БАЗА ДАННЫХ GENENET:

ПРИМЕРЫ СООТВЕТСТВИЯ МЕЖДУ РАССЧИТАННЫМИ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНО НАБЛЮДАЕМЫМИ ХАРАКТЕРИСТИКАМИ СИСТЕМЫ ЛИПИДНОГО МЕТАБОЛИЗМА

Равновесная кривая связывания липопротеина низкой плотности (LDL) с клеточной мембраной

Динамика связывания LDL с клеточной мембраной после подавления его биосинтеза в организме

20. БАЗА ДАННЫХ GENENET: модель генной сети липидного метаболизма

помощью модели можно исследовать динамику генной сети липидного метаболизма в норме и при мутациях. Кривыми красного цвета на рисунке изображена рассчитанная с помощью модели динамика концентрации холестерина в плазме и клетке в ответ на пиковое увеличении в крови концентрации липидов. Нормализация уровня липидов происходит через 30-40 минут после пиковой нагрузки. Кривыми синего цвета представлены расчеты динамики при мутации по гену LDL-рецептора, двукратно снижающей число этих рецепторов на клеточной мембране, и тем самым транспорт холестерина в клетку. Концентрация холестерина в плазме в этом случае существенно выше, чем в норме, как в стационарном состоянии, так и при пиковом поступлении липидов в организм. Полученные эффекты совпадают с экспериментальными наблюдениями, которые характерны для мутации по этому гену Исследование генной сети липидного метаболизма в норме и при мутациях представляет большой интерес с медицинской и фармакологической точек зрения, так как нарушения именно в этой генной сети ответственны за большое число тяжелых и патологий, таких, как атеросклероз, ишемическая болезнь сердца, инсульты и т. д.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

МОДЕЛЬ ГЕННОЙ СЕТИ ЛИПИДНОГО МЕТАБОЛИЗМА
(СТАЦИОНАРНЫЕ СОСТОЯНИЯ И ОТВЕТНАЯ РЕАКЦИЯ НОРМАЛЬНЫХ И МУТАНТНЫХ КЛЕТОК НА ПОВЫШЕНИИ СОДЕРЖАНИЯ ЛНП В КРОВИ)

21. БАЗА ДАННЫХ GENENET: фрагмент генной сети активации макрофага

этом рисунке представлен фрагмент генной сети активации макрофага - типичной генной сети стрессового ответа. Макрофаги - важнейшая компонента защиты организма от бактериальных инфекций. Активированный макрофаг, согласно представленной здесь схеме, синтезирует NO - окись азота, убивающую бактерии.

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ, КОНТРОЛИРУЮЩЕЙ СИНТЕЗ NO ПРИ АКТИВАЦИИ МАКРОФАГА

22. БАЗА ДАННЫХ GENENET: моделирование влияния мутации на динамику синтеза NO

Математическая модель генной сети активации макрофага дает возможность рассчитывать кинетику синтеза окиси азота при инфекциях. Синяя кривая - активация синтеза окиси азота в норме, а красная - при мутации, увеличивающей в 10 раз содержание рецептора CD14. Видно, что при мутации уровень окиси азота существенно выше, чем в норме. Такая мутация опасна для организма из за высокого токсического эффекта окиси азота. Возникает вопрос: можно ли оказать воздействие на мутантную генную сеть, добившись нормализации ее функции? Моделирование показывает, что этого можно достигнуть введением фармакологической субстанции, связывающей избыток рецептора CD14. Видно (зеленая кривая), что в этом случае динамика синтеза окиси азота при активации совпадает с нормой. Фактически в данном случае речь идет о решении задачи управления динамической системой, описываемой обыкновенными дифференциальными уравнениями.

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ МУТАЦИИ НА ДИНАМИКУ СИНТЕЗА NO ПРИ АКТИВАЦИИ МАКРОФАГА

23. БАЗА ДАННЫХ GENENET: обязательные компоненты

Эта задача относится к числу важнейших для фармакологии третьего поколения, создаваемой в ведущих фармакологических фирмах мира. Основная стратегия новых подходов в фармакологии - индивидуальный генотип-специфический подбор фармацевтических препаратов для коррекции заболеваний человека. При этом выбор оптимальных стратегий коррекции основан на моделировании функции генных сетей.

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

Обязательные компоненты:

 Возможность индивидуального генотип-специфического подбор фармацевтических препаратов для коррекции заболеваний человека.

 Выбор оптимальных стратегий коррекции индивидуальных генетических дефектов на основе компьютерного анализа и моделирования функции нарушенных генетически контролируемых систем и процессов организма.

24. БАЗА ДАННЫХ GENENET: фрагмент генной сети дифференцировки и созревания эритроцитов

Положительные обратные связи обеспечивают эффективное отклонение контролируемого параметра Х от его текущего значения. Они играют ключевую роль в генных сетях роста и дифференцировки клеток, морфогенеза органов, роста и развития организмов, при которых система непрерывно уходит от своего текущего состояния. Например, генная сеть дифференцировки и созревания эритроцитов контролируется по механизму положительной обратной связи. Исследование и моделирование генных сетей, контролирующих функции кроветворения, имеют фундаментальное значение для понимания процессов клеточной дифференцировки, а в прикладном плане - для поиска путей фармакологической коррекции патологий системы кроветворения.

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ ДИФФЕРЕНЦИРОВКИ И СОЗРЕВАНИЯ ЭРИТРОЦИТОВ

25. БАЗА ДАННЫХ GENENET: фрагмент генной сети развития цветка

По механизму положительной обратной связи функционирует также система генных сетей, контролирующих развитие цветка. При этом за формирование каждого органа цветка - тычинки, пестика, лепестка и чашелистика отвечает отдельная сеть. Взаимодействуя и конкурируя друг с другом, эти генные сети контролируют сложный, многоэтапный процесс развития цветка. Изучение этих генных сетей важно для понимания механизмов морфогенеза растений и решения задач растительной биотехнологии, в том числе создания растений с качественно новыми морфологическими характеристиками.

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ ФОРМИРОВАНИЕ ЦВЕТКА

26. БАЗА ДАННЫХ GENENET: фрагмент генной сети контролирующей процесс апоптоза

Здесь показана замечательная генная сеть, контролирующая процесс клеточной смерти - апоптоз. Эта генная сеть играет ключевую роль в убийстве раковых клеток на ранних стадиях канцерогенеза. С другой стороны, дефекты в генной сети апоптоза являются одним из факторов возникновения раковых трансформаций клеток. Этим и объясняется значимость изучения генной сети апоптоза как с фундаментальной, так и прикладной точек зрения.

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

ФРАГМЕНТ ГЕННОЙ СЕТИ, КОНТРОЛИРУЮЩЕЙ ПРОЦЕСС КЛЕТОЧНОЙ СМЕРТИ – АПОПТОЗА

27. БАЗА ДАННЫХ GENENET: теория генных сетей

Локальные генные сети иерархически объединяются в глобальную генную сеть организма. В геноме человека имеется до 35 тысяч генов. Можно представить насколько огромно количество взаимодействий между генами глобальной генной сети, а также уровень ее сложности, который принципиально не может быть понят без применения методов математического анализа и моделирования. Парадигма генетики начала века основывалась на том, что один ген кодирует один признак. Она сыграла свою роль, позволив доказать, что существуют очень просто, с генетической точки зрения, контролируемые признаки. В настоящее время идет становление новой парадигмы, утверждающей, что фенотипический признак организма - это продукт функционирования определенной генной сети. Теория генных сетей позволяет изучать функциональные взаимосвязи между генами в норме и при мутациях, оценивать действие фармакологических препаратов, выбирать стратегии коррекции нарушений генной сети при заболеваниях. Это направление является одной из горячих точек информационной биологии. Согласно оценкам экспертов, в ближайшие годы объем ивестиций фармацевтических и биотехнологических фирм мира в теорию генных сетей составят около 3 миллиардов долларов.

БАЗА ДАННЫХ GENENET:

ИЕРАРХИЧЕСКАЯ ИНТЕГРАЦИЯ ЛОКАЛЬНЫХ ГЕННЫХ СЕТЕЙ, КОНТРОЛИРУЮЩИХ ОТДЕЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ ГЛОБАЛЬНУЮ ГЕННУЮ СЕТЬ ОРГАНИЗМА

28. База данных TRRD (Transcription Regulatory Regions Database)

этом рисунке можно видеть графическое представление строения регуляторного района на основе информации из базы данных ТРРД. База данных ТРРД - признанный и наиболее полный источник информации по строению регуляторных районов генов, не имеющий аналогов в мировой науке. Информация, накапливаемая в этой базе данных, важна для создания искусственных генно-инженерных конструкций, обеспечивающих заданный уровень экспрессии определенного гена в заданной ткани, она представляет первостепенный интерес для конструирования искусственных генетических систем с принципиально новыми свойствами. Эта конструкция, в частности, содержит мышинный ген, контролирующий начальные стадии развития глаза, а также дрозофилиный ген-энхансер, активный только в определенных органах. Ее использование вызывает формирование глаз в тех клетках, в которых энхансер активен, т. е. на ногах, на крыльях и в различных участках головы у дрозофилы. В настоящее время все больший размах приобретают исследования такого рода, особенно на растениях. Громадные биотехнологические фирмы, например МОНСАНТА, с годовым оборотом в десятки миллиардов долларов осуществляют на основе методов трансгенеза радикальные изменения регуляторных систем растений, добиваясь при этом возникновения качественно новых морфологических и биохимических свойств у трансгенных растений

База данных TRRD (Transcription Regulatory Regions Database)

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4