معلومة

21.5: الخصائص الهيكلية للشبكات - علم الأحياء

21.5: الخصائص الهيكلية للشبكات - علم الأحياء


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

تم إنجاز الكثير من الأعمال المبكرة على الشبكات بواسطة علماء خارج علم الأحياء. في هذا القسم نلقي نظرة على بعض هذه الخصائص الهيكلية المشتركة بين الشبكات البيولوجية المختلفة ، وكذلك الشبكات التي تنشأ في التخصصات الأخرى أيضًا.

توزيع الشهادات

المصدر غير معروف. كل الحقوق محفوظة. هذا المحتوى مستثنى من رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بنا. لمزيد من المعلومات ، راجع OW. mit.edu/help/faq-fair-use/.

في الشبكة ، درجة العقدة هي عدد الجيران لديها ، أي عدد العقد التي تتصل بها بواسطة حافة. يعطي توزيع درجة الشبكة عدد العقد التي لها درجة d لكل قيمة محتملة لـ d = 1 ، 2 ، 3 ،. على سبيل المثال ، يعطي الشكل 21.3 توزيع الدرجات لشبكة تنظيم الجينات S. cerevisiae. وقد لوحظ أن توزيع درجة الشبكات البيولوجية يتبع قانون القوة ، أي أن عدد العقد في الشبكة التي لها درجة d هو تقريبًا cd حيث c هو ثابت تطبيع وهو معامل إيجابي. في مثل هذه الشبكات ، تحتوي معظم العقد على عدد صغير من الاتصالات ، باستثناء عدد قليل من العقد التي تتمتع باتصال عالي جدًا.

تمت ملاحظة هذه الخاصية - توزيع درجة قانون السلطة - في العديد من الشبكات المختلفة عبر تخصصات مختلفة (على سبيل المثال ، الشبكات الاجتماعية ، وشبكة الويب العالمية ، وما إلى ذلك) وتشير إلى أن هذه الشبكات ليست "عشوائية": في الواقع شبكات عشوائية (تم إنشاؤها من نموذج Erd ̋os-Renyi) له توزيع للدرجات يتبع توزيع بواسون حيث تحتوي جميع العقد تقريبًا على نفس الدرجة تقريبًا وتكون العقد ذات الدرجة الأعلى أو الأصغر نادرة جدًا [6] (انظر الشكل 21.4).

تُعرف الشبكات التي تتبع توزيع درجة قانون السلطة باسم شبكات خالية من النطاق. يتم استدعاء العقد القليلة في الشبكة الخالية من المقاييس والتي لها درجة كبيرة جدًا المحاور ولها تفسيرات مهمة جدا. على سبيل المثال ، في شبكات تنظيم الجينات ، تمثل المحاور عوامل النسخ التي تنظم عددًا كبيرًا جدًا من الجينات. تتميز الشبكات الخالية من النطاق بخاصية المرونة العالية في مواجهة فشل العقد "العشوائية" ، ومع ذلك فهي معرضة بشدة للفشل المنسق (على سبيل المثال ، تفشل الشبكة في حالة فشل إحدى العقد المركزية ، راجع [1] لمزيد من المعلومات).

(أ) الرسم البياني الخالي من المقياس مقابل الرسم البياني العشوائي (الشكل مأخوذ من [10]).

في الشبكة التنظيمية ، يمكن تحديد أربعة مستويات من العقد:

  1. العقد التنظيمية المؤثرة والرائدة في الأعلى. هذه هي المحاور التي يتحكم كل منها بشكل غير مباشر في العديد من الأهداف.
  2. منظمات الاختناق. العقد في المنتصف مهمة لأنها تحتوي على أقصى عدد من الأهداف المباشرة.
  3. تميل الجهات التنظيمية في الجزء السفلي إلى أن يكون لها أهداف أقل ولكنها مع ذلك غالبًا ما تكون ضرورية من الناحية البيولوجية!
  4. الأهداف.

زخارف الشبكة

أشكال الشبكة هي رسوم بيانية فرعية للشبكة تحدث بشكل ملحوظ أكثر من الأشكال العشوائية. سيكون لبعضها خصائص وظيفية مثيرة للاهتمام ويفترض أنها ذات أهمية بيولوجية.

يوضح الشكل 21.5 الأشكال التنظيمية من شبكة تنظيم الخميرة. تسمح حلقات التغذية الراجعة بالتحكم في مستويات المنظم وتسمح حلقات التغذية الأمامية بتسريع أوقات الاستجابة من بين أشياء أخرى.

الشكل 21.5: نماذج الشبكة في الشبكات التنظيمية: حلقات التغذية الأمامية المتضمنة في تسريع استجابة الجين المستهدف. يتم تمثيل المنظمات بدوائر زرقاء وتمثل محفزات الجينات بمستطيلات حمراء (الشكل مأخوذ من [4])

هناك ثلاث فئات رئيسية من الهيدريدات - التساهمية ، والأيونية ، والمعدنية - ولكن الهيدريدات التساهمية فقط تحدث في الخلايا الحية ولها أي أهمية كيميائية حيوية. كما تعلمت في الفصل السابع "الجدول الدوري والاتجاهات الدورية" ، فإن للكربون والهيدروجين سلبيات كهربية متشابهة ، كما أن روابط الكربون والهيدروجين في الجزيئات العضوية قوية وغير قطبية بشكل أساسي. القليل من الكيمياء الحمضية القاعدية تشارك في انشقاق أو تكوين هذه الروابط. في المقابل ، نظرًا لأن الهيدروجين أقل كهربيًا من الأكسجين والنيتروجين (يرمز لهما Z) ، فإن الرابطة H-Z في هيدرات هذه العناصر مستقطبة (H δ + –Z δ−). وبالتالي ، فإن ذرات الهيدروجين في روابط H-Z حمضية نسبيًا. علاوة على ذلك ، فإن سندات S - H ضعيفة نسبيًا بسبب الفقراء س تتداخل المداري ، لذلك يتم شقها بسهولة لإعطاء بروتون. الهيدريدات التي يرتبط فيها H بذرات O أو N أو S هي جزيئات قطبية محبة للماء تشكل روابط هيدروجينية. كما أنها تخضع لتفاعلات حمضية قاعدية عن طريق نقل البروتون.

لاحظ النمط

الهيدريدات التساهمية التي يرتبط فيها H بـ O أو N أو S هي ذرات قطبية ومحبة للماء ، وتشكل روابط هيدروجينية ، وتنقل بروتونًا في تفاعلاتها الحمضية القاعدية.

الروابط الهيدروجينية ضرورية في الكيمياء الحيوية ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أنها تساعد في الاحتفاظ بالبروتينات في هياكلها المطوية النشطة بيولوجيًا. تربط الروابط الهيدروجينية أيضًا خيطين متشابكين من الحمض النووي (حمض الديوكسي ريبونوكلييك) ، المادة التي تحتوي على الكود الجيني لجميع الكائنات الحية. (لمزيد من المعلومات حول الحمض النووي ، انظر الفصل 24 "المركبات العضوية" ، القسم 24.6 "جزيئات الحياة".) نظرًا لأن روابط الهيدروجين أسهل في التكسر من الروابط التساهمية التي تشكل خيوط الحمض النووي الفردية ، يمكن فصل الخيوط المتشابكة لإعطاء خيوط مفردة سليمة ، وهو أمر ضروري لتكرار المعلومات الوراثية.

بالإضافة إلى أهمية الروابط الهيدروجينية في الجزيئات الكيميائية الحيوية ، فإن شبكة الترابط الهيدروجيني الواسعة في الماء هي أحد مفاتيح وجود الحياة على كوكبنا. بناءً على كتلته الجزيئية ، يجب أن يكون الماء غازًا عند درجة حرارة الغرفة (20 درجة مئوية) ، لكن التفاعلات القوية بين الجزيئات في الماء السائل تزيد بشكل كبير من نقطة غليانه. ينتج الارتباط الهيدروجيني أيضًا الترتيب الجزيئي المفتوح نسبيًا الموجود في الجليد ، مما يجعل الجليد أقل كثافة من الماء. نظرًا لأن الجليد يطفو على سطح الماء ، فإنه يخلق طبقة عازلة تسمح للكائنات المائية بالبقاء خلال أشهر الشتاء الباردة.

هذه التفاعلات القوية بين الجزيئات الهيدروجينية مسؤولة أيضًا عن السعة الحرارية العالية للماء وحرارة الانصهار العالية. يجب إزالة قدر كبير من الطاقة من الماء حتى يتجمد. وبالتالي ، كما هو مذكور في الفصل الخامس "تغيرات الطاقة في التفاعلات الكيميائية" ، تعمل المسطحات المائية الكبيرة بمثابة "حواجز حرارية" لها تأثير استقرار على مناخ مناطق الأرض المجاورة. ولعل أبرز مثال على هذا التأثير هو حقيقة أن البشر يمكنهم العيش بشكل مريح في خطوط العرض العالية جدًا. على سبيل المثال ، تنمو أشجار النخيل في جنوب إنجلترا على نفس خط العرض (51 درجة شمالًا) مثل الطرف الجنوبي لخليج هدسون المتجمد وشمال نيوفاوندلاند في أمريكا الشمالية ، وهي مناطق معروفة بمجموعاتها السكانية أكثر من النباتات الاستوائية. يتدفق الماء الدافئ من تيار الخليج في المحيط الأطلسي في اتجاه عقارب الساعة من المناخ الاستوائي عند خط الاستواء بعد الساحل الشرقي للولايات المتحدة ثم يتجه نحو إنجلترا ، حيث يتم إطلاق الحرارة المخزنة في الماء. يُعزى المناخ المعتدل في أوروبا إلى حد كبير إلى الخصائص الحرارية للمياه.

لاحظ النمط

تعتبر تفاعلات الروابط الهيدروجينية القوية بين الجزيئات مسؤولة عن السعة الحرارية العالية للماء وارتفاع درجة حرارة الانصهار.


منظور تاريخي

لسنوات عديدة ، ركزت دراسة الشبكات على خصائص الرسوم البيانية العشوائية ذات التوزيعات العادية أو التوزيعات بواسون للوصلات بين العقد [16 & # x0201317]. تغير التركيز في أواخر التسعينيات بالتوازي مع النمو السريع بشكل لا يصدق وتطور الإنترنت وشبكة الويب العالمية. في وقت لاحق ، لوحظ أن شبكة الويب العالمية لديها: (1) متوسط ​​أقصر طول مسار منخفض بشكل غير متوقع بين أي زوج من العقد ، و (2) توزيع درجة ذات الذيل السميك ، أي أن عدد التوصيلات لبعض العقد كثير أوامر من حيث الحجم أعلى من الرقم المتوسط ​​[7]. أطلقوا على هذه الشبكات اسم العالم الصغير ، وقد وجدتها دراسات عديدة في جميع أنحاء الطبيعة [7، 18 & # x0201322]. لم يتم التعرف عليهم فقط في العديد من العوالم المختلفة في العالم الطبيعي ، ولكن أيضًا في الأنظمة التي من صنع الإنسان بما في ذلك أنظمة الاتصالات والأنظمة المالية والاستشهادات العلمية وعبر العديد من المنظمات الاجتماعية البشرية [8]. يُعتقد أن السبب وراء ملاحظة شبكات العالم الصغير بشكل متكرر يرجع إلى استقرارها - الاستقرار هنا يعني الحفاظ على السلامة وتقليل احتمال الفشل. يُعتقد أن هذا الاستقرار ينشأ من مسارات الاتصال المحسّنة داخل هذه الشبكات ، أو بعبارة أخرى ، من أطوال المسارات القصيرة بين جميع أجزاء الشبكة. منذ عام 2002 ، تم دمج مفاهيم شبكات العالم الصغير أكثر فأكثر في مجالات الكيمياء والبيولوجيا الهيكلية [13]. يتمثل التفكير وراء استخدام نهج الشبكة في تحليل بنية البروتين في أنه يسمح بإدراج مساهمات من تأثيرات غير محلية في نموذج.

للتوضيح ، هناك مجالان مختلفان تمامًا للبحث يتضمن البروتينات والشبكات. موضوع هذه الورقة هو مجال تكوين البروتين. المجال الآخر ، الذي تم فحصه والإبلاغ عنه على نطاق أوسع ، يتضمن مسارات اتصال بين بروتينات كاملة ، ويشار إليه عادةً بشبكات البروتين ، أو شبكات الاتصال بالبروتين ، أو شبكات تفاعل البروتين البروتين (انظر Csermely وآخرون. [13] للحصول على نظرة عامة). يقع هذا المجال في علم الأحياء ، وتحديداً بيولوجيا الأنظمة ، أكثر منه في الكيمياء.


خصائص شبكات التمثيل الغذائي: الهيكل مقابل الوظيفة

أدت البيانات البيولوجية من التقنيات عالية الإنتاجية التي تصف مكونات الشبكة (الجينات والبروتينات والأيضات) والتفاعلات المرتبطة بها إلى إعادة بناء ودراسة الخصائص الهيكلية (الطوبولوجية) للشبكات البيولوجية واسعة النطاق. في هذه المقالة ، نعالج العلاقة بين الخصائص الوظيفية والهيكلية باستخدام نماذج شبكة التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم المصدق عليها تجريبياً على نطاق واسع لحساب الحالات الوظيفية التي يمكن ملاحظتها للكائن الدقيق ومقارنة سمات "الهيكل مقابل الوظيفة" للشبكات الأيضية. لوحظ أنه ، من الناحية الوظيفية ، لا ترتبط أهمية التفاعلات في العقدة بتوصيل العقدة كما اقترحت التحليلات الهيكلية للشبكات البيولوجية الأخرى. يتم توضيح هذه النتائج من خلال تحليل الشبكات الكيميائية الحيوية على نطاق الجينوم لثلاثة أنواع مع أنماط مختلفة من التمثيل الغذائي. تشير هذه النتائج أيضًا إلى اختلافات جوهرية بين الشبكات البيولوجية المختلفة الناشئة عن تمثيلها والقيود الوظيفية.

الأرقام

(اللوحة اليسرى) رسم متوسط ​​الكسر المميت (〈fL، i〉) كدالة لـ ...

مؤامرة متوسط ​​الفتك ...

رسم بياني لمتوسط ​​الكسر المميت عندما تتوافق جميع التفاعلات مع المستقلب ...


تغير طفرة "النقطة الساخنة" الخصائص الميكانيكية لشبكات خيوط الكيراتين

تتبلمر الكيراتين 5 و 14 لتشكيل شبكة خيوط وسيطة في الخلايا القاعدية السلفية للعديد من الظهارة الطبقية بما في ذلك البشرة ، حيث توفر الدعم الميكانيكي الحاسم. تؤدي الطفرات الموروثة في K5 أو K14 إلى انحلال البشرة الفقاعي البسيط (EBS) ، وهو اضطراب هشاشة الجلد 1. إن تأثير هذه الطفرات على الخصائص الميكانيكية الجوهرية لخيوط K5 / K14 غير معروف. نوضح هنا ، باستخدام الفحص المجهري للتداخل التفاضلي ، أن طفرة `` النقطة الساخنة '' في K14 تقلل إلى حد كبير من قدرة الخيوط الطافرة المعاد تكوينها على التجميع تحت ظروف التشابك. تقيس المقايسات الريولوجية الاستجابات الميكانيكية ذات التشوه الصغير المماثلة للحلول المتشابكة من النوع البري والكيراتين المتحولة. ومع ذلك ، فإن الطفرة تقلل بشكل ملحوظ من مرونة الشبكات المتشابكة ضد التشوهات الكبيرة. يُظهر تتبع الجسيم الفردي ، الذي يستقصي التنظيم المحلي لشبكات الخيوط ، أن البوليمر الطافرة يعرض هياكل غير متجانسة للغاية مقارنة بتلك الموجودة في الخيوط البرية. تشير نتائجنا إلى أن هشاشة الخلايا الظهارية التي تعبر عن الكيراتين الطافر قد تنجم عن ضعف قدرة بوليمرات الكيراتين على الارتباط بشبكة وظيفية.


مناقشة

لقد قدمنا ​​نسخة مصححة وأكثر شمولاً من مخطط الأسلاك العصبية للخنثى C. ايليجانس باستخدام مواد من White وآخرون. [7] وصور مجهرية إلكترونية جديدة. على الرغم من الإضافات المهمة ، لا يزال مخطط الأسلاك هذا غير مكتمل بسبب القيود المنهجية التي تمت مناقشتها في قسم مخطط الأسلاك المحدّث. ومع ذلك ، يمثل عملنا التخطيط الأكثر شمولاً لمخطط الأسلاك العصبية حتى الآن. تمت مناقشة حساسية تحليلنا للقيود المنهجية (واختلاف بنية الشبكة بين الكائنات الحية الفردية) في قسم تحليل المتانة.

اقترحنا طريقة ملائمة لتصور مخطط الأسلاك العصبية. يجب أن يساعد مخطط الأسلاك المصحح وتصوره في تخطيط التجارب ، مثل استئصال الخلايا العصبية.

بعد ذلك ، أجرينا العديد من التحليلات الإحصائية للأسلاك المصححة ، والتي من المفترض أن تساعد في استنتاج الوظيفة من الهيكل.

باستخدام عدة مؤشرات مركزية مختلفة ، وجدنا الخلايا العصبية المركزية ، والتي قد تلعب دورًا خاصًا في معالجة المعلومات. على وجه الخصوص ، يكون للقيادة الداخلية المسؤولة عن حركة الدودة مركزية عالية في كل من شبكات الوصلات الكيميائية وشبكات الوصلات. ومن المثير للاهتمام ، أن الخلايا العصبية الداخلية للقيادة هي أيضًا مركزية وفقًا للتقارب ، مما يعني أنها في وضع جيد لدمج الإشارات. ومع ذلك ، فإن معظم الخلايا العصبية الداخلية لا تتمتع بأعلى درجة من التقارب ، مما يعني أن الخلايا العصبية المركزية الأخرى ، مثل DVA ، و ADEL / R ، و PVPR ، وما إلى ذلك ، في وضع جيد لتوصيل الإشارات إلى بقية الشبكة.

أسفر تحليل الأنظمة الخطية عن منهجية مبدئية لفرضية الدوائر الوظيفية والتنبؤ بنتائج تجارب التحفيز الحسية والاصطناعية. لقد حددنا العديد من الأوضاع التي تحدد السلوكيات المحددة مسبقًا.

قد تشترك الشبكات ذات الخصائص الهيكلية الإحصائية المماثلة في الخصائص الوظيفية وبالتالي توفير نظرة ثاقبة لوظيفة C. ايليجانس الجهاز العصبي. لتمكين المقارنة بين C. ايليجانس شبكة مع شبكات طبيعية وتكنولوجية أخرى [76] ، قمنا بحساب العديد من الخصائص الهيكلية للشبكة العصبية. على وجه الخصوص ، يمكن تصنيف كل من شبكة تقاطع الفجوة ، وشبكة المشابك الكيميائية ، والشبكة العصبية المدمجة على أنها شبكات عالمية صغيرة لأنها تمتلك في الوقت نفسه أطوال مسار متوسطة صغيرة ومعاملات تجميع كبيرة [14].

ذيول توزيعات الدرجات والأرقام النهائية للشبكات الفراغية والكيميائية والمجمعة (باستثناء الأرقام الداخلية) تتبع قانون سلطة يتوافق مع كون الشبكة خالية من المقاييس بمعنى باراباسي وألبرت [40]. يمكن أيضًا أن تتلاءم ذيول بعض التوزيعات مع الاضمحلال الأسي ، بما يتوافق مع تقرير سابق [15]. ومع ذلك ، وجدنا أن النوبات الأسية للذيول لها احتمالات تسجيل أقل (بشكل غير مهم في بعض الأحيان) من قوانين القوة ، مما يجعل الانحلال الأسي بديلاً أقل احتمالاً. بالنسبة للتوزيعات الكاملة ، لا يجتاز أي توزيع اختبار القيمة -إذا اضطر المرء للاختيار ، فقد يكون الانحلال الأسي بديلاً أقل فقراً.

العديد من الخصائص الإحصائية ل C. ايليجانس شبكة تشبه تلك الموجودة في قشرة الثدييات. على وجه الخصوص ، التوزيع الكامل لـ C. ايليجانس تعدد المشابك الكيميائية مناسب تمامًا من خلال توزيع أسي ممتد (أو Weibull) (الشكل 6 (د)). أخذ التعددية كوكيل لقوة الاتصال المشبكي ، وهذا يذكرنا بتوزيع القوة المشبكية في قشرة الثدييات ، والتي تم قياسها بواسطة الفيزيولوجيا الكهربية ، [30] ، [77]. يختلف تعريف التوزيع الأسي الممتد قليلاً [30] ، لكن له نفس سلوك الذيل. عامل التمدد قريب من ذلك الموجود في الشبكة القشرية.

بالإضافة إلى ذلك ، وجدنا أن ترددات التصميم في شبكة المشابك الكيميائية مماثلة لتلك الموجودة في قشرة الثدييات [77]. يتم تمثيل كل من أزواج الخلايا العصبية المترابطة بشكل متبادل وثلاثة توائم مع اتصال بين كل زوج من الخلايا العصبية (بغض النظر عن الاتجاه) بشكل مفرط. قد يعكس تشابه قوة الاتصال وتوزيعات الحافز قيودًا مماثلة في الشبكتين. نظرًا لأنه من غير المحتمل أن يكون القرب هو العامل المحدد ، فإننا نقترح أن هذه القيود قد تعكس الوظائف. وجدنا أن المشابك الكيميائية وشبكات تقاطع الفجوة مترابطة ، مما قد يوفر نظرة ثاقبة لأدوارها النسبية.

في ختام الورقة ، دعنا نلاحظ أن تطورنا العلمي لم يكن مدفوعًا بالفرضيات ، بل كان استكشافيًا. ومع ذلك ، نأمل أن تساعد الإحصاءات المبلغ عنها في صياغة نظرية تشرح كيف تنشأ الوظيفة من الهيكل.


التعقيد والخصائص الناشئة

ينتج العديد من الجوانب الأكثر أهمية لكيفية عمل الخلية عن السلوك الجماعي للعديد من الأجزاء الجزيئية ، وكلها تعمل معًا. هذه الخصائص الجماعية - التي يطلق عليها غالبًا "الخصائص الناشئة" - هي سمات حرجة للأنظمة البيولوجية ، لأن فهم الأجزاء الفردية وحدها غير كافٍ لفهم سلوك النظام أو التنبؤ به. وبالتالي ، فإن الخصائص الناشئة تأتي بالضرورة من تفاعلات أجزاء النظام الأكبر. على سبيل المثال ، الذاكرة المخزنة في الدماغ البشري هي خاصية ناشئة لأنه لا يمكن فهمها على أنها خاصية لخلايا عصبية واحدة أو حتى العديد من الخلايا العصبية التي تعتبر واحدة في كل مرة. بدلاً من ذلك ، إنها خاصية جماعية لعدد كبير من الخلايا العصبية التي تعمل معًا.

إن أحد أهم جوانب الأجزاء الجزيئية الفردية والأشياء المعقدة التي تشكلها هي المعلومات التي تحتوي عليها الأجزاء وتنقلها. في علم الأحياء في الهياكل الجزيئية - الخصائص الكيميائية للجزيئات التي تمكنها من التعرف على بعضها البعض والارتباط بها - هي مركزية لوظيفة جميع العمليات. توفر مثل هذه المعلومات إطارًا لفهم الأنظمة البيولوجية ، والتي تم التعرف على أهميتها بعمق من قبل الكيميائي الفيزيائي الأمريكي النظري لينوس باولينج وعالم الأحياء الفرنسي إميل زوكيركاندل ، اللذين ذكر في ورقة مشتركة ، "الحياة هي علاقة بين الجزيئات وليست خاصية لأي جزيء واحد ". بمعنى آخر ، يتم تعريف الحياة من حيث التفاعلات والعلاقات والخصائص الجماعية للعديد من الأنظمة الجزيئية وأجزائها.

يمكن رؤية الحجة المركزية المتعلقة بالمعلومات في علم الأحياء من خلال النظر في وراثة المعلومات ، أو نقل المعلومات من جيل إلى آخر. بالنسبة إلى نوع معين ، يجب أن تستمر المعلومات الموجودة في جينومها من خلال التكاثر من أجل ضمان بقاء النوع. يتم تمرير الحمض النووي بأمانة ، مما يمكّن المعلومات الجينية للأنواع من التحمل ، ومع مرور الوقت ، يتم التصرف بناءً عليها من قبل القوى التطورية. المعلومات الموجودة في الكائنات الحية اليوم تراكمت وتشكلت على مدار أكثر من 3.4 مليار سنة. نتيجة لذلك ، فإن التركيز على المعلومات الجزيئية في الأنظمة البيولوجية يوفر ميزة مفيدة لفهم كيفية عمل الأنظمة الحية.

إن الخصائص الناشئة المستمدة من الوظيفة الجماعية للعديد من الأجزاء هي الخصائص الرئيسية للأنظمة البيولوجية معروفة منذ النصف الأول من القرن العشرين على الأقل. لقد تم النظر فيها على نطاق واسع في بيولوجيا الخلية وعلم وظائف الأعضاء وعلم الأحياء التطوري والبيئة. في علم البيئة ، على سبيل المثال ، بدأ النقاش حول أهمية التعقيد في النظم البيئية والعلاقة بين التعقيد والاستقرار البيئي في الخمسينيات من القرن الماضي. منذ ذلك الحين ، أدرك العلماء أن التعقيد هو خاصية عامة للبيولوجيا ، وقد تم تطوير تقنيات وطرق لفهم الأجزاء وسلوكياتها التفاعلية على المستوى الجزيئي. أدى التغيير الكمي في علم الأحياء ، بناءً على البيانات البيولوجية والأساليب التجريبية ، إلى إحداث تغيير نوعي عميق في كيفية عرض الأنظمة البيولوجية وتحليلها وفهمها. كانت تداعيات هذا التغيير هائلة ، مما أدى إلى تحولات في كيفية إجراء البحث وفي كيفية فهم علم الأحياء.

يمكن أن توفر المقارنة مع هندسة الأنظمة نظرة ثاقبة مفيدة لطبيعة بيولوجيا الأنظمة. عندما يصمم المهندسون الأنظمة ، فإنهم يستكشفون المكونات المعروفة التي يمكن تجميعها معًا بطريقة لإنشاء نظام يتصرف بطريقة محددة ، وفقًا لمواصفات التصميم. من ناحية أخرى ، عندما ينظر علماء الأحياء إلى نظام ما ، فإن مهامهم الأولية هي تحديد المكونات وفهم خصائص المكونات الفردية. ثم يحاولون تحديد كيف أن التفاعلات بين المكونات تخلق في النهاية السلوكيات البيولوجية التي يمكن ملاحظتها للنظام. تتماشى العملية بشكل وثيق مع مفهوم "الهندسة العكسية للأنظمة" مقارنة بهندسة تصميم الأنظمة.

ساهم مشروع الجينوم البشري على نطاق واسع في تلك الثورة في علم الأحياء بثلاث طرق مختلفة على الأقل: (1) من خلال الحصول على "قائمة أجزاء" علم الوراثة لجميع الجينات في الجينوم البشري (2) عن طريق تحفيز تطوير منصات تقنية عالية الإنتاجية من أجل توليد مجموعات كبيرة من البيانات للحمض النووي ، والحمض النووي الريبي ، والبروتينات و (3) من خلال الإلهام والمساهمة في تطوير الأدوات الحسابية والرياضية اللازمة لتحليل وفهم مجموعات البيانات الكبيرة. يمكن القول أن المشروع كان المحفز الأخير الذي أدى إلى التحول إلى وجهة نظر الأنظمة في علم الأحياء.


ملخص المؤلف

شبكات تنظيم الجينات ضرورية لمواصفات مصير الخلية ووظيفتها. لكن الروابط العودية التي تتكون منها هذه الشبكات غالبًا ما تجعل تحديد خصائصها وسلوكها أمرًا معقدًا. قد يكون من الصعب أيضًا فك رموز النماذج الحسابية لهذه الشبكات. لتقليل تعقيد مثل هذه النماذج ، نستخدم نهج الإسقاط Zwanzig-Mori. يتيح ذلك لنظام المعادلات التفاضلية العادية ، التي تمثل شبكة ، أن يتم اختزالها إلى شبكة فرعية عشوائية تتكون من جزء من الشبكة الأولية ، بينما يتم التقاط بقية الشبكة (الجزء الأكبر) بواسطة وظائف الذاكرة. تمثل وظائف الذاكرة هذه الجزء الأكبر من خلال وصف الإشارات التي تعود إلى الشبكة الفرعية بعد مرور بعض الوقت ، بعد مرورها عبر الجزء الأكبر. نوضح كيف يمكن استخدام هذا النهج لتبسيط التحليل والتحقيق في سلوك شبكة تنظيم الجينات. يكشف تطبيق الطريقة على شبكة النسخ في الأنبوب العصبي للفقاريات عن خصائص الشبكة التي لم يتم تقديرها مسبقًا. من خلال الاستفادة من بنية وظائف الذاكرة ، نحدد التفاعلات داخل الشبكة غير الضرورية للحفاظ على النمط الصحيح. عند إجراء مزيد من التحقيق ، وجدنا أن هذه التفاعلات مهمة لمنح المتانة للتباين في الظروف الأولية. مجتمعة ، نثبت صحة وإمكانية تطبيق نهج الإسقاط Zwanzig-Mori على شبكات تنظيم الجينات.

الاقتباس: تكشف وظائف الذاكرة Herrera-Delgado E و Perez-Carrasco R و Briscoe J و Sollich P (2018) الخصائص الهيكلية لشبكات تنظيم الجينات. بلوس كومبوت بيول 14 (2): e1006003. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006003

محرر: بول فرانسوا ، ماكجيل ، كندا

تم الاستلام: 30 أغسطس 2017 وافقت: 24 يناير 2018 نشرت: 22 فبراير 2018

حقوق النشر: © 2018 Herrera-Delgado et al. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License ، والذي يسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط ، بشرط ذكر المؤلف والمصدر الأصليين.

توافر البيانات: جميع البيانات ذات الصلة موجودة داخل الورقة وملفات المعلومات الداعمة الخاصة بها.

التمويل: تقر EHD و PS ببيئة البحث المحفزة التي يوفرها مركز EPSRC لتدريب الدكتوراه في مناهج متعددة التخصصات لأنظمة عدم التوازن (CANES ، EP / L015854 / 1) (https://www.epsrc.ac.uk/skills/ الطلاب / المراكز / الملفات الشخصية / الأنظمة المتعددة التخصصاتapproachestononequilibriumsystems /). تم دعم RPC من قبل Wellcome Trust (WT098325MA) يتم دعم EHD و JB من قبل معهد فرانسيس كريك الذي يتلقى تمويله الأساسي من أبحاث السرطان في المملكة المتحدة (FC001051) (https://www.cancerresearchuk.org/) ، مجلس البحوث الطبية في المملكة المتحدة ( FC001051) (https://www.mrc.ac.uk/) ، Wellcome Trust (FC001051 و WT098326MA) (https://wellcome.ac.uk/). لم يكن للممولين أي دور في تصميم الدراسة أو جمع البيانات وتحليلها أو اتخاذ قرار النشر أو إعداد المخطوطة.

تضارب المصالح: وقد أعلن الباحثون إلى أن لا المصالح المتنافسة موجودة.


قام DR بتصميم وتطوير تطبيق PathwayOracle ، وشارك في تقييم ميزات التضمين ، وصياغة المخطوطة. شارك LN في تصميم التطبيق واختيار الميزات. ساهم PTR بدراسات الحالة البيولوجية والبيانات لتصميم ميزة PathwayOracle. كل الكتاب قراءة وافقت على المخطوط النهائي.

يتم دعم DR و LN جزئيًا من خلال منحة البذور الممنوحة لـ LN من مركز ساحل الخليج لأبحاث السرطان الحاسوبية ، بتمويل من صندوق John and Ann Doerr للطب الحيوي الحسابي. يتم دعم PTR جزئيًا من خلال منحة وزارة الدفاع BC044268.


شاهد الفيديو: بالعربي Artificial Neural Networks ANNs Introduction + Step By Step Training Example (قد 2022).


تعليقات:

  1. Gardar

    جعلني المنشور يفكر ، تركت للتفكير كثيرًا ...

  2. Milford

    أعتقد أن هذا هو الخطأ الخطير.

  3. Dakazahn

    هناك شيء ما في هذا والفكرة جيدة ، أنا أؤيده.

  4. Faraji

    في رأيي ، هذا ليس صحيحا.

  5. Andweard

    ألا تعجبك؟



اكتب رسالة