейтральной эволюции.

Мы согласны с тем, что наши эксперименты раскрывают влияние исторических замен на случайность и непредвиденные обстоятельства во время отбора на новую функцию, а не в нейтральном эволюционном сценарии очищающего отбора на существующую функцию. Мы сделали это явным в нашем описании наших экспериментов и утверждений. В ходе обсуждения мы отмечаем, что потребуются дополнительные эксперименты, чтобы выявить эффекты случайности и контингентности при нейтральном эволюционном сценарии и выявить любые отличия от их эффектов при отборе для новой функции (строка 593).

9) Рецензент 2 отметил как неестественный аспект нашего дизайна, что мы использовали существующие человеческие BID и NOXA и что в ходе истории эти белки также эволюционировали.

Мы согласны и добавили этот пункт в обсуждение (строка 579). В наших экспериментах BID и NOXA оставались постоянными, что позволило нам оценить влияние исторических замен на случайность и непредвиденные обстоятельства во время экспериментов PACE для измененного связывания с человеческим BID и NOXA. В действительности BID и NOXA должны были развиваться, предоставляя шансам и непредвиденным обстоятельствам больше возможностей влиять на результаты эволюции, что делает наш анализ консервативной проверкой этих факторов.

10) Рецензент 2 отметил, что межвидовые взаимодействия между белками семейства BCL2 могут давать результаты, отличные от результатов использования белков, которые существовали в одном и том же организме в одно и то же время и приводились в качестве примера (Popgeorgiev et al., Science Advances 2021).

Упомянутая статья содержит соответствующую информацию, и теперь мы процитировали ее в рукописи (строка 763). В частности, эксперименты в этой статье показывают, что белок семейства Trichoplax BCL2, наиболее тесно связанный с BCL2 позвоночных, способен связывать как BID человека, так и NOXA.Это ожидаемый результат, основанный на нашей реконструкции предков, которая показывает, что BCL 2 во время своего происхождения путем дупликации генов мог связывать оба коактиватора, и что связывание NOXA было утрачено после того, как плакозои отделились от линии, ведущей к другим животным ( cnidaria, первичноротые и вторичноротые).

11) Рецензент 2 отметил, что аффинность связывания в семействе BCL2 часто зависит от длины используемого белка или пептида.

Мы явно добавили этот момент в обсуждение как разницу между нашими условиями анализа и естественными условиями (строка 588).Мы также отметили, что данные цитируемого обзора показывают, что длина белка или пептида влияет на абсолютную аффинность, но не изменяет специфичность (относительную аффинность к белкам-коактиваторам). Кроме того, мы изменили введение, чтобы указать, что человеческий BCL 2 (в отличие от человеческого MCL 1) сильно предпочитает BID NOXA, хотя это предпочтение не является абсолютным (строка 93).

12) Рецензент 2 отметил, что белки семейства BCL2 часто располагаются на мембране, тогда как в наших экспериментах используется анализ растворимого связывания.

Мы явно добавили этот момент в обсуждение как различие между нашими условиями анализа и естественными условиями (строка 584). Мы также указали, что взаимодействия с BID и NOXA естественным образом происходят в цитозоле для белков семейства BCL2 и опосредованы через открытую в цитозоле гидрофобную щель, даже когда белки семейства BCL2 связаны с мембраной. Таким образом, несмотря на то, что в наших экспериментах не учитывались критические последующие параметры функций белков семейства BCL 2, наше особое внимание — специфичность коактиватора — может быть разумно, хотя и осторожно, изучено с использованием системы цитозольного анализа.

13) Рецензент 2 предположил, что «вместо обсуждения немедленного распространения метода на другие семьи они могли бы указать ограничения своей текущей экспериментальной установки, чтобы указать дальнейшие направления для последующих исследований».

Мы последовали этому предложению и добавили расширенное обсуждение этих и других ограничений нашей экспериментальной системы и последствий этих ограничений для наших результатов, прежде чем мы приведем потенциальное расширение для других белков (текст, начинающийся со строки 582).

14) Рецензент 3 отметил, что случайность и случайность взаимодействуют друг с другом, и что несколько философов науки показали, что и случайность, и случайность необходимы для того, чтобы история имела значение в результатах эволюции.

Мы согласны и соответствующим образом скорректировали введение и обсуждение, добавив ссылки на Битти и Дежардена, как было предложено (например, текст, начинающийся со строк 44 и 553). Наша цель с этими изменениями — прояснить, что случайность и непредвиденные обстоятельства концептуально различны, но они сильно взаимодействуют друг с другом.Шанс, определяемый как случайное возникновение одного события из распределения вероятностей множества возможностей, проявляется в различных результатах среди повторений из одной и той же начальной точки в идентичных условиях. Напротив, непредвиденные обстоятельства — различия в распределении вероятностей событий, которые могут произойти из разных начальных точек, — проявляются как разные результаты среди объединенных реплик из разных начальных точек. При некоторых обстоятельствах случайность может быть реализована или наблюдаться только при наличии случайности: например, в эволюционном процессе, начинающемся от общего предка, если случайность отсутствует, каждая линия претерпевала бы одни и те же промежуточные этапы и, следовательно, детерминистически развивалась бы в одних и тех же условиях. состояния.Даже если разные исходы возникнут из разных начальных точек или промежуточных состояний — то есть в базовой структуре самой системы все еще существует непредвиденное обстоятельство — эти различия никогда не будут реализованы или наблюдаемы. Однако, если изначально используется несколько отправных точек, непредвиденные обстоятельства будут очевидны в результатах даже при отсутствии случайности. И наоборот, случайность может существовать без случайностей, но она не окажет дальнейшего влияния на будущие пути или результаты и, следовательно, не будет иметь значимых эволюционных последствий.Мы изменили текст, легенду и рисунок 1А, чтобы сделать это мышление более ясным.

15) Рецензент 3 отметил, что непредвиденные обстоятельства — это не просто обусловленность отправной точкой, а зависимость от промежуточных шагов, и поэтому более точно ее называют зависимостью от пути.

Мы согласны и изменили весь текст, чтобы отметить, что непредвиденные обстоятельства определяются как различия в вероятности исходов, которые зависят от начальной точки или от промежуточных событий в эволюционных траекториях (т.грамм. строки 46, 118, 559). Мы также явно использовали фразу «зависимость от пути», чтобы пробудить эту концепцию.

16) Рецензент 3 отметил, что наше внимание к случайности и непредвиденным обстоятельствам в эволюции молекулярных последовательностей менее последовательно или интересно, чем эти явления были бы на уровне фенотипа.

Мы считаем, что и последовательности, и фенотипы являются важными биологическими объектами и что эволюционные причины изменчивости представляют большой интерес на обоих уровнях.Последовательности и отношения последовательность-структура-функция являются центральными объектами изучения в биохимии и молекулярной биологии; а взаимосвязь последовательность-функция-фенотип является центральным объектом молекулярной генетики и геномики. В этих областях извлечение и интерпретация паттернов изменчивости последовательностей является ключевой деятельностью для понимания этих взаимосвязей, поэтому понимание того, как и почему эти паттерны создаются в ходе эволюции, необходимо для точной интерпретации этих паттернов, например.g., объясняются ли различия между ортологами или паралогами отбором, навязанным различиями в среде/функциях, отсутствием ограничений, что приводит к случайным вариациям, или различиями во внутренних ограничениях, возникших среди расходящихся родословных? Это имеет глубокие последствия для того, как мы интерпретируем эту вариацию. Более того, последовательности долгое время были в центре внимания молекулярной эволюции, а интерпретация моделей вариаций в последовательностях использовалась для постановки вопросов, например, какая часть генома и какие его части являются результатом различных форм отбора, дрейфа. , и так далее.Таким образом, случайность, случайность и необходимость в эволюции последовательности представляют большой интерес сами по себе.

Мы изменили текст тремя способами, чтобы решить эту проблему. Во-первых, мы ясно дали понять, что наши результаты раскрывают роль этих способов причинности в молекулярных последовательностях (например, строки 239, 262, 305, 515). Во-вторых, во введении и обсуждении мы прямо утверждаем, почему важно понимать, как они влияют на эволюцию последовательности (строки 104, 632). Наконец, некоторые из наших результатов также освещают случайность, случайность и необходимость на уровне самого фенотипа PPI, с наблюдением некоторой необходимости (конвергенция при отборе), но некоторой случайности (недоступность некоторого фенотипа из некоторых исходных точек при отборе). и мы обсуждаем это в последнем разделе результатов и в обсуждении (строки 489, 626).

https://doi.org/10.7554/eLife.67336.sa2

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.


Настройка браузера на прием файлов cookie

Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:

  • В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
  • Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
  • Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
  • Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
  • Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.


Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.

Руководство по цитированию | Университетские библиотеки

Архив и библиотека Кестона содержит следующие типы ресурсов:

  • Книги
  • Периодические издания
  • Тематические файлы
  • Самиздат
  • Цифровые изображения
  • Фотографии
  • Рукописи

Поскольку единого способа цитирования архивных материалов не существует, руководство по цитированию Keston было разработано в качестве руководства.Однако все цитаты должны заканчиваться указанием авторства: Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет. Ниже приведены рекомендации и примеры:

Книги и периодические издания

Книги и периодические статьи следует цитировать в соответствии с предпочтительным или обязательным стилем исследователя.

См.: Чикагское руководство по стилю в Интернете http://www.chicagomanualofstyle.org/home.HTML

Тематические файлы

Тематические файлы Кестона содержат вырезки из газет и журналов, информационные бюллетени, брошюры и рукописи. Эти элементы должны быть описаны с указанием автора, названия, издателя, даты и имени файла.

Опубликованные материалы

Джеймс А. Стюарт, изд., «Письмо от Аиды» (Лэнсдейл, Пенсильвания: Проекты Евангелия, Inc., 1970), 22. Архивный файл, Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет.

Богдан Р. Бочюркив, «Религия и советское общество» (июль 1966 г.), 64. Архивное дело.

, Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет.

Неопубликованные рукописи

Анисия Е. Лумпова, Александра Сергеевна Лагунова, Екатерина И. Овечкина, «Кому Же Это Выгодно?» Рукописный ответ верующих на статью в Кировской правде , 7 сентября 1960 г. (октябрь 1960 г.).Архивный файл, Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет.

Цифровые изображения и фотографии

Цифровая коллекция Кестона включает цифровые копии избранных книг, журналов, статей, брошюр, рукописей, плакатов, фотографий и гравюр.

Оцифрованные книги, статьи и брошюры

Цифровые копии опубликованных книг и статей должны цитироваться как печатные книги и статьи в соответствии с предпочитаемым или требуемым стилем исследователя.

Митрополит Алексий, «Христианство и война с гитлеризмом», Журнал Московской Патриархии , вып. 3 (ноябрь 1943 г.). Кестонский центр религии, политики и общества Бейлорского университета.

Неопубликованные рукописи

Литовский меморандум [ID ml-keston-doc_su-rom-lith-memo] 1971. Кестонская цифровая коллекция, Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет.https://digitalcollections-baylor.quartexcollections.com/Documents/Detail/memorandum-by-lithuanian-catholics-demanding-religious-freedom/1066118. Проверено 30.09.21

Плакаты

Антирелигиозный плакат [ID ml-keston-pos_004], Издательство № 140953, 12 июня 1984 г. Кестонская цифровая коллекция, Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет. https://digitalcollections-baylor.quartexcollections.com/Documents/Detail/anti-religious-poster/1064065. Проверено 30.09.21

Фотографии и репродукции

Фотография [ID ml-keston-bdg_kc-staff_bourdeaux], «Фото преподобного каноника доктора Майкла Бурдо на ежегодном общем собрании в Кестоне 2015 года, 7 ноября 2015 года». 5 ноября 2015 г. Кестонская цифровая коллекция, Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет. https://digitalcollections-baylor.quartexcollections.com/Documents/Detail/photo-of-reverend-canon-dr.-michael-bourdeaux-at-the-2015-keston-annual-general-meeting-on-7-november-2015/1795659. Проверено 30.09.21

Фотографии

«Аида Скрипникова», фотография. Дата неизвестна. Фотофайл Кестона, Коллекция фотографий Кестона, Кестонский центр религии, политики и общества, Университет Бейлора.

Рукописи

Письмо (неопубликованное)

Любовь И.Горелкина. Заявление в Президиум Верховного Совета Министру внутренних дел В. Федорчуку, Генеральному прокурору А. Рекункову, председателю Комитета советских женщин В. Терешковой, начальнику 81-го местного отделения милиции С. Агафонову, и отделы консульств посольств Канады, Австралии и Нидерландов (представляют Израиль). 6 апреля 1985 г. Архивное дело, Кестонский центр религии, политики и общества, Бейлорский университет.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.