معلومة

4.2: المجموعات الوظيفية - علم الأحياء

4.2: المجموعات الوظيفية - 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.

المجموعات الوظيفية هي مجموعات من الذرات تحدث داخل الجزيئات العضوية وتمنح خصائص كيميائية محددة لتلك الجزيئات. عندما يتم عرض المجموعات الوظيفية ، يُشار إلى الجزيء العضوي أحيانًا باسم "R." على سبيل المثال ، يتم رسم الإيثانول عادةً على النحو التالي:

من أجل تكثيف الهيكل والتركيز على مجموعة الهيدروكسيل (الأكسجين والهيدروجين المرتبطين بالكربون الثاني) ، سيتم استبدال كل شيء بجانب مجموعة الهيدروكسيل بـ R ، على النحو التالي:

ملحوظة: لا يمثل R دائمًا نفس الجزيء العضوي. يمكن أن يمثل مجموعة لا حصر لها من الجزيئات.

تم العثور على المجموعات الوظيفية على طول "العمود الفقري للكربون" للجزيئات الكبيرة التي تتكون من سلاسل و / أو حلقات من ذرات الكربون مع الاستبدال العرضي لعنصر مثل النيتروجين أو الأكسجين. الجزيئات التي تحتوي على عناصر أخرى في عمودها الفقري الكربوني هي هيدروكربونات مستبدلة. لكل نوع من الأنواع الأربعة للجزيئات الكبيرة - البروتينات ، والدهون ، والكربوهيدرات ، والأحماض النووية - مجموعته المميزة من المجموعات الوظيفية التي تساهم بشكل كبير في اختلاف خصائصها الكيميائية ووظيفتها في الكائنات الحية.

خصائص المجموعات الوظيفية

يمكن للمجموعة الوظيفية المشاركة في تفاعلات كيميائية محددة. تتضمن بعض المجموعات الوظيفية المهمة في الجزيئات البيولوجية: مجموعات الهيدروكسيل والميثيل والكربونيل والكربوكسيل والأمينو والفوسفات والسلفهيدريل. تلعب هذه المجموعات دورًا مهمًا في تكوين الجزيئات مثل الحمض النووي والبروتينات والكربوهيدرات والدهون.

تصنيف المجموعات الوظيفية

تصنف المجموعات الوظيفية عادة على أنها كارهة للماء أو محبة للماء اعتمادًا على شحنتها أو قطبيتها. مثال على مجموعة كارهة للماء هو جزيء الميثان غير القطبي. من بين المجموعات الوظيفية المحبة للماء مجموعة الكربوكسيل الموجودة في الأحماض الأمينية ، وبعض سلاسل الأحماض الأمينية الجانبية ، ورؤوس الأحماض الدهنية التي تشكل الدهون الثلاثية والفوسفوليبيد. تتأين مجموعة الكربوكسيل هذه لإطلاق أيونات الهيدروجين (H+) من مجموعة —COOH مما أدى إلى شحن سلبي —COO مجموعة؛ هذا يساهم في الطبيعة المحبة للماء لأي جزيء يوجد عليه. المجموعات الوظيفية الأخرى ، مثل مجموعة الكاربونيل ، لديها ذرة أكسجين سالبة جزئيًا والتي قد تشكل روابط هيدروجينية مع جزيئات الماء ، مرة أخرى مما يجعل الجزيء أكثر محبة للماء.

الجدول 1. المجموعات الوظيفية الهامة في علم الأحياء
المجموعة الوظيفيةبنيةالخصائصالملامح العامة
هيدروكسيلقطبي

محبة للماء

تتميز بوجود H و O

بنية بسيطة

سلفهيدريلقطبيتتميز بوجود S.

بنية متفرعة بسيطة

الميثيلالغير قطبيتتميز بوجود H و C

بنية بسيطة

كاربونيلقطبيتتميز بوسط C و O

ملزمة إلى مجموعتين جانبيتين عضويتين

الارتباط المزدوج بالأكسجين يزيد من القطبية

الكربوكسيلمشحون ، مؤين لإطلاق H.+. نظرًا لأن مجموعات الكربوكسيل يمكن أن تطلق H+ تعتبر الأيونات في محلول حمضية.تتميز بالمركز C المرتبط بـ O و OH

حمضي

أمينومشحون ، يقبل H+ لتشكيل NH3+. نظرًا لأن المجموعات الأمينية يمكنها إزالة H+ من الحل ، فهي تعتبر أساسية.يتميز بوجود N.

هيكل متفرع

فوسفاتمشحون ، يتأين لإطلاق H.+. منذ مجموعات الفوسفات يمكن أن تطلق H+ الأيونات في المحلول تعتبر حمضية.

حمضي

تتميز بوجود ف

بنية معقدة

أسئلة الممارسة

الفركتوز هو سكر شائع ربما كنت على اتصال به في حياتك. ما هي المجموعات الوظيفية التي يمكن العثور عليها في جزيء الفركتوز؟

[صفوف منطقة الممارسة = "2 ″] [/ منطقة الممارسة]
[تكشف-إجابة q = ”860203 ″] إظهار الإجابة [/ تكشف-إجابة]
[hidden-answer a = ”860203 ″] يحتوي الفركتوز على مجموعات هيدروكسيل وكربونيل. مجموعات الهيدروكسيل محاطة بدائرة باللون الأحمر ، ومجموعة الكاربونيل محاطة بدائرة باللون الأرجواني:

[/ إجابة مخفية]

Leucine هو حمض أميني يلعب دورًا مهمًا في نمو العضلات. ما هي المجموعات الوظيفية التي يمكن العثور عليها في جزيء ليسين؟

[صفوف منطقة الممارسة = "2 ″] [/ منطقة الممارسة]
[تكشف-الإجابة q = ”516947 ″] إظهار الإجابة [/ تكشف-الإجابة]
[إجابة مخفية أ = ”516947 ″] يحتوي اللوسين على مجموعات كربوكسيل وأمينو وميثيل. مجموعة الكربوكسيل محاطة بدائرة زرقاء ، ومجموعة amnio محاطة بدائرة باللون الأخضر ، ومجموعة الميثيل محاطة بدائرة باللون الأرجواني.

[/ إجابة مخفية]

روابط الهيدروجين بين المجموعات الوظيفية

تعتبر الروابط الهيدروجينية بين المجموعات الوظيفية (داخل نفس الجزيء أو بين جزيئات مختلفة) مهمة لوظيفة العديد من الجزيئات الكبيرة وتساعدها على الانطواء بشكل صحيح والحفاظ على الشكل المناسب للعمل. تشارك روابط الهيدروجين أيضًا في عمليات التعرف المختلفة ، مثل اقتران القاعدة التكميلية للحمض النووي وربط الإنزيم بركائزه ، كما هو موضح في الشكل 1.

أهداف التعلم

الخصائص الفريدة للكربون تجعله جزءًا أساسيًا من الجزيئات البيولوجية. يرتبط الكربون بالأكسجين والهيدروجين والنيتروجين تساهميًا لتشكيل العديد من الجزيئات المهمة للوظيفة الخلوية. يحتوي الكربون على أربعة إلكترونات في غلافه الخارجي ويمكن أن يشكل أربعة روابط. يمكن أن يشكل الكربون والهيدروجين سلاسل أو حلقات هيدروكربونية. المجموعات الوظيفية هي مجموعات من الذرات تمنح خصائص محددة لسلاسل الهيدروكربون (أو الهيدروكربون البديل) أو الحلقات التي تحدد خصائصها الكيميائية الكلية ووظيفتها.


لكل مما يلي ، اكتب الصيغة الهيكلية و ال الصيغة الجزيئية.

الصيغة الجزيئية: ( نص_ <3> نص_<8>)

على الرغم من كتابة الصيغة المكثفة مع مجموعة الميثيل المرفقة بالكربون الثالث ، إذا نظرنا إلى الصيغة من اليمين إلى اليسار ، فسترى أنها مرتبطة بالكربون الثاني ، وبالتالي فإن أيًا من التمثيلات المذكورة أعلاه مقبولة.

الصيغة الجزيئية: ( نص_ <5> نص_<12>)

الصيغة الجزيئية: ( نص_ <2> نص_<6>)

لكل من المركبات العضوية التالية ، قم بإعطاء صيغة هيكلية مكثفة و ال الصيغة الجزيئية.

البناء المكثف: ( text_ <3> نص_<3>)

أعط صيغتين ممكنتين للمركب باستخدام الصيغة الجزيئية لـ ( text_ <4> نص_<10>).

الخياران الوحيدان المحتملان هما:

المجموعات الوظيفية (ESCK7)

يتم تحديد الطريقة التي يتفاعل بها المركب من خلال خاصية معينة لمجموعة الذرات والطريقة التي ترتبط بها (على سبيل المثال ، رابطة C المزدوجة (- ) C ، C (- ) مجموعة OH). هذا يسمى مجموعة وظيفية. هذه المجموعة مهمة في تحديد كيفية تفاعل المركب. ستخضع نفس المجموعة الوظيفية لنفس التفاعل (التفاعلات) الكيميائية أو ما شابهها بغض النظر عن حجم الجزيء الذي تشكل جزءًا منه. يمكن أن تحتوي الجزيئات على أكثر من مجموعة وظيفية.

في الكيمياء العضوية ، المجموعة الوظيفية هي مجموعة محددة من الذرات (والروابط بينها) المسؤولة عن التفاعلات الكيميائية المميزة لتلك الجزيئات.

في مجموعة واحدة من المركبات العضوية ، تسمى الهيدروكربونات، الروابط الفردية والمزدوجة والثلاثية بين ذرات الكربون تؤدي إلى ظهور الألكانات والألكينات والألكينات على التوالي. تعتبر الروابط المزدوجة بين الكربون والكربون (في الألكينات) والروابط الثلاثية بين الكربون والكربون (في الألكينات) أمثلة على المجموعات الوظيفية.

في مجموعة أخرى من المركبات العضوية تسمى كحول، يتم ربط ذرة الأكسجين والهيدروجين ببعضهما البعض لتشكيل المجموعة الوظيفية (وبعبارة أخرى ، يحتوي الكحول على ( نص)) فيه). تحتوي جميع الكحولات على ذرة أكسجين وهيدروجين مرتبطة ببعضها البعض في جزء ما من الجزيء.

يلخص الجدول 4.1 بعض المجموعات الوظيفية المشتركة. سننظر في هذه بمزيد من التفصيل لاحقًا في هذا الفصل.

اسم المجموعة

المجموعة الوظيفية

الصيغة الهيكلية

هالوالكان/هاليد الألكيل

الكوهرأ / الكانرأ

حمض الكربوكسيل

الجدول 4.1: بعض المجموعات الوظيفية للمركبات العضوية.

هناك بعض النقاط المهمة التي يجب ملاحظتها أثناء مناقشة المجموعات الوظيفية:

تأتي بداية الاسم المركب (البادئة) من عدد الكربون في أطول سلسلة:

تأتي نهاية الاسم المركب (اللاحقة) من المجموعة الوظيفية ، على سبيل المثال الألكان له اللاحقة -ane. الرجوع إلى الأمثلة في الجدول 4.1.

لمزيد من المعلومات حول تسمية الجزيئات العضوية ، انظر القسم 4.3.

الهياكل المشبعة وغير المشبعة (ESCK8)

تسمى الهيدروكربونات التي تحتوي على روابط مفردة فقط مشبع الهيدروكربونات لأن كل ذرة كربون مرتبطة بأكبر عدد ممكن من ذرات الهيدروجين. يوضح الشكل 4.12 جزيء الإيثان ، وهو هيدروكربون مشبع.

الشكل 4.12: هيدروكربون مشبع ، إيثان.

أ مشبع لا يحتوي المركب على روابط مزدوجة أو ثلاثية (أي لديه روابط مفردة فقط). جميع ذرات الكربون مرتبطة بأربع ذرات أخرى.

تسمى الهيدروكربونات التي تحتوي على روابط مزدوجة أو ثلاثية غير مشبع الهيدروكربونات لأنها لا تحتوي على أكبر عدد ممكن من ذرات الهيدروجين.

ان غير مشبع يحتوي المركب على روابط مزدوجة أو ثلاثية. لذلك يمكن ربط ذرة كربون بذرتين أو ثلاث ذرات أخرى فقط.

يوضح الشكل 4.13 جزيئات الإيثين والإيثين وهي هيدروكربونات غير مشبعة. إذا قارنت عدد ذرات الكربون والهيدروجين في جزيء الإيثان وجزيء الإيثين ، فسترى أن عدد ذرات الهيدروجين في الإيثين هو أقل من عدد ذرات الهيدروجين في الإيثان على الرغم من حقيقة أن كلاهما يحتوي على ذرتين من الكربون. من أجل أن يصبح المركب الهيدروكربوني غير المشبع مشبعًا ، يجب تكسير واحدة من اثنين (أو ثلاثة) روابط في رابطة مزدوجة (أو ثلاثية) ، وإضافة ذرات إضافية.

الشكل 4.13: الهيدروكربونات غير المشبعة: (أ) إيثين و (ب) إيثين.

الهيدروكربونات (ESCK9)

دعونا أولاً نلقي نظرة على مجموعة من المركبات العضوية المعروفة باسم الهيدروكربونات.

جزيء عضوي يحتوي فقط على ذرات كربون وهيدروجين مع عدم وجود مجموعات وظيفية أخرى إلى جانب روابط كربون-كربون مفردة أو مزدوجة أو ثلاثية.

تسمى الهيدروكربونات التي سنلقي نظرة عليها المركبات الأليفاتية. تنقسم المركبات الأليفاتية إلى مركبات لا حلقية (هياكل السلسلة) و مركبات حلقية (الهياكل الحلقية). تنقسم هياكل السلسلة أيضًا إلى هياكل تحتوي فقط سندات واحدة (الألكانات) ، تلك التي تحتوي على واحد على الأقل رابطة مزدوجة (الألكينات) وتلك التي تحتوي على واحد على الأقل السندات الثلاثية (الألكاينات).

تشتمل المركبات الحلقية (التي لن يتم تناولها في هذا الكتاب) على تراكيب مثل a حلقة السيكلوبنتان، والتي توجد في الفوم العازل وفي الأجهزة مثل الثلاجات والمجمدات. يلخص الشكل 4.14 تصنيف الهيدروكربونات.

الشكل 4.14: تصنيف الهيدروكربونات الأليفاتية.

المركب الأليفاتي هو مركب لا يحتوي على حلقة عطرية:

أبسط مركب عطري هو البنزين. توجد مركبات أليفاتية حلقية ، ولكن إذا احتوى المركب على حلقة عطرية ، فإنه يعتبر مركبًا عطريًا وليس مركبًا أليفاتيًا.

سننظر الآن في كل مجموعة من مجموعات الهيدروكربون الأليفاتية الحلقية بمزيد من التفصيل.

الألكانات

الألكانات عبارة عن هيدروكربونات تحتوي فقط على روابط تساهمية واحدة بين ذرات الكربون الخاصة بهم. هذا يعني أنهم كذلك مشبع المركبات وغير متفاعلة تمامًا. أبسط ألكان يحتوي على ذرة كربون واحدة فقط ويسمى الميثان. يظهر هذا الجزيء في الشكل 4.15.

الشكل 4.15: (أ) الهيكلية و (ب) تمثيلات الصيغة الجزيئية للميثان.

يحتوي الألكان الثاني في السلسلة على ذرتين من الكربون ويسمى الإيثان. هذا موضح في الشكل 4.16.

الشكل 4.16: (أ) الهيكلي، (ب) مكثف الهيكلية و (ج) تمثيلات الصيغة الجزيئية للإيثان. (د) نموذج ذري للإيثان.

يحتوي الألكان الثالث في السلسلة على ثلاث ذرات كربون ويسمى البروبان (الشكل 4.17).

الشكل 4.17: (أ) الهيكلي، (ب) مكثف الهيكلية و (ج) تمثيلات الصيغة الجزيئية للبروبان. (د) نموذج ثلاثي الأبعاد تم إنشاؤه بواسطة الكمبيوتر من البروبان.

عندما تنظر إلى الصيغة الجزيئية لكل من الألكانات ، يجب أن تلاحظ تطور النمط. لكل ذرة كربون تضاف إلى الجزيء ، تتم إضافة ذرتين من الهيدروجين. بمعنى آخر ، يختلف كل جزيء عن الذي قبله بـ ( text_ <2> ). وهذا ما يسمى ب سلسلة متجانسة.

السلسلة المتماثلة هي سلسلة من المركبات لها نفس الصيغة العامة. ستحتوي جميع الجزيئات في هذه السلسلة على نفس المجموعات الوظيفية.

تستخدم بعض الفطريات الألكانات كمصدر للكربون والطاقة. فطر واحد amorphotheca resinae (المعروف أيضًا باسم فطر الكيروسين) يفضل الألكانات المستخدمة في وقود الطائرات ، وهذا يمكن أن يسبب مشاكل للطائرات في المناطق الاستوائية.

الصيغة العامة مشابهة لكل من الصيغة الجزيئية والصيغة البنائية المكثفة. تتم كتابة المجموعة الوظيفية كما هي في الصيغة البنائية المكثفة (لجعلها أكثر وضوحًا) ، بينما تتم كتابة باقي الذرات في المركب بنفس أسلوب الصيغة الجزيئية. الألكانات لها الصيغة العامة: (لون< textbf_ < textbf> textbf_ < textbf <2n + 2 >>> ).

تعتبر الألكانات أهم مصدر للوقود في العالم وتستخدم على نطاق واسع في الصناعة الكيميائية.

الألكانات التي تحتوي على أربع ذرات كربون أو أقل هي غازات (مثل الميثان والإيثان).

(أ) فقاعات غاز الميثان تحترق و (ب) البروبان (تحت ضغط مرتفع) ينقل بالشاحنة.

البعض الآخر عبارة عن وقود سائل (مثل الأوكتان ، وهو مكون مهم للبنزين).

الشكل 4.19: الوقود السائل المحتوي على الأوكتان محفوظ في خزانات في محطات الوقود.

الألكينات

في الألكينات يجب أن يكون هناك رابطة مزدوجة واحدة على الأقل بين ذرتين من الكربون. هذا يعني أنهم كذلك غير مشبع و هي أكثر تفاعلية من الألكانات. أبسط ألكين هو الإيثين (المعروف أيضًا باسم الإيثيلين) ، والذي يظهر في الشكل 4.20.

الشكل 4.20: ملف (أ) الهيكلي، (ب) مكثف الهيكلية و (ج) تمثيلات الصيغة الجزيئية للإيثين. (د) نموذج ذري للإيثين.

كما هو الحال مع الألكانات ، تشكل الألكينات أيضًا سلسلة متجانسة. لديهم الصيغة العامة: (لون< textbf_ < textbf> textbf_ < textbf <2n> >> ). وبالتالي فإن الألكين الثاني في السلسلة سيكون ( text_ <3> نص_ <6> ). يُعرف هذا الجزيء بالبروبين (الشكل 4.21).

الشكل 4.21: إن (أ) الهيكلي، (ب) مكثف الهيكلية و (ج) تمثيلات الصيغة الجزيئية للبروبين.

يمكن أن يكون هناك أكثر من رابطة مزدوجة واحدة في ألكين كما هو موضح في الشكل 4.22. تتم تغطية تسمية هذه المركبات في القسم 4.3 ، تسمية IUPAC والصيغ.

لاحظ أنه إذا كان للألكين رابطان مزدوجان ، فإنه يسمى أ ديين.

إذا كنت لا تفهم أسماء المركبات ، فلا تقلق. سوف ندخل في مزيد من التفاصيل حول هذا لاحقًا في الفصل.

الشكل 4.22: التمثيلات الهيكلية لـ (أ) pent-1-ene و (ب) مكبوت-1،3-ديين.

الألكينات أكثر تفاعلاً من الألكانات لأنها غير مشبعة. كما هو الحال مع الألكانات ، فإن المركبات التي تحتوي على أربع ذرات كربون أو أقل هي غازات في درجة حرارة الغرفة. أولئك الذين لديهم خمس ذرات كربون أو أكثر هم سوائل.

للألكينات مجموعة متنوعة من الاستخدامات:

على سبيل المثال ، الإيثين مركب كيميائي يستخدم في النباتات لتحفيز نضج الثمار وفتح الأزهار.

(أ) الموز غير الناضج (الأخضر) والناضج (الأصفر) والموز (ب) نبات مزهر.

البروبين مركب مهم في صناعة البتروكيماويات. يتم استخدامه لصنع البولي بروبلين (انظر القسم 4.7 لمزيد من المعلومات) ويستخدم أيضًا كوقود للعمليات الصناعية الأخرى.

الشكل 4.24: مصباح مصنوع من مادة البولي بروبيلين. يستخدم البروبين لصنع مادة البولي بروبيلين.

الألكاينات

في الألكينات يجب أن يكون هناك رابطة ثلاثية واحدة على الأقل بين ذرتين من الكربون. إنها مركبات غير مشبعة وبالتالي فهي أكثر تفاعلًا من الألكانات. هم الصيغة العامة هو ( لون< textbf_ < textbf> textbf_ < textbf <2n-2> >> ). على سبيل المثال لكن -1-ين له الصيغة الجزيئية (< textbf_ <4> < textbf_ <6> >> ). أبسط ألكين هو الإيثين (الشكل 4.25) ، المعروف أيضًا باسم الأسيتيلين. يتم استخدام العديد من الألكينات لتركيب منتجات كيميائية أخرى.

الأسيتيلين هو الاسم الصناعي لمركب الإيثين العضوي. المواد الخام اللازمة لصنع الأسيتيلين هي كربونات الكالسيوم والفحم. من الاستخدامات المهمة للأسيتيلين لحام غاز الأوكسي أسيتيلين. يحترق غاز الوقود بالأكسجين في الشعلة. نظرًا لأن احتراق الألكينات والألكينات طارد للحرارة ، يتم إنتاج حرارة عالية بشكل لا يصدق ، وهي ساخنة بدرجة كافية لإذابة المعدن.

الشكل 4.25: (أ) الهيكلي، (ب) مكثف الهيكلية و (ج) التمثيلات الجزيئية للإيثين (الأسيتيلين). (د) نموذج ذري من ethyne.

تذكر أن الجزيئات العضوية لا تحتاج إلى أن تكون سلاسل مستقيمة. يمكن أن يكون لديهم مجموعات متفرعة أيضًا ، كما هو موضح في الشكل 4.26.

الشكل 4.26: مجموعة متفرعة من الميثيل على الكربون 2 من البيوتان (2-ميثيل بوتان).

يرد في الجدول 4.2 ملخص للتفاعل النسبي والسلسلة المتماثلة التي تحدث في الهيدروكربونات.


محتويات

للبروتينات الدموية وظائف بيولوجية متنوعة بما في ذلك نقل الغازات ثنائية الذرة ، والتحفيز الكيميائي ، واكتشاف الغازات ثنائية الذرة ، ونقل الإلكترون. يعمل حديد الهيم كمصدر أو حوض للإلكترونات أثناء نقل الإلكترون أو كيمياء الأكسدة والاختزال. في تفاعلات البيروكسيداز ، يعمل جزيء البورفيرين أيضًا كمصدر للإلكترون ، حيث يكون قادرًا على إلغاء تحديد موقع الإلكترونات الجذرية في الحلقة المترافقة. في نقل أو اكتشاف الغازات ثنائية الذرة ، يرتبط الغاز بحديد الهيم. أثناء الكشف عن الغازات ثنائية الذرة ، يؤدي ارتباط ليجند الغاز بحديد الهيم إلى إحداث تغييرات توافقية في البروتين المحيط. [7] بشكل عام ، ترتبط الغازات ثنائية الذرة فقط بالهيم المختزل ، مثل الحديدوز (II) بينما تدور معظم بيروكسيدازات بين الحديد (III) والحديد (IV) والبروتينات الهيمبروتينات المشاركة في الأكسدة والاختزال في الميتوكوندريا ، واختزال الأكسدة ، والدورة بين الحديد ( II) و Fe (III).

تم التكهن بأن الوظيفة التطورية الأصلية للبروتينات الدموية كانت نقل الإلكترون في مسارات التمثيل الضوئي البدائية القائمة على الكبريت في الكائنات الحية الشبيهة بالبكتيريا الزرقاء قبل ظهور الأكسجين الجزيئي. [8]

تحقق البروتينات الهيموبروتينات تنوعها الوظيفي الملحوظ من خلال تعديل بيئة الدورة الكلية للهيم داخل مصفوفة البروتين. [9] على سبيل المثال ، فإن قدرة الهيموجلوبين على توصيل الأكسجين بشكل فعال إلى الأنسجة ترجع إلى بقايا أحماض أمينية محددة تقع بالقرب من جزيء الهيم.[10] يرتبط الهيموجلوبين بشكل عكسي بالأكسجين في الرئتين عندما يكون الأس الهيدروجيني مرتفعًا ، ويكون تركيز ثاني أكسيد الكربون منخفضًا. عندما يتم عكس الوضع (انخفاض درجة الحموضة وتركيزات عالية من ثاني أكسيد الكربون) ، فإن الهيموجلوبين سيطلق الأكسجين في الأنسجة. تُعرف هذه الظاهرة ، التي تنص على أن ألفة ارتباط الهيموغلوبين بالأكسجين تتناسب عكسياً مع كل من الحموضة وتركيز ثاني أكسيد الكربون ، بتأثير بور. [11] الآلية الجزيئية الكامنة وراء هذا التأثير هي التنظيم الفراغي لسلسلة الغلوبين ، حيث تصبح بقايا الهيستيدين ، الواقعة بجوار مجموعة الهيم ، مشحونة إيجابًا في ظل الظروف الحمضية (التي تسببها ذوبان ثاني أكسيد الكربون2 في عضلات العمل ، وما إلى ذلك) ، وإطلاق الأكسجين من مجموعة الهيم. [12]

الهيمس الرئيسية تحرير

هناك عدة أنواع مهمة من الناحية البيولوجية من الهيم:

هيم أ هيم ب هيم سي هيم يا
رقم PubChem 7888115 444098 444125 6323367
صيغة كيميائية ج49ح56ا6ن4الحديد ج34ح32ا4ن4الحديد ج34ح36ا4ن4س2الحديد ج49ح58ا5ن4الحديد
المجموعة الوظيفية في C3 –CH (OH) CH2بعيد –CH = CH2 –CH (سيستين-س-yl) CH3 –CH (OH) CH2بعيد
المجموعة الوظيفية في C8 –CH = CH2 –CH = CH2 –CH (سيستين-س-ل) CH3 –CH = CH2
المجموعة الوظيفية في C18 –CH = س - CH3 - CH3 - CH3

النوع الأكثر شيوعًا هو الهيم ب تشمل الأنواع المهمة الأخرى الهيم أ و الهيم ج. عادةً ما يتم تحديد الهيمات المعزولة بأحرف كبيرة بينما يتم تحديد الهيمات المرتبطة بالبروتينات بأحرف صغيرة. يشير السيتوكروم أ إلى الهيم أ في تركيبة محددة مع بروتين الغشاء الذي يشكل جزءًا من أوكسيديز السيتوكروم سي. [15]

هيميس أخرى تحرير

  • هيم ل هو مشتق من الهيم B الذي يرتبط تساهميًا ببروتين اللاكتوبيروكسيديز ، اليوزينوفيل بيروكسيديز ، وبيروكسيداز الغدة الدرقية. تؤدي إضافة البيروكسيد مع الجلوتاميل 375 والأسبارتيل 225 من اللاكتوبيروكسيديز إلى تكوين روابط استر بين بقايا الأحماض الأمينية ومجموعات الهيم 1 و 5 ميثيل على التوالي. [16] يُعتقد أن روابط استر مماثلة مع مجموعتي الميثيل هاتين تتشكل في الحمضات وبيروكسيدات الغدة الدرقية. هيم ل هي إحدى الخصائص المهمة لبيروكسيدات نباتات البيروكسيداز الحيوانية التي تتضمن الهيم ب. اللاكتوبيروكسيديز و يوزينوفيل بيروكسيديز هما إنزيمات وقائية مسؤولة عن تدمير البكتيريا والفيروسات الغازية. بيروكسيداز الغدة الدرقية هو إنزيم يحفز التخليق الحيوي لهرمونات الغدة الدرقية المهمة. نظرًا لأن اللاكتوبيروكسيديز يدمر الكائنات الحية الغازية في الرئتين والفضلات ، يُعتقد أنه إنزيم وقائي مهم. [17]
  • هيم م هو مشتق من الهيم B مرتبط تساهميًا في الموقع النشط للميلوبيروكسيديز. هيم م يحتوي على رابطتي استر في مجموعات الهيم 1 و 5 ميثيل الموجودة أيضًا في الهيم ل من بيروكسيدات الثدييات الأخرى ، مثل لاكتوبيروكسيديز و يوزينوفيل بيروكسيديز. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تكوين رابط أيون السلفوناميد الفريد بين الكبريت في بقايا الأحماض الأمينية الميثيونيل ومجموعة الهيم 2-فينيل ، مما يمنح هذا الإنزيم القدرة الفريدة على أكسدة أيونات الكلوريد والبروميد بسهولة إلى هيبوكلوريت وهيبوبروميت. يوجد الميلوبيروكسيديز في العدلات في الثدييات وهو مسؤول عن تدمير البكتيريا الغازية والعوامل الفيروسية. ربما يصنع الهايبوبروميت عن طريق "الخطأ". يعتبر كل من هيبوكلوريت وهيبوبروميت من الأنواع شديدة التفاعل المسؤولة عن إنتاج النيوكليوسيدات المهلجنة ، وهي مركبات مطفرة. [18] [19]
  • هيم د هو مشتق آخر من الهيم B ، ولكن حيث تشكل السلسلة الجانبية لحمض البروبيونيك عند الكربون في الموضع 6 ، والذي يتم هيدروكسيله أيضًا ، γ-سبيرولاكتون. يتم أيضًا معالجة الحلقة III هيدروكسيل في الموضع 5 ، في التشكل عبر لمجموعة اللاكتون الجديدة. [20] Heme D هو موقع لتقليل الأكسجين إلى الماء لأنواع عديدة من البكتيريا ذات توتر أكسجين منخفض. [21]
  • هيم اس يرتبط بالهيم B من خلال وجود مجموعة رسمية في الموضع 2 بدلاً من مجموعة 2-vinyl. تم العثور على Heme S في الهيموغلوبين لبعض أنواع الديدان البحرية. تم توضيح الهياكل الصحيحة للهيم B و heme S لأول مرة بواسطة الكيميائي الألماني هانز فيشر. [22]

تعكس أسماء السيتوكرومات عادةً (ولكن ليس دائمًا) أنواع الهيمات التي تحتوي عليها: السيتوكروم أ يحتوي على الهيم أ ، السيتوكروم ج يحتوي على الهيم ج ، إلخ. ربما تم تقديم هذه الاتفاقية لأول مرة مع نشر بنية الهيم أ.

استخدام الأحرف الكبيرة لتعيين نوع تحرير الهيم

تم إضفاء الطابع الرسمي على ممارسة تعيين الهيموس بأحرف كبيرة في حاشية سفلية في ورقة كتبها Puustinen و Wikstrom [23] والتي تشرح الشروط التي يجب أن يتم فيها استخدام حرف كبير: "نحن نفضل استخدام الأحرف الكبيرة لوصف هيكل الهيم على أنه معزولة.يمكن بعد ذلك استخدام الأحرف الصغيرة بحرية في السيتوكروم والإنزيمات ، وكذلك لوصف مجموعات الهيم الفردية المرتبطة بالبروتين (على سبيل المثال ، السيتوكروم bc ، ومجمعات aa3 ، السيتوكروم ب.5، هيم ج1 من قبل الميلاد1 معقدة ، heme a3 من aa3 بعبارة أخرى ، سيتم تعيين المركب الكيميائي بحرف كبير ، لكن حالات محددة في الهياكل ذات الأحرف الصغيرة. وهكذا ، سيتوكروم أوكسيديز ، الذي يحتوي على نصفي A (heme a و heme a3) في تركيبته ، يحتوي على مولين من الهيم أ لكل بروتين مول. السيتوكروم قبل الميلاد1، مع هيميس بح، بإل، و ج1، يحتوي على الهيم B والهيم C بنسبة 2: 1. يبدو أن هذه الممارسة قد نشأت في ورقة كتبها Caughey and York حيث تم تعيين منتج إجراء عزل جديد لهيم السيتوكروم aa3 على الهيم A لتمييزه عن الاستعدادات السابقة: "منتجنا ليس مطابقًا من جميع النواحي مع heme a الذي تم الحصول عليه في الحل من قبل عمال آخرين عن طريق تقليل الهيمين كما تم عزله سابقًا (2). لهذا السبب ، سنقوم بتعيين منتجنا heme A حتى يمكن تبرير الاختلافات الواضحة. ". [24] في ورقة لاحقة ، [25] تستخدم مجموعة كوجي الأحرف الكبيرة للهيم B و C المعزولين وكذلك A.

تسمى العملية الأنزيمية التي تنتج الهيم بشكل صحيح تخليق البورفيرين ، حيث أن جميع المركبات الوسيطة هي رباعي البيرولات المصنفة كيميائيًا على أنها بورفيرين. يتم الحفاظ على هذه العملية بشكل كبير عبر علم الأحياء. في البشر ، يخدم هذا المسار بشكل حصري تقريبًا لتشكيل الهيم. في البكتيريا ، ينتج أيضًا مواد أكثر تعقيدًا مثل العامل المساعد F430 والكوبالامين (فيتامين ب12). [26]

يبدأ المسار من خلال تخليق حمض δ-aminolevulinic (dALA أو δALA) من حمض الجلايسين الأميني وسكسينيل CoA من دورة حمض الستريك (دورة كريبس). إنزيم تحديد المعدل المسؤول عن هذا التفاعل ، ALA سينثاس، ينظم بشكل سلبي عن طريق تركيز الجلوكوز والهيم. تتمثل آلية تثبيط ALAs بواسطة الهيم أو الهيمين في تقليل استقرار تخليق الرنا المرسال وتقليل تناول الرنا المرسال في الميتوكوندريا. هذه الآلية لها أهمية علاجية: تسريب هيم ارجينات أو الهيماتين يمكن أن يجهض الجلوكوز هجمات البورفيريا المتقطعة الحادة في المرضى الذين يعانون من خطأ فطري في التمثيل الغذائي لهذه العملية ، عن طريق تقليل نسخ ALA synthase. [27]

الأعضاء التي تشارك بشكل رئيسي في تخليق الهيم هي الكبد (حيث يكون معدل التوليف متغيرًا بدرجة كبيرة ، اعتمادًا على تجمع الهيم النظامي) ونخاع العظم (حيث يكون معدل تخليق الهيم ثابتًا نسبيًا ويعتمد على إنتاج الغلوبين السلسلة) ، على الرغم من أن كل خلية تتطلب الهيم لتعمل بشكل صحيح. ومع ذلك ، نظرًا لخصائصه السامة ، فإن البروتينات مثل Hemopexin (Hx) مطلوبة للمساعدة في الحفاظ على المخازن الفسيولوجية للحديد من أجل استخدامها في التخليق. [28] يُنظر إلى Heme على أنه جزيء وسيط في تقويض الهيموغلوبين في عملية استقلاب البيليروبين. يمكن أن تؤدي العيوب في الإنزيمات المختلفة في تخليق الهيم إلى مجموعة من الاضطرابات تسمى البورفيريا ، وتشمل البورفيريا الحادة المتقطعة ، البورفيريا الكريات الحمر الخلقية ، البورفيريا الجلدية المتأخرة ، البورفيريا الوراثية ، البورفيريا المتغيرة ، البروفيريا المكونة للكريات الحمر. [29] [ بحاجة لمصدر ]

تستخدم شركة Impossible Foods ، منتجي بدائل اللحوم النباتية ، عملية تخليق هيم متسارعة تتضمن ليغيموغلوبين جذر فول الصويا والخميرة ، مضيفة الهيم الناتج إلى عناصر مثل فطائر البرجر المستحيلة الخالية من اللحم (نباتي). تم استخراج الحمض النووي لإنتاج ليغيموغلوبين من عقيدات جذر فول الصويا وتم التعبير عنه في خلايا الخميرة لزيادة إنتاج الهيم لاستخدامه في البرغر الخالي من اللحم. [30] تدعي هذه العملية أنها تخلق نكهة لحمية في المنتجات الناتجة. [31] [32]

يبدأ التدهور داخل البلاعم في الطحال ، والتي تزيل كريات الدم الحمراء القديمة والتالفة من الدورة الدموية. في الخطوة الأولى ، يتم تحويل الهيم إلى بيليفيردين بواسطة إنزيم أوكسيجيناز الهيم (HO). [33] يتم استخدام NADPH كعامل اختزال ، ويدخل الأكسجين الجزيئي في التفاعل ، ويتم إنتاج أول أكسيد الكربون (CO) ويتم إطلاق الحديد من الجزيء مثل أيون الحديد (Fe 2+). [34] يعمل أول أكسيد الكربون كمرسل خلوي ويعمل في توسع الأوعية. [35]

بالإضافة إلى ذلك ، يبدو أن تدهور الهيم هو استجابة محفوظة تطوريًا للإجهاد التأكسدي. باختصار ، عندما تتعرض الخلايا للجذور الحرة ، هناك تحريض سريع للتعبير عن إنزيم الهيم أوكسيجيناز -1 المستجيب للإجهاد (HMOX1) الذي يقوّض الهيم (انظر أدناه). [36] لا يزال سبب وجوب زيادة الخلايا أضعافًا مضاعفة قدرتها على تحلل الهيم استجابةً للإجهاد التأكسدي غير واضح ، لكن يبدو أن هذا جزء من الاستجابة الوقائية الخلوية التي تتجنب الآثار الضارة للهيم الحر. عندما تتراكم كميات كبيرة من الهيم الحر ، فإن أنظمة إزالة سموم الهيم / تدهورها تغمرها ، مما يمكّن الهيم من ممارسة آثاره الضارة. [28]

الهيم الهيم أوكسجيناز -1 بيليفيردين + حديد 2+
H + + NADPH + O2 NADP + CO

في التفاعل الثاني ، يتم تحويل البيليفيردين إلى البيليروبين عن طريق اختزال البيليفيردين (BVR): [37]

يتم نقل البيليروبين إلى الكبد عن طريق الانتشار الميسر المرتبط بالبروتين (ألبومين المصل) ، حيث يترافق مع حمض الجلوكورونيك ليصبح أكثر قابلية للذوبان في الماء. يتم تحفيز التفاعل بواسطة إنزيم UDP-glucuronosyltransferase. [38]

يُفرز هذا النوع من البيليروبين من الكبد في الصفراء. يعد إفراز البيليروبين من الكبد إلى القنوات الصفراوية عملية نشطة تعتمد على الطاقة وتحد من المعدل. تقوم البكتيريا المعوية بتفكيك البيليروبين ديجلوكورونيد وتحويل البيليروبين إلى يوروبيلينوجينات. يتم امتصاص بعض اليوروبيلينوجين عن طريق الخلايا المعوية وتنتقل إلى الكلى وتفرز مع البول (اليوروبيلين ، وهو نتاج أكسدة اليوروبيلينوجين ، وهو المسؤول عن اللون الأصفر للبول). ينتقل الباقي إلى أسفل الجهاز الهضمي ويتحول إلى مادة ستيركوبيلينوجين. يتأكسد هذا إلى ستيركوبيلين ، الذي يفرز وهو المسؤول عن اللون البني للبراز. [39]


علم الجينوم: الدراسات الهيكلية والوظيفية لعلم الجينوم

تم تقديم مصطلح الجينوم بواسطة H. Winkler (1920) للإشارة إلى المجموعة الكاملة من الجينات الصبغية والكروموسومية الزائدة الموجودة في الكائن الحي ، بما في ذلك الفيروس.

مصطلح علم الجينوم الذي صاغه T.H. Roderick (1987) يعني رسم الخرائط والتسلسل لتحليل بنية وتنظيم الجينومات. لكن علم الجينوم حاليًا يتضمن تسلسل الجينوم ، وتحديد المجموعة الكاملة من البروتينات المشفرة بواسطة كائن حي ، وعمل الجينات والمسارات الأيضية في الكائن الحي.

تنقسم دراسة علم الجينوم إلى المجالين التاليين:

1. يتعامل علم الجينوم البنيوي مع تحديد التسلسل الكامل للجينوم أو المجموعة الكاملة من البروتينات التي ينتجها كائن حي. الخطوات المختلفة المتضمنة هي: (1) إنشاء خرائط جينية وفيزيائية عالية الدقة ، (2) تسلسل الجينوم ، و (3) تحديد المجموعة الكاملة للبروتينات في الكائن الحي. كما يتضمن تحديد الهياكل ثلاثية الأبعاد للبروتينات المعنية.

2. علم الجينوميات الوظيفية يدرس عمل الجينات والمسارات الأيضية ، أي أنماط التعبير الجيني في الكائنات الحية.

تسلسل الجينوم:

يعد تسلسل الجينوم عملية معقدة للغاية وتتطلب تقنيًا. دفعة واحدة ، يمكن تسلسل جزء من 500-600 نقطة أساس. في المقابل ، الجينوم كبير للغاية ، على سبيل المثال ، 4.2 × 10 6 للإشريكية القولونية و 3.2 × 10 9 نقطة أساس للبشر. لذلك ، يجب الحصول على تسلسل الجينوكسني في عدد كبير جدًا من القطع الصغيرة ، ثم يتم تجميع هذه القطع في تسلسل للجينوم.

يتم إنشاء القطع المستخدمة في التسلسل عن طريق كسر الحمض النووي الجيني إلى أجزاء في نقاط عشوائية. نتيجة لذلك ، يجب تحديد موقع الشظية في الجينوم بشكل تجريبي. يتم استنساخ جميع الأجزاء التي تم الحصول عليها من الحمض النووي الجيني للكائن الحي في ناقل مناسب ، مما يؤدي إلى إنشاء مكتبة جينومية للكائن الحي. طريقتان لتسلسل الجينوم هما: (أ) تسلسل استنساخ تلو الآخر و (ب) تسلسل بندقية الرصاص.

(أ) استنساخ من خلال تسلسل الاستنساخ:

في هذه الطريقة ، يتم محاذاة الأجزاء أولاً في contigs وتسمى أيضًا بالتسلسل الموجه لـ contigs BAC. يتكون contig من سلسلة من الحيوانات المستنسخة التي تحتوي على قطع متداخلة من الحمض النووي التي تحول منطقة معينة من الكروموسوم أو حتى الكروموسوم بأكمله. عادة ما يتم بناؤها باستخدام BAC (كروموسوم اصطناعي بكتيري) ومستنسخات كونية.

يتمثل النهج العام في إنشاء contigs في تحديد الحيوانات المستنسخة التي تحتوي على مقاطع DNA متجاورة من الكروموسوم ، على سبيل المثال ، المشي الكروموسوم ، والقفز الكروموسوم ، وما إلى ذلك. وبالتالي يجب أن تحتوي أعضاء contig على نفس المنطقة المتداخلة للسماح بتحديد موقعهم بدقة -في الوحدة. الهدف النهائي من إجراءات رسم الخرائط الفيزيائية هو الحصول على كونتيج كامل لكل كروموسوم في الجينوم.

يمكن ربط شظايا الحمض النووي المستنسخة من كونتيج بالمواقع الموجودة على طول الكروموسوم الذي تم الحصول عليه من رسم الخرائط الوراثية أو الوراثية الخلوية. يمكن تحقيق ذلك من خلال تحديد أعضاء contig التي تحتوي على إدخالات بها مثل هذه الجينات التي تم تعيينها بالفعل عن طريق الربط أو طرق علم الخلايا. سيسمح هذا بمحاذاة الأعضاء الآخرين للكونتيج على طول الكروموسوم. بدلاً من ذلك ، يمكن استخدام RFLP (تعدد أشكال طول جزء التقييد) وعلامات الحمض النووي الأخرى لربط المواقع في خريطة الارتباط بأعضاء contig.

(ب) تسلسل البندقية:

في هذا النهج ، يتم ترتيب الحيوانات المستنسخة المختارة عشوائيًا حتى يتم تحليل جميع الحيوانات المستنسخة في مكتبة الجينوم. ينظم برنامج المجمع معلومات تسلسل النوكليوتيدات التي يتم الحصول عليها في تسلسل الجينوم. تعمل هذه الإستراتيجية بشكل جيد مع جينومات بدائية النواة التي تحتوي على القليل من الحمض النووي المتكرر. لكن الجينومات حقيقية النواة لها الكثير من التسلسلات المتكررة التي تخلق ارتباكًا في محاذاة التسلسل. يتم حل هذه المشكلات باستخدام قوى الحوسبة الهائلة والبرامج المتخصصة وتجنب المناطق الغنية بالحمض النووي المتكرر (على سبيل المثال ، المناطق المركزية والتيلوميرية).

تجميع تسلسل الجينوم:

استلزمت مشاريع تسلسل الجينوم تطوير تقنيات عالية الإنتاجية تولد البيانات بمعدل سريع جدًا. استلزم هذا استخدام أجهزة الكمبيوتر لإدارة هذا الفيض من المعلومات وأدى إلى ولادة نظام جديد يسمى المعلوماتية الحيوية. تتعامل المعلوماتية الحيوية مع تخزين وتحليل وتفسير واستخدام المعلومات المتعلقة بالنظم البيولوجية (أنشطة مثل تجميع تسلسل الجينوم ، وتحديد الجينات ، وتخصيص وظائف للجينات المحددة ، وإعداد قواعد البيانات ، وما إلى ذلك).

من أجل التأكد من أن تسلسل النوكليوتيدات في الجينوم كامل وخالي من الأخطاء ، يتم تسلسل الجينوم أكثر من مرة. بمجرد تسلسل جينوم الكائن الحي ، وتجميعه وتصحيحه (تصحيح الأخطاء) ، تبدأ المرحلة التالية من علم الجينوم ، أي التعليق التوضيحي.

توقع الجينات والعد:

بعد الحصول على تسلسل الجينوم والتحقق من دقته ، فإن المهمة التالية هي العثور على جميع الجينات التي تشفر البروتينات. هذه هي الخطوة الأولى في التعليق التوضيحي. التعليق التوضيحي هو عملية تحدد الجينات وتسلسلها التنظيمي ووظائفها (وظائفها). كما أنه يحدد الجينات غير المشفرة للبروتين بما في ذلك تلك التي ترمز لـ r-RNA و t-RNA و RNAs النووية الصغيرة. بالإضافة إلى ذلك ، يتم تحديد وتمييز العناصر الوراثية المتنقلة وعائلات التسلسل المتكرر.

يتم تحديد موقع جينات ترميز البروتين عن طريق فحص التسلسل باستخدام برنامج كمبيوتر أو بالعين. يتم تحديد جينات ترميز البروتين من خلال إطارات القراءة المفتوحة (ORFs). يحتوي ORF على سلسلة من الكودونات التي تحدد تسلسل الأحماض الأمينية ، ويبدأ برمز بدء (عادةً ATG) وينتهي بكودون إنهاء (TAA) TAG أو TGA). يتم تحديد ORFs عادة عن طريق الكمبيوتر وهي طريقة فعالة للجينوم البكتيري.

تمتلك الجينات الموجودة في جينومات حقيقيات النوى (بما في ذلك الجينوم البشري) العديد من الميزات التي تجعل البحث المباشر أقل فائدة. أولاً ، معظم الجينات حقيقية النواة لها نمط من exons (مناطق ترميز) بالتناوب مع إنترونات (مناطق غير مشفرة). نتيجة لذلك ، لا يتم تنظيم هذه الجينات على أنها ORFs مستمرة. ثانيًا ، غالبًا ما تكون الجينات في البشر وحقيقيات النوى الأخرى متباعدة على نطاق واسع ، مما يزيد من فرص العثور على جينات خاطئة. لكن الإصدارات الأحدث من برنامج مسح ORF للجينومات حقيقية النواة تجعل المسح أكثر كفاءة.

بعد تحليل التسلسل الجيني والتنبؤ بالجينات ، يتم فحص كل جين واحدًا تلو الآخر لتحديد وظيفة منتج الجين المشفر وتصنيفه إلى مجموعات وظيفية. يتضمن هذا التحليل عدة برامج. على سبيل المثال ، قد يبحث المرء في قواعد البيانات مثل Gene Bank ، للعثور على جينات مماثلة معزولة عن كائنات أخرى. يمكن مقارنة ORFs المتوقعة مع تلك الموجودة في الجينات البكتيرية المعروفة والمميزة جيدًا. أخيرًا ، يمكن للمرء أن يبحث عن مثل هذه التسلسلات النوكليوتيدية للزخارف الوظيفية التي تشفر مجالات البروتين المرتبطة بوظائف محددة.

وبالتالي ، فإن الهدف من تحليل الجينوم هو تحديد وظائف جميع الجينات وفهم كيفية تفاعل هذه الجينات في تطور ووظيفة الكائن الحي.

علم الجينوم الوظيفي:

يمكن تعريفه على أنه تحديد وظيفة جميع المنتجات الجينية المشفرة بواسطة جينوم الكائن الحي. وهي تشمل المعلمات التالية: (1) متى وأين يتم التعبير عن جينات معينة (التنميط التعبير) ، (2) وظائف جينات معينة عن طريق التحور الانتقائي للجينات المرغوبة ، و (3) التفاعلات التي تحدث بين البروتينات وبين البروتين والجزيئات الأخرى. يحاول علم الجينوم الوظيفي فحص جميع الجينات الموجودة في الجينوم دفعة واحدة. لذلك ، فإن التقنيات المستخدمة في الجينوميات الوظيفية تمكن من تحليل الإنتاجية العالية التي تتيح تراكم البيانات بسرعة كبيرة.

(ط) التنميط التعبير:

يُطلق على تحديد أنواع الخلايا / الأنسجة التي يتم التعبير عن الجين فيها وكذلك عندما يتم التعبير عن الجين تنميط التعبير.الهدف من علم الجينوم الوظيفي هو دراسة نمط التعبير لجميع الجينات الموجودة في الجينوم في نفس الوقت وهذا ما يسمى التنميط العالمي للتعبير. يمكن القيام بذلك إما على مستوى الحمض النووي الريبي أو على مستوى البروتين. على مستوى الحمض النووي الريبي ، يمكن للمرء أن يستخدم إما أخذ عينات من التسلسل المباشر أو مصفوفات الحمض النووي.

على مستوى البروتين ، يمكن للمرء استخدام إما الرحلان الكهربائي ثنائي الأبعاد ، متبوعًا بقياس الطيف الكتلي أو مصفوفات البروتين. يوفر التنميط العالمي للتعبير نظرة ثاقبة للظواهر البيولوجية المعقدة ، بما في ذلك التمايز ، والاستجابة للإجهاد ، وظهور المرض ، وما إلى ذلك ، كما يوفر طريقة جديدة لتحديد الأنماط الظاهرية الخلوية.

(2) تحديد وظيفة الجينات:

يتمثل أحد الجوانب المهمة لعلم الجينوم الوظيفي في تحديد وظيفة جينات معينة / متواليات مجهولة. تتمثل إحدى الطرق الفعالة لتحقيق ذلك في استنساخ الجين وتحوره في المختبر وإعادة إدخال الجين المتحور في الكائن الحي المضيف وتحليل تأثيره. تم تطوير الجينوم في مكتبات متحولة في العديد من الكائنات الحية النموذجية مثل البكتيريا والخميرة والنباتات والثدييات. يشار إلى هذا أحيانًا باسم الجينوم الطفري. يمكن إنشاء مثل هذه المكتبة بإحدى الطرق الثلاث التالية:

(أ) طفرة منهجية لكل جين واحد في وقت واحد والتي ستولد بنكًا من سلالات متحولة محددة.

(ب) في النهج العشوائي ، يتم تحوير الجينات بشكل عشوائي ثم يتم توصيف الطفرات الفردية وفهرستها.

(ج) في هذا النهج ، يتم استخدام مجموعة من التقنيات لمنع التعبير عن مجموعات محددة من الجينات.

(3) تفاعلات البروتين:

تعكس وظيفة الجينات سلوك البروتينات المشفرة بواسطتها. قد يُنظر إلى هذا السلوك على أنه سلسلة من التفاعلات بين البروتينات المختلفة ، وبين البروتينات والجزيئات الأخرى. تتم دراسة تفاعلات البروتين باستخدام تقنيات عالية الإنتاجية. يسمح عدد من طرق رسم خرائط تفاعل البروتين المستندة إلى المكتبة بفحص مئات أو آلاف البروتينات في وقت واحد. يمكن فحص هذه التفاعلات في المختبر أو في الجسم الحي. يتم استيعاب بيانات تفاعل البروتين من مصادر مختلفة في قواعد البيانات.


أساليب

تعريف "التوقيع الإعلامي"

يتم تطبيق PCA على جدول بيانات التعبير الجيني حيث تتوافق الأعمدة مع الجينات من مجموعة الجينات المحددة وحيث تتوافق الصفوف مع العينات. إذا كان التباين الموضح بواسطة المكون الرئيسي الأول المحسوب لمثل هذا الجدول أكبر بكثير من مجموعة عشوائية من الجينات من نفس الحجم ، فإن مجموعة الجينات المدروسة تسمى مفرطة التشتت. حدسيًا ، تمتلك مجموعة الجينات المفرطة التشتت مساهمة أقوى في تباين البيانات أكثر مما كان متوقعًا عن طريق الصدفة. وبالمثل ، إذا كانت النسبة بين التباينات الموضحة بواسطة المكونين الأساسيين الأول والثاني المحسوبة للجدول المذكور أعلاه أكبر منها لمجموعة عشوائية من الجينات ، فإن مجموعة الجينات المعينة تسمى منسقة. حدسيًا ، فإن وجود فجوة ذات دلالة إحصائية بين القيمة الذاتية الأولى والثانية لمصفوفة التغاير يتوافق مع زيادة عامة في الارتباطات الزوجية بين جينات التوقيع وما يمكن ملاحظته بشكل عشوائي. تتمثل ميزة وجود مجموعة جينات منسقة في أنها تحدد محور التباين الرئيسي في التوزيع متعدد الأبعاد للعينات ، وبالتالي تصنف العينات بقوة بشكل مستقل في المجموعة التي تنتمي إليها العينات (انظر الشكل 1). في سياق بيولوجيا السرطان ، نحدد بالمعلومات مجموعة الجينات التي يتم تفريقها وتنسيقها في وقت واحد في أكثر من نوعين من السرطان.

بيانات النسخ المستخدمة في تحليلنا

للبحث بشكل منهجي عن التواقيع الإعلامية ، خلاصة وافية كبيرة من TCGA لعموم السرطان لبيانات التعبير الجيني المستمدة من 32 نوعًا من السرطان الصلب (ACC ، BLCA ، BRCA ، CESC ، CHOL ، COAD ، DLBC ، ESCA ، GBM ، HNSC ، KICH ، KIRC ، KIRP تم استخدام ، LGG ، LIHC ، LUAD ، LUSC ، MESO ، OV ، PAAD ، PCPG ، PRAD ، READ ، SARC ، SKCM ، STAD ، TGCT ، THCA ، THYM ، UCEC ، UCS ، UVM). تم تنزيل البيانات من TCGA وتطبيعها. تم الإبلاغ عن نظرة عامة على العينات المتاحة لأنواع الورم المختلفة في الجدول التكميلي S1.

مجموعات التواقيع المستخدمة في التحليل

تم اعتبار مجموعة كبيرة تتكون من كل من التوقيعات المستمدة من البيانات والمستندة إلى المعرفة كمدخلات لتحليلنا. مجموعات التوقيع: قاعدة بيانات التوقيع الجزيئي (MsigDB v5.2) ، 17 ACSN ، 48 أعلى جينات الإسناد للمكونات التي حددها Biton et al. (يشار إليها هنا باسم CIT) ، تم تنزيل 49 و SPEED ، 8 ، والحصول على مجموعة كاملة من 12096 توقيعًا. نحن نعتبر التوقيعات المستمدة من البيانات: CIT ، و SPEED ، وبعض فئات MSigDB (مجموعات من الجينات المعبر عنها بشكل مشترك في خلاصات ميكروأري (C4) ، وتوقيعات تنشيط المسار السرطاني (C6) ، ومجموعة كبيرة من الظروف المناعية (C7) ، و الاضطرابات الكيميائية والوراثية (CGP) جزء من المسارات الكنسية لمجموعة MSigDB والتوقيعات التجريبية المنسقة من المنشورات (C2)). نحن نعتبر التوقيعات المستندة إلى المعرفة: فئتي ACSN و MSigDB: الجينات التي تشترك في الزخارف التنظيمية لرابطة الدول المستقلة (C3) ، والجينات المجمعة وفقًا لفئات GO (C5) ، والمسارات الكنسية ، بما في ذلك المعروفة جيدًا قواعد بيانات BIOCARTA و KEGG و REACTOME. لا ترتبط جينات مجموعات MSigDB المجمعة حسب موقعها في الجينوم البشري (C1) و H مع أي من التصنيفين السابقين.

إجراء لتحديد أولويات تلك التوقيعات المفيدة في بيولوجيا السرطان

لاكتشاف أي من التوقيعات البالغ عددها 12،096 توقيعًا كانت مفيدة ، استخدمنا أداة التمثيل والقياس الكمي لنشاط الوحدة النمطية (ROMA) ، المصممة للكشف القوي عن مجموعات الجينات المنتشرة والمنسقة. 42 وهكذا تم تقييم نشاط كل توقيع في جميع مجموعات بيانات التعبير الـ 32 ، الموصوفة سابقًا ، بشكل منفصل. لقد أخذنا في الاعتبار ناتج قيمتين p لـ ROMA: الأول مرتبط بالتباين الموضح بواسطة المكون الرئيسي الأول (درجة ROMA L1) والثاني مرتبط بالنسبة بين التباينات الموضحة بواسطة المكونين الأساسيين الأول والثاني (ROMA L1 / درجة L2). الاثنان ص- تم تصحيح القيم للاختبارات المتعددة باستخدام طريقة Benjamini-Hochberg. وبالتالي سوف نشير فيما يلي مع P_FDRs إلى التصحيح ص-القيم. تم إعطاء الأولوية فقط لتلك التوقيعات التي تحتوي على اثنين من P_FDRs & lt0.05 في مجموعتي بيانات للأورام على الأقل. لتقييم عدد الإيجابيات الخاطئة الناتجة عن تحليلنا ، قمنا بتصميم نموذج فارغ مكون من 1000 توقيع عشوائي. تم بناء هذه التواقيع عن طريق أخذ عينات من توزيع الحجم للتوقيعات الأولية البالغ عددها 12096 واستخراج الجينات العشوائية لكل واحد من النسب المئوية للحجم. تم اختيار جينات النموذج الفارغ بشكل عشوائي من قائمة جميع الجينات الموجودة في 12096 توقيعًا مع الحفاظ على التكرار. لذلك ، إذا كان الجين موجودًا في 100 توقيع في المجموعة الأصلية ، فإنه موجود أيضًا في توقيعات متعددة في النموذج الفارغ. وبالتالي فإننا نحافظ على توابع التوقيعات إلى حد ما على الأقل. تم تطبيق الإجراء الموضح أعلاه للكشف عن التوقيعات المفيدة على هذه المجموعة المكونة من 1000 توقيع عشوائي. لم يتم العثور على أي من هذه التوقيعات العشوائية بالمعلومات. أخيرًا ، اختبرنا ما إذا كان تحليلنا متحيزًا باستخدام بيانات TCGA. ستمائة واثنان وتسعون توقيعًا من أصل 962 توقيعًا تظل مفيدة لمجموعات بيانات السرطان غير التابعة لـ TCGA (عينات القولون 98 ، وعينة عنق الرحم 33 ، وعينة الرئة 58 ، وعينة 38 المعدية ، وسرطان الثدي METABRIC 1454 عينة) (الجدول التكميلي S2) لاحظ ذلك مجموعات البيانات غير TCGA ، باستثناء مجموعة METABRIC ، أصغر (من حيث العينات) من مجموعات TCGA المستخدمة في الأصل للكشف عن التوقيعات الإعلامية.

اختبار التواقيع الإعلامية في سيناريوهات تحليل السرطان النموذجية

يتم اختبار فرضيتنا القائلة بأن مجموعة الجينات المعلوماتية من المرجح أن يتم إثرائها في تحليل بيانات نسخ نموذجي ، باستخدام GSEA ، وهو نهج إشرافي معروف ومعتمد على نطاق واسع. تم تطبيق 17 GSEA على ثلاثة أمثلة نموذجية متعلقة بالسرطان باستخدام المجموعة الكاملة المكونة من 12096 توقيعًا. تم تحديد مجموعة التوقيعات المهمة باختيار تلك التي لديها GSEA FDR ف-القيمة & lt0.05. تم تقييم الأهمية الإحصائية لعدد التوقيعات المعلوماتية الموجودة في مخرجات تحليل GSEA من خلال اختبار فيشر الدقيق.

مقارنة التوقيعات الإعلامية مقابل العلامات المميزة

تم تكرار الإجراء الموضح في القسم السابق أيضًا لـ MSigDB H. تمت مقارنة أداء مجموعتنا الإعلامية مع أداء H باستخدام اختبار فيشر الدقيق. ص- القيم ونسبة الأرجحية. تمت دراسة توزيعات GSEA NES المطلقة للمجموعتين ، وتم تقييم أهمية الفرق بين التوزيعين من خلال اختبار KS.

تقييم حفظ التوقيعات eigengenes عبر السرطانات

بشكل دقيق للتعريف المقدم في المرجع. 9 ، eigengene هو أحد النواقل الفردية الصحيحة لمصفوفة التعبير الجيني. النظر في تحلل القيمة الفردية لمصفوفة التعبير الجيني (الجين مقابل العينة) X = USV، eigengene هو متجه صف من المصفوفة الخامس، المقابلة لأكبر قيمة على القطر س. ملف تعريف نشاط العينة أو نموذج التعريف هو يو متجه ، مطابق لأكبر قيمة على القطر س. تم حساب مجموعات eigengenes المرتبطة بالتوقيعات الإعلامية على جميع مجموعات البيانات الـ 32 التي تم تحليلها (نتيجة PCA). لكل توقيع إعلامي ، تم حساب الارتباط الزوجي بين eigengenes التي تم الحصول عليها في 32 نوعًا من السرطان وتم الحصول على درجة الحفظ باعتبارها اللوغاريتم المطلق للمتوسط ​​الهندسي لارتباط بيرسون ص-القيم.

مقارنة بين التكرار الوظيفي وحجم التقاطع لمجموعات الجينات

لكل زوج من مجموعات الجينات ، قمنا بمقارنة حجم التقاطع الطبيعي (JI) مقابل التكرار الوظيفي. تم قياس التكرار الوظيفي لمجموعتين من الجينات وفقًا لعملية من خطوتين. أولاً ، تم حساب معاملات ارتباط بيرسون بين العينات الوصفية المرتبطة بالتوقيعين في كل مجموعة من مجموعات بيانات السرطان البالغ عددها 32. وهكذا حصلنا على 32 درجة ارتباط لكل زوجين من التوقيعات. ثم لتلخيصها ، تم حساب متوسطها.

إجراء إنشاء InfoSigMap

تضمن إنشاء InfoSigMap ثلاث خطوات رئيسية: (1) إنشاء الرسم البياني لتكرار التوقيع (2) تعريف تخطيطه ، و (3) تمثيل الرسم البياني كخريطة تفاعلية عبر الإنترنت. تماشيًا مع ما تم إنجازه بالفعل في Enrichment Map و GOIorize و ClueGO ، 2،4،6 يتم تنفيذ الخطوة الأولى من خلال تنظيم 990 توقيعًا (الموافق للمجموعة الإعلامية 962 بالإضافة إلى جميع توقيعات H و SPEED حتى لو لم تكن كذلك تبين أنها مفيدة) في شبكة مرجحة ، حيث يمثل كل توقيع عقدة وتمثل الروابط التكرار بين الأزواج من مجموعات الجينات. بشكل مختلف عن المكونات الإضافية لـ Cytoscape المذكورة سابقًا ، يتم ترجيح روابط شبكتنا بمتوسط ​​مقياسين لتكرار التواقيع: التركيبية (JI) والتكرار الوظيفي (محسوبًا كما هو موضح أعلاه). يوجد ارتباط بين عقدتين فقط إذا كانت التوقيعات المقابلة لها تكرار وظيفي & gt0.7. يتم تبرير هذه العتبة من خلال ظهور مكونات وظيفية مميزة ولكنها لا تزال متصلة في الرسم البياني. بالنسبة للخطوة الثانية من تمثيل بنية الرسم البياني ، يتم استخدام شكل مختلف للإشارة إلى مجموعات الجينات التي هي معلوماتية فقط (ماسية) وتلك المحفوظة أيضًا (دائرة) ، بينما يشير حجم العقدة إلى عدد الجينات في التوقيع. يتم تصنيف الروابط أيضًا إلى فئتين ، ويستخدم اللون الرمادي الداكن لتلك الحواف التي تربط التوقيعات التي تكون متكررة وظيفيًا ولها JI مهم ، بينما يشير اللون الرمادي الفاتح إلى الروابط المرتبطة فقط بالتكرار الوظيفي. أخيرًا ، يتناسب سمك الروابط مع أوزانها ، ويستخدم التخطيط العضوي القياسي Cytoscape لتنظيم أكبر مكون متصل بالشبكة مكانيًا وتم وضع المكونات الأصغر أو العقد غير المتصلة باستخدام بنية الارتباطات الأضعف. يتم بعد ذلك تحديد مناطق الشبكة التي تحتوي على توقيعات مرتبطة بنفس الوظائف البيولوجية والتعليق عليها يدويًا في الجزء العلوي من الخريطة للمساعدة في تنقل المستخدمين. بالإضافة إلى ذلك ، تم أيضًا حساب التخطيط المستند إلى البيانات البحتة من خلال تطبيق طريقة تقليل أبعاد tSNE على مصفوفة متوسط ​​الارتباطات الزوجية بين العينات الوصفية المحددة بواسطة توقيعاتنا في جميع أنواع السرطان. يتوفر عرض InfoSigMap هذا على http://navicell.curie.fr/pages/maps_avcorrmodulenet.html (عرض / تحديد tSNE في اللوحة اليمنى). أخيرًا ، يتم تمثيل الشبكة كخريطة تفاعلية عبر الإنترنت باستخدام NaviCell ، 50 بدعم من Google Maps API.

استخدام InfoSigMap للحصول على عرض عام لسلوك التواقيع

يمكن اختبار مجموعات الجينات للنشاط التفاضلي عبر ظروف تجريبية مختلفة باستخدام أداة الاختيار (على سبيل المثال ، GSEA ، ROMA). هنا يتم تقييم نشاط التواقيع الإعلامية من خلال تطبيق ROMA ، ثم يتم تقييم نشاط الوحدة التفاضلية بواسطة Student’s ر-test ، وتغيير الطي المطبق على درجات نشاط ROMA. أخيرًا ، يتغير الطي المرتبط بأحد الطلاب المهمين ر-اختبار ص- يتم تعيين القيمة (& lt0.05) على عقد InfoSigMap كتدرج لوني ، من الأحمر (زيادة التنظيم) إلى الأبيض (بدون تغيير كبير) إلى الأخضر (تقليل التنظيم) ، باستخدام نهج تلطيخ الخريطة الموصوف في المرجع. 50 وهكذا يتم تلوين الخريطة في المناطق المحيطة بكل عقدة مما يؤدي إلى إنشاء نمط ملون مستمر يساعد في التقدير النوعي للسلوك المتوافق / المتعارض لمناطق الخريطة الكبيرة.

توافر البيانات

تتوفر مجموعات بيانات النسخ السرطانية الشاملة المستخدمة في هذه الدراسة مجانًا على بوابة بيانات TCGA https://portal.gdc.cancer.gov. تتوفر أداة InfoSigMap جنبًا إلى جنب مع ملف gmt للتوقيعات ذات الأولوية على http://navicell.curie.fr/pages/maps_avcorrmodulenet.html. الأدوات والموارد المستخدمة في هذه الدراسة متاحة للجمهور. الرموز المخصصة المستخدمة في الدراسة متاحة عند الطلب.


4. مناقشة

4.1 يتم تفسير اختلاف السمات بشكل سيئ من خلال المجموعات الوظيفية التقليدية

لكي تكون ذات مغزى للتحليلات البيئية ، يجب أن تمثل المجموعات الوظيفية للنبات بشكل دقيق ومتسق الاختلافات في خصائص الأنواع التي تدعم تفضيلاتهم واستجاباتهم البيئية (Chapin et al. ، 1996). في هذه الدراسة ، وجدنا أن المجموعات الوظيفية التقليدية للنباتات تمثل 19٪ من التباين في الصفات النباتية الست الأكثر شيوعًا بين أنواع التندرا. علاوة على ذلك ، لم يتماشى تكوين الأنواع للمجموعات الوظيفية بشكل جيد مع التصنيف اللاحق القائم على السمات للأنواع. تشير النتائج التي توصلنا إليها معًا إلى أن المجموعات الوظيفية التقليدية تمثل بشكل سيئ التباين على مستوى الأنواع في الصفات النباتية الست التي نظرت فيها هذه الدراسة ، وتسلط الضوء على القيود المحتملة لنهج المجموعة الوظيفية للتنبؤ باستجابات المجتمع للتغير البيئي في التندرا.

تدعم النتائج التي توصلنا إليها نقدًا سابقًا قائمًا على السمات للمجموعات الوظيفية التقليدية في أنواع جبال الألب الأوروبية (كورنر وآخرون ، 2016) ، وقد تفسر ضعف القوة التفسيرية والاستجابات المتناقضة للمجموعات الوظيفية في دراسات التندرا السابقة (Dormann & Woodin، 2002 Dorrepaal، 2007 الشكل 1). على الرغم من أنه من الممكن أن تكون التندرا غير عادية في السياق العالمي بسبب أشكال نمو النباتات الصغيرة والظروف البيئية القاسية ، فإن دراستنا تتماشى مع النتائج التي تفيد بأن المجموعات الوظيفية تصف بشكل سيء تباين السمات في الغابات الاستوائية (Wright et al. ، 2013) ، الأراضي العشبية المعتدلة (Forrestel et al.، 2017 Fry، Power، & Manning، 2014 Wright et al.، 2006) وبين سمات معينة على النطاق العالمي (Iversen et al.، 2017 Kattge et al.، 2011 Reichstein، Bahn ، Mahecha، Kattge، & Baldocchi، 2014 Wright et al.، 2005).

تتناقض النتائج التي توصلنا إليها بخصوص السمات الست الأكثر شيوعًا التي يتم قياسها جزئيًا مع اكتشاف Chapin et al. (1996) أن المجموعات الوظيفية القائمة على شكل النمو يمكن إعادة إنتاجها من معلومات السمات. يمكن أن ينشأ هذا التناقض من العدد الأكبر للأنواع وسجلات السمات الفردية الممثلة في دراستنا ، مما قد يزيد التباين داخل المجموعات والأنواع الوظيفية ، أو العدد الأكبر من السمات المدرجة في Chapin et al. (1996). يمكن أيضًا تمثيل اختلاف السمات بشكل أفضل من خلال التصنيفات البديلة مثل تلك التي تميز بين الشجيرات الطويلة والقزمة ، أو بين الأعشاب والرسديات. على الرغم من أن مخططات التصنيف البديلة المكونة من ست مجموعات وسبع مجموعات أدت إلى زيادة طفيفة في القوة التفسيرية للمجموعات الوظيفية (من 18.5٪ إلى 21.4٪ و 24.9٪ ، على التوالي ، المعلومات الداعمة الشكل S3) ، ظل التباين الإجمالي الموضح منخفضًا وأقل بكثير من المنشور. التصنيفات المخصصة (53.6٪ و 56.8٪ على التوالي).

يمكن أن تنشأ القوة التفسيرية المنخفضة للمجموعات الوظيفية أيضًا من اختيار السمات المدرجة في التحليل. تعتبر السمات التي تم فحصها في هذه الدراسة من المحددات الحاسمة للعمليات البيئية (Díaz et al. ، 2016 Pérez-Harguindeguy et al. ، 2013) ، وتمثل كل من بيانات سمات التندرا المتاحة وتركيز البحث القائم على السمات في النظم البيئية للتندرا (Bjorkman وآخرون ، 2018 أ). ومع ذلك ، وجدنا أن القوة التفسيرية للمجموعات الوظيفية كانت خاصة جدًا بالسمات (الشكل 4) ، وبالتالي قد تمثل المجموعات الوظيفية اختلافات بين سمات النبات التي لم يتم التحقيق فيها هنا والتي تعتبر مع ذلك مهمة لوظيفة النظام البيئي في التندرا (الشكل 6). على سبيل المثال ، أدى إدراج كثافة الساق إلى زيادة القوة التفسيرية للمجموعات الوظيفية التقليدية إلى أكثر من 50٪ (دعم المعلومات الشكل S4) ، ولكنه قلل تمثيل الأنواع بنسبة 80٪ (ن = 53) ولم يحسن تمثيل السمات المتعلقة بالحجم.

4.2 المجموعات الوظيفية تتماشى مع السمات الاقتصادية

من بين أنواع التندرا ، تمثل المجموعات الوظيفية التقليدية بشكل أفضل التباين في الصفات الاقتصادية (SLA ، LDMC ، LN) من السمات المرتبطة بالحجم (PH ، SM ، LA). في الواقع ، أوضحت المجموعات الوظيفية تباينًا متساويًا تقريبًا في السمات الاقتصادية بعد التجميع المخصص (33.5٪ مقارنة بـ 34.3٪ للتكتل k-mean). على هذا النحو ، يمكن تمثيل وظائف النظام البيئي المتعلقة باقتصاديات الموارد مثل معدل التمثيل الضوئي أو تدوير المغذيات بشكل جيد باستخدام نهج المجموعة الوظيفية (Lavorel & Garnier ، 2002).قد يفسر هذا الاختلاف أيضًا سبب تركيز الدراسات على استجابات المجتمع لإضافة الموارد (Dormann & Woodin، 2002 Elmendorf، Henry، Hollister، Björk، Bjorkman، et al.، 2012 Zamin et al.، 2014) أو جودة القمامة (Carbognani، Petraglia، & Tomaselli، 2014 Cornelissen et al.، 2007 Dorrepaal et al.، 2005) عن أوضح الفروق بين المجموعات الوظيفية.

قد ينشأ التمثيل المنخفض للسمات المتعلقة بالحجم بسبب تقارب أشكال النمو في التندرا ، تحتوي جميع المجموعات الوظيفية على كلاهما كبير نسبيًا (على سبيل المثال ، الشجيرة المتساقطة الطويلة Salix glauca أو فورب شامينريون أنجستيفوليوم) وصغيرة نسبيًا (على سبيل المثال ، الشجيرة القزم المتساقطة Salix polaris أو فورب Saxifraga bryoides) محيط. نتيجة لذلك ، قد تمثل المجموعات الوظيفية بشكل سيئ وظائف أو خصائص النظام البيئي المتعلقة بالسمات المتعلقة بالحجم ، مثل البياض ، وتخزين الكربون ، وتشتت البذور أو القدرة التنافسية (Lavorel & Garnier، 2002 Loranty، Goetz، & Beck، 2011 Westoby، Falster، مولس ، فيسك ، ورايت ، 2002). هذه الخصائص متورطة باعتبارها محركات رئيسية لتغير الغطاء النباتي على مستوى المجتمع في التندرا (Kaarlejärvi، Eskelinen، & Olofsson، 2017 Mekonnen et al.، 2018). تصنيفات المجموعة الوظيفية التي تتعرف صراحة على الخصائص المورفولوجية ، مثل التمييز بين الشجيرات الطويلة والقزمة (Elmendorf، Henry، Hollister، Björk، Boulanger-Lapointe، et al.، 2012 Vowles et al.، 2017) ، قد تميز بشكل أفضل الاختلافات في التعبير عن السمات ، على الرغم من أننا وجدنا أدلة محدودة على ذلك (الشكل المعلومات الداعمة S3). على هذا النحو ، قد يحدد التصنيف اللاحق للأنواع أو الاستخدام المباشر لبيانات السمات الاختلافات بين السمات المتعلقة بالحجم ، والدوافع المرتبطة بالتغيير المجتمعي ووظيفة النظام البيئي ، والتي يحجبها التباين داخل المجموعات الوظيفية التقليدية (ماتيسانز ، إسكوديرو ، فرناندو ، 2009).

4.3 النهج القائمة على السمات كبديل للمجموعات الوظيفية

تساهم النتائج التي توصلنا إليها في الدعم المتزايد لاستخدام الأساليب القائمة على السمات كبديل للمجموعات الوظيفية في البحث البيئي ونمذجة نظام الأرض. تشمل الأساليب القائمة على السمات التجميع اللاحق للأنواع وفقًا للسمات المشتركة (Suding وآخرون ، 2008) ، والاستجابات الشائعة للظروف البيئية (Cornwell & Ackerly ، 2010) أو التأثيرات الشائعة على عمليات النظام البيئي (Cornwell et al. ، 2008 Laughlin ، 2011) ، وكذلك الاستخدام المباشر لبيانات السمات في التحليل (McGill et al. ، 2006). في هذه الدراسة ، أوضحت التصنيفات اللاحقة أكثر من ضعف تباين السمات مثل المجموعات الوظيفية ، وتم تمييزها على طول محورين عالميين لتغير السمات (Díaz et al. ، 2016) ، يمثلان الأنواع الكبيرة مقابل الأنواع الصغيرة ، و "سريع" اقتصاديًا مقابل الأنواع "البطيئة" (Díaz et al.، 2016 Reich، 2014). وبالتالي ، استحوذت التصنيفات اللاحقة على الأبعاد المتعددة لتباين السمات بشكل أفضل مقارنة بالتجمعات التقليدية (Maire ، و Grenouillet ، و Brosse ، و Villéger ، 2015) ، وأنتجت مجموعات أنواع قوية نسبيًا عبر طريقتين للتجميع.

ومع ذلك ، تم انتقاد المناهج اللاحقة المخصصة على أساس التناقضات عبر المنهجيات والمجتمعات البيئية (Dyer، Goldberg، Turkington، & Sayre، 2001 Fry et al.، 2014) ، ويمكن أن تكون منحازة نحو تمثيل الأنواع النادرة ذات السمات الأكثر تطرفًا. في هذه الدراسة ، تمثل المجموعات الوظيفية بشكل أفضل الاختلافات بين الأنواع الأكثر وفرة (الجدول 1) ، وبالتالي قد تلتقط الخصائص على مستوى المجتمع حتى لو كان تمثيل الاختلافات بين الأنواع الفردية منخفضًا. تمتلك الأنواع التي تم تصنيفها باستمرار (جدول المعلومات الداعمة S3) سمات مماثلة بما في ذلك هيكل أكبر (طويل القامة بأوراق وبذور كبيرة) وخصائص اقتصادية للموارد شديدة التحفظ أو اكتساب. ومع ذلك ، فإن بعض الأنواع التي تم تصنيفها بشكل غير متسق ، ولا سيما الشجيرات المتساقطة مثل بيتولا نانا و graminoids مثل أجروستيس النيابة. ، أكبر استجابات للنباتات في العديد من مواقع التندرا (Bret-Harte et al. ، 2001 Venn ، Pickering ، & Green ، 2014) ، مما يشير إلى أن المجموعات الوظيفية التقليدية قد تحجب بعض خصائص السمات المهمة المرتبطة بتغير الغطاء النباتي (Saccone et al. . ، 2017).

4.4 أساس الافتراضات

تستند نتائج هذه الدراسة إلى عدة افتراضات رئيسية. أولاً ، نفترض أن الأنواع التي تتوفر لها بيانات السمات تمثل جميع أنواع التندرا. غالبًا ما تكون الأنواع التي تفتقر إلى بيانات السمات نادرة (منخفضة الوفرة) أو متوطنة (تحدث في مواقع قليلة). يمكن أن تمثل فجوة البيانات لهذه الأنواع المفقودة مجموعات سمات غير عادية لا يمكن التقاطها بسهولة عن طريق التصنيف المستند إلى السمات (Sandel et al. ، 2015). كما أننا لا نفحص الطحالب والأشنات التي تلعب دورًا مهمًا في وظيفة النظام البيئي في التندرا (Turetsky، Mack، Hollingsworth، & Harden، 2010). ومع ذلك ، فإن الأنواع المدرجة في هذه الدراسة تعكس غالبية الكتلة الحيوية لنبات التندرا وتشمل الأنواع المعروفة بأنها الأكثر استجابة لتغير المناخ (Elmendorf، Henry، Hollister، Björk، Boulanger-Lapointe، et al.، 2012).

ثانيًا ، نفترض أن سمات النبات هي مؤشرات ذات مغزى لاستجابات الأنواع للديناميكيات البيئية أو التأثيرات على وظيفة النظام البيئي. في هذه الدراسة ، لا نفحص ما إذا كانت السمات أو التصنيفات البديلة القائمة على السمات تتنبأ بديناميكيات المجتمع بشكل أفضل من المجموعات الوظيفية. قد تتنبأ المجموعات الوظيفية التقليدية بديناميات بيئية معينة بشكل أفضل من الأساليب القائمة على السمات لأنها تدمج سمات متعددة مُقاسة وغير مُقاسة عبر أعضاء النبات ، والاستراتيجية البيئية ، ودورة الحياة (Grime et al. ، 1997). ومع ذلك ، هناك أدلة واسعة النطاق لدعم النهج القائمة على السمات لنمذجة ديناميكيات النظام البيئي (Suding et al.، 2008 Violle & Jiang، 2009 Cornwell & Ackerly، 2010 Soudzilovskaia et al.، 2013، but see Clark، 2016). تنبأت السمات الفردية ، مثل ارتفاع النبات ، أيضًا باستجابات الغطاء النباتي للتغيير التي يتم حجبها داخل المجموعات الوظيفية التقليدية (Elmendorf، Henry، Hollister، Björk، Boulanger-Lapointe، et al.، 2012). الاستمرار في تقييم مدى قدرة النهج القائمة على السمات على وصف عمليات النظام البيئي والتنبؤ بها بشكل هادف يظل محورًا رئيسيًا للبحث (McGill et al. ، 2006). إن التفريق بين استجابات المجتمع أو عمليات النظام البيئي باستخدام التصنيفات اللاحقة القائمة على السمات سيوفر اختبارًا مباشرًا لهذا السؤال ، ويمكن أن يقدم نظرة ثاقبة للأهمية النسبية للسمات المختلفة للتنبؤ والنمذجة.

ثالثًا ، نفترض أن غالبية تباين السمات يحدث بين الأنواع. في حالة حدوث اختلاف كبير في السمات داخل هذا يمكن أن يبطل التجميع على مستوى الأنواع (Shipley et al. ، 2016 Violle et al. ، 2012). الأنواع التي تم النظر فيها في هذه الدراسة لها نطاقات جغرافية كبيرة ، تشمل كلا من القطب الشمالي والتندرا الألبية ، ومواقع غير التندرا. ومع ذلك ، فإن النتائج التي توصلنا إليها قوية عند استخدام بيانات السمات الفردية (دعم المعلومات الشكل S1) ، عبر مجموعات الأنواع الخاصة بالموقع (الشكل 3) ، بالنسبة المئوية 25 و 75 من بيانات السمات على مستوى الأنواع (دعم المعلومات الشكل S5) ، و لمواقع جمع السمات فقط شمال 60 درجة شمالاً (أرقام المعلومات الداعمة S6-S9). علاوة على ذلك ، وجدت معظم الدراسات أن التباين داخل الأنواع صغير مقارنة بالتنوع بين الأنواع (Anderegg et al. ، 2018 Kattge et al. ، 2011 Siefert et al. ، 2015) ، بما في ذلك منطقة التندرا الأحيائية (Thomas et al. ، في الإعداد ، مخطوطة متاحة عند الطلب). ومع ذلك ، قد يكون تباين السمات داخل الأنواع محركًا مهمًا للتغيير المجتمعي ، خاصة على النطاقات المكانية الصغيرة ، وقد يفسر استجابات الأنواع الفردية للغاية للتغيير (هوليستر وآخرون ، 2005). وبالتالي ، فإننا ندعو إلى أن تتعرف الدراسات على مدى تباين السمات داخل المجتمعات وتضعها في الحسبان.

4.5 الأولويات المستقبلية

تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن حملات جمع بيانات السمات الجديدة يجب أن تركز على السمات التي تميز بين الاستراتيجيات البيئية والاستجابات لظروف النمو المتغيرة. في حين أن سجلات السمات الحالية قد تم إعلامها من خلال البروتوكولات الموحدة وأولويات البحث المعاصرة (Cornelissen et al. ، 2003 Pérez-Harguindeguy et al. ، 2013) ، إلا أنها تميل إلى التركيز على سمات الأوراق القابلة للقياس بسهولة. لذلك يجب أن تركز حملات جمع السمات المستقبلية على السمات المهمة بيئيًا التي لدينا القليل من السجلات عنها ، بما في ذلك السمات الكيميائية والفسيولوجية (Eckstein، Karlsson، & Weih، 1999) وقياسات النبات بالكامل ، بما في ذلك الجذع (Chave وآخرون ، 2009) وتحت الأرض (Iversen et al. ، 2015). أخيرًا ، نادرًا ما يتم دمج السمات الفينولوجية مثل الأوراق أو وقت الإزهار في النهج الأوسع القائمة على السمات ، ومع ذلك قد تكون حاسمة للتنبؤ بالاستجابات البيئية ، لا سيما في التندرا الاحترارية (Cleland et al. ، 2012).


يصف الأنشطة الرئيسية لمنطقة منفصلة داخل سلسلة قيمة تكنولوجيا المعلومات حيث يتم إنشاء وحدة من صافي القيمة أو إضافتها إلى الخدمة أثناء تقدمها خلال دورة حياتها. يصف إطار عمل IT4IT أربعة تدفقات قيمة (إستراتيجية المحفظة ، متطلبات النشر ، طلب الوفاء ، الاكتشاف للتصحيح).

لبنة برمجية. أصغر وحدة تقنية في الهندسة المرجعية لتكنولوجيا المعلومات والاتصالات يمكنها الوقوف بمفردها وتكون مفيدة ككل لممارس تكنولوجيا المعلومات (أو مزود خدمة تكنولوجيا المعلومات). يجب أن تحتوي المكونات الوظيفية على مدخلات ومخرجات محددة وهي كائنات بيانات ويجب أن يكون لها تأثير على كائن بيانات رئيسي.


السبت 3 أبريل 2021

SPM Biology 4 التركيب الكيميائي للجزء الخلوي 2 المركبات العضوية في الخلية - الكربوهيدرات

المركبات العضوية - المركبات الكيميائية التي تحتوي على عناصر الكربون (C).

مونومرات - اللبنات الأساسية للبوليمرات

البوليمرات - مواد مصنوعة من سلاسل طويلة ومتكررة من الجزيئات.

المركبات العضوية في الخلية - الكربوهيدرات

الأطعمة التي تحتوي على الكربوهيدرات

  • يتكون من الكربون والهيدروجين وأكسجين الأمبير
  • نسبة ذرات الهيدروجين إلى ذرات الأكسجين في جزيء واحد من الكربوهيدرات هي 2: 1
  • الأهمية: تخزين وتوريد الطاقة
  • 3 أنواع رئيسية من الكربوهيدرات: السكريات الأحادية ، السكريات الثنائية ، السكريات

3 أنواع رئيسية من الكربوهيدرات


السكريات الأحادية (سكر بسيط)

  • الصيغة العامة: (CH 2 س) ن ، حيث n = 3 ، 5/6 ذرات كربون في الجزيء
  • الأكثر شيوعًا = 6-كربون سكر / سداسي (C 6 ح 12 ا 6 )
  • قابل للذوبان في الماء ، حلو ، وتشكل بلورات
  • يمكن أن تتحد مع البروتينات والدهون لتشكيل البروتينات السكرية وأمبير جليكوليبيدات (جزء من غشاء البلازما)
  • جميع السكريات الأحادية تقلل السكر !!
  • أمثلة:
  • 2 من السكريات الأحادية تشكل سكريات ثنائية ، عن طريق إزالة جزيء من الماء (التكثيف)
  • الصيغة: ج 12 ح 22 ا 11
  • يمكن تقسيمها إلى السكريات الأحادية عن طريق إضافة الماء (التحلل المائي)
  • بلورات حلوة قابلة للذوبان في الماء
  • المالتوز واللاكتوز يقللان من السكر والسكروز ليس كذلك !!
  • أمثلة:
  • البوليمرات التي تتكون من سلاسل من السكريات الأحادية
  • الصيغة العامة: (C 6 ح 10 ا 5 ) ن ، حيث يختلف n من 40 إلى عدة آلاف
  • يمكن أن تتحلل إلى السكريات الأحادية عن طريق التسخين بالتفاعلات الحمضية / الأنزيمية
  • غير قابل للذوبان في الماء ، & # 10007 الحلو ، لا يمكن بلورته
  • يستخدم محلول اليود لاختبار وجود النشا
  • أمثلة:

التكثيف والتحلل المائي

& # 9733 Reducing Sugar & # 9733 [أي كربوهيدرات يحتوي هيكلها على ألدهيد أو نصفي في حالة توازن مع مادة ألدهيد]

حدد: السكريات التي يمكن أن تعمل كعوامل اختزال.

أمثلة على تقليل بنية السكر

اختبار السكر المختزل: محلول Benedict & # 8217s

  • عندما يتم تسخين محلول السكر بمحلول Benedict & # 8217 ، يشير تكوين راسب من الطوب الأحمر إلى وجود سكر مختزل.

SPM Biology 4 التركيب الكيميائي للخلية الجزء 1 المركبات غير العضوية في الخلية - الماء

SPM Biology 4 خريطة العقل

خصائص الماء وأهميته في الخلية

  • الماء مركب غير عضوي.
  • تتكون من عناصر الهيدروجين والأكسجين.
  • الجزيئات القطبية - تنتج روابط هيدروجينية وتسمح للماء بالعمل كمذيب عالمي.
  • السماح بنقل المواد المذابة مثل الجلوكوز إلى الخلايا.

2. قوة التماسك وقوة اللصق للماء

  • قوة التماسك: جزيئات الماء مرتبطة ببعضها البعض.
  • قوة اللصق: جزيئات الماء متصلة بأسطح أخرى.
  • تنتج كلتا القوتين عملًا شعريًا (يسمحان للماء بالتحرك على طول المساحات الضيقة ، على سبيل المثال أنبوب نسيج الخشب).

3. السعة الحرارية النوعية للماء

  • يتمتع الماء بسعة حرارية عالية (4.2 كيلو جول / كجم / & # 176 درجة مئوية) - 4.2 كيلو جول من الطاقة الحرارية اللازمة لرفع درجة حرارة كيلوجرام واحد من الماء بمقدار 1 & # 176 درجة مئوية.
  • يمتص الماء الكثير من الطاقة الحرارية مع ارتفاع طفيف في درجة الحرارة. هذا يساعد في الحفاظ على درجة حرارة الجسم من الكائنات الحية.

يشكر المؤلفون مايليدي جورج جونزاليس (NIH NLM NCBI) وباول برزيتيكي (جامعة برينستون) على تعليقاتهم المفيدة على المخطوطة.

  1. 1. Veenstra-Vanderweele J، Christian SL، Cook EH Jr (2004) التوحد كاضطراب وراثي معقد نموذجي. Annu Rev Genomics Hum Genet 5: 379-405.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  2. 2. Pinto D ، Pagnamenta AT ، Klei L ، Anney R ، Merico D ، et al. (2010) التأثير الوظيفي للتباين العالمي في عدد النسخ النادرة في اضطرابات طيف التوحد. الطبيعة 466: 368-372.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  3. 3. Schadt EE (2009) الشبكات الجزيئية كمستشعرات ومحركات للأمراض البشرية الشائعة. طبيعة 461: 218-223.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  4. 4. Gursoy A ، Keskin O ، Nussinov R (2008) الخصائص الطوبولوجية لشبكات تفاعل البروتين من منظور هيكلي. شركة Biochem Soc Trans 36: 1398-1403.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  5. 5. Albert R (2005) شبكات خالية من النطاق في بيولوجيا الخلية. J Cell Sci 118: 4947–4957.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  6. 6. Jeong H ، Mason SP ، Barabasi AL ، Oltvai ZN (2001) الفتك ومركزية في شبكات البروتين. طبيعة 411: 41-42.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  7. 7. Zotenko E، Mestre J، O'Leary DP، Przytycka TM (2008) لماذا تميل المحاور في شبكة تفاعل بروتين الخميرة لأن تكون ضرورية: إعادة فحص الاتصال بين طوبولوجيا الشبكة والأساسيات. PLoS Comput Biol 4: e1000140
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  8. 8. Jonsson PF، Bates PA (2006) السمات الطوبولوجية العالمية لبروتينات السرطان في التفاعل البشري. المعلوماتية الحيوية 22: 2291 - 2297.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  9. 9. Wachi S ، Yoneda K ، Wu R (2005) يكشف تحليل Interactome-transcriptome عن الأهمية المركزية العالية للجينات المعبر عنها تفاضليًا في أنسجة سرطان الرئة. المعلوماتية الحيوية 21: 4205-4208.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  10. 10. De Las Rivas J، Fontanillo C (2010) أساسيات تفاعلات البروتين والبروتين: مفاهيم أساسية لبناء وتحليل الشبكات التفاعلية. PLoS Comput Biol 6: e1000807
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  11. 11. Berggard T، Linse S، James P (2007) طرق الكشف عن تفاعلات البروتين والبروتين وتحليلها. علم البروتيوميات 7: 2833-2842.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  12. 12. Yu H ، Braun P ، Yildirim MA ، Lemmens I ، Venkatesan K ، وآخرون. (2008) خريطة تفاعل البروتين الثنائي عالية الجودة لشبكة تفاعل الخميرة. Science 322: 104-110.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  13. 13. Shoemaker BA ، Panchenko AR (2007) فك رموز تفاعلات البروتين والبروتين. الجزء الثاني. الطرق الحسابية للتنبؤ بالبروتين وشركاء التفاعل في المجال. PLoS Comput Biol 3: e43
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  14. 14. Levy ED ، Landry CR ، Michnick SW (2009) إلى أي مدى يمكن أن تكون تفاعلات البروتين مثالية؟ إشارة العلوم 2: pe11.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  15. 15. Eisen MB ، Spellman PT ، Brown PO ، Botstein D (1998) تحليل الكتلة وعرض أنماط التعبير على مستوى الجينوم. Proc Natl Acad Sci U S A 95: 14863–14868.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  16. 16. علم الوجود الجيني في عام 2010: التوسعات والتحسينات. الأحماض النووية الدقة 38: D331-335.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  17. 17. Ashburner M ، Ball CA ، Blake JA ، Botstein D ، Butler H ، وآخرون. (2000) علم الجينات: أداة لتوحيد علم الأحياء. اتحاد علم الوجود الجيني. نات جينيه 25: 25-29.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  18. 18. Lee I، Date SV، Adai AT، Marcotte EM (2004) شبكة وظيفية احتمالية من جينات الخميرة. Science 306: 1555–1558.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  19. 19. كوستيلو جيه سي ، دالكيليك مم ، بيسون إس إم ، جيهلهاوزن جونيور ، باتواردهان آر ، وآخرون. (2009) شبكات الجينات في ذبابة الفاكهة السوداء: دمج البيانات التجريبية للتنبؤ بوظيفة الجينات. جينوم بيول 10: R97.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  20. 20. Guan Y، Myers CL، Lu R، Lemischka IR، Bult CJ، et al. (2008) شبكة وظيفية على مستوى الجينوم لفأر المختبر. PLoS Comput Biol 4: e1000165
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  21. 21. Ramani AK ، Li Z ، Hart GT ، Carlson MW ، Boutz DR ، et al. (2008) خريطة لتفاعلات البروتين البشري مشتقة من التعبير المشترك عن mRNAs البشرية وأخصائيي تقويم العظام. مول سيست بيول 4: 180.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  22. 22. Margolin AA ، Nemenman I ، Basso K ، Wiggins C ، Stolovitzky G ، et al. (2006) ARACNE: خوارزمية لإعادة بناء شبكات تنظيم الجينات في سياق خلوي للثدييات. المعلوماتية الحيوية BMC 7 ملحق 1: S7.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  23. 23. Peng J، Wang P، Zhou N، Zhu J (2009) تقدير الارتباط الجزئي بواسطة نماذج الانحدار المتفرقة المشتركة. J Am Stat Assoc 104: 735-746.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  24. 24. بير د (2005) تحليل شبكة بايزي لشبكات التشوير: كتاب تمهيدي. Sci STKE 2005: l4.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  25. 25. Alterovitz G، Liu J، Afkhami E، Ramoni MF (2007) طرق بايزي للبروتيوميات. علم البروتيوميات 7: 2843-2855.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  26. 26. Xuan NV ، Chetty M ، Coppel R ، Wangikar PP (2012) نمذجة شبكة تنظيم الجينات عبر التحسين العالمي لشبكة بايز الديناميكية عالية المستوى. المعلوماتية الحيوية BMC 13: 131.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  27. 27. Zou M، Conzen SD (2005) نهج شبكة بايز الديناميكية الجديدة (DBN) لتحديد شبكات تنظيم الجينات من بيانات المصفوفات الدقيقة للدورة الزمنية. المعلوماتية الحيوية 21: 71-79.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  28. 28. Hartwell LH ، Hopfield JJ ، Leibler S ، Murray AW (1999) من الجزيئية إلى البيولوجيا الخلوية المعيارية. Nature 402: C47–52.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  29. 29. Adamcsek B، Palla G، Farkas IJ، Derényi I، Vicsek T (2006) CFinder: تحديد موقع الزمر والوحدات النمطية المتداخلة في الشبكات البيولوجية. المعلوماتية الحيوية 22: 1021-1023.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  30. 30. Altaf-Ul-Amin M، Shinbo Y، Mihara K، Kurokawa K، Kanaya S (2006) تطوير وتنفيذ خوارزمية للكشف عن مجمعات البروتين في شبكات التفاعل الكبيرة. المعلوماتية الحيوية BMC 7: 207.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  31. 31. Arnau V، Mars S، Marín I (2005) التحليل العنقودي المتكرر لبيانات تفاعل البروتين. المعلوماتية الحيوية 21: 364 - 378.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  32. 32. Asthana S، King OD، Gibbons FD، Roth FP (2004) توقع عضوية مجمع البروتين باستخدام موثوقية الشبكة الاحتمالية. الدقة الجينوم 14: 1170-1175.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  33. 33. Bader GD، Hogue CW (2003) طريقة آلية لإيجاد المجمعات الجزيئية في شبكات تفاعل البروتين الكبيرة. المعلوماتية الحيوية BMC 4: 2.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  34. 34. Bader JS (2003) بناء شبكات البروتين بكل ثقة. المعلوماتية الحيوية 19: 1869-1874.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  35. 35. Brun C ، Chevenet F ، Martin D ، Wojcik J ، Guenoche A ، et al. (2003) التصنيف الوظيفي للبروتينات للتنبؤ بالوظيفة الخلوية من شبكة تفاعل البروتين البروتين. جينوم بيول 5: R6.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  36. 36. دان آر ، دودبريدج ف ، ساندرسون سم (2005) استخدام الحواف بين الحشود للتحقيق في الوظيفة البيولوجية في شبكات تفاعل البروتين. المعلوماتية الحيوية BMC 6:39.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  37. 37. Jiang P، Singh M (2010) SPICi: خوارزمية تجميع سريع للشبكات البيولوجية الكبيرة. المعلوماتية الحيوية 26: 1105-1111.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  38. 38. King AD، Przulj N، Jurisica I (2004) تنبؤ مركب البروتين عن طريق التجميع على أساس التكلفة. المعلوماتية الحيوية 20: 3013-3020.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  39. 39. Luo F و Yang Y و Chen CF و Chang R و Zhou J وآخرون. (2007) التنظيم المعياري لشبكات تفاعل البروتين. المعلوماتية الحيوية 23: 207-214.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  40. 40. Navlakha S، Schatz MC، Kingsford C (2009) الكشف عن الوحدات البيولوجية عبر تلخيص الرسم البياني. J كومبوت بيول 16: 253-264.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  41. 41. نيومان إم إي (2006) نمطية وهيكل المجتمع في الشبكات. Proc Natl Acad Sci U S A 103: 8577-8582.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  42. 42. Pereira-Leal JB، Enright AJ، Ouzounis CA (2004) الكشف عن الوحدات الوظيفية من شبكات تفاعل البروتين. البروتينات 54: 49-57.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  43. 43. Qi Y، Balem F، Faloutsos C، Klein-Seetharaman J، Bar-Joseph Z (2008) التعرف على مجمع البروتين عن طريق الرسم البياني تحت الإشراف العنقودي المحلي. المعلوماتية الحيوية 24: i250-258.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  44. 44. Rives AW، Galitski T (2003) التنظيم المعياري للشبكات الخلوية. Proc Natl Acad Sci U S A 100: 1128-1133.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  45. 45. Spirin V، Mirny LA (2003) مجمعات البروتين والوحدات الوظيفية في الشبكات الجزيئية. Proc Natl Acad Sci U S A 100: 12123-12128.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  46. 46. ​​وانج سي ، دينج سي ، يانج كيو ، هولبروك إس آر (2007) تشريح متسق لشبكة تفاعل البروتين من خلال الجمع بين المقاييس العالمية والمحلية. جينوم بيول 8: R271.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  47. 47. Chen J، Yuan B (2006) الكشف عن الوحدات الوظيفية في شبكة تفاعل بروتين الخميرة. المعلوماتية الحيوية 22: 2283 - 2290.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  48. 48. Feng J، Jiang R، Jiang T (2011) نهج قائم على التدفق الأقصى لتحديد مجمعات البروتين باستخدام بيانات تفاعل البروتين وبيانات المصفوفات الدقيقة. IEEE / ACM Trans Comput Bioinform 8: 621-634.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  49. 49. Maraziotis IA، Dimitrakopoulou K، Bezerianos A (2007) زراعة وحدات وظيفية من بروتين بذرة عن طريق تكامل تفاعل البروتين وبيانات التعبير الجيني. المعلوماتية الحيوية BMC 8: 408.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  50. 50. Tipney H ، Hunter L (2010) مقدمة للاستخدام الفعال لبرمجيات تحليل الإثراء. هوم جينوميكس 4: 202-206.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  51. 51. Kim Y، Przytycka T (2012) سد الفجوة بين النمط الوراثي والنمط الظاهري عبر مقاربات الشبكة. فرونتيرز في علم الوراثة إصدار خاص حول رسم خرائط لصفات الأمراض المعقدة مع التعبير الجيني العالمي. الجين الأمامي 3: 227.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  52. 52. Ideker T، Ozier O، Schwikowski B، Siegel AF (2002) اكتشاف الدوائر التنظيمية والإشارات في شبكات التفاعل الجزيئي. المعلوماتية الحيوية 18 ملحق 1: S233-240.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  53. 53. O'Roak BJ، Vives L، Girirajan S، Karakoc E، Krumm N، et al. (2012) إكسومات التوحد المتفرقة تكشف عن شبكة بروتينية شديدة الترابط من طفرات دي نوفو. Nature 485: 246-250.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  54. 54. Vandin F ، Upfal E ، Raphael BJ (2011) خوارزميات لاكتشاف المسارات المتحولة بشكل كبير في السرطان. J كومبوت بيول 18: 507-522.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  55. 55. Rossin EJ، Lage K، Raychaudhuri S، Xavier RJ، Tatar D، et al. تتفاعل البروتينات المشفرة في المناطق الجينومية المرتبطة بالأمراض المناعية جسديًا وتشير إلى البيولوجيا الأساسية. بلوس جينيت 7: e1001273.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  56. 56. جيلمان إس آر ، يوسيفوف الأول ، ليفي دي ، رونيموس إم ، ويغلر إم ، وآخرون. تشير المتغيرات النادرة المرتبطة بالتوحد إلى وجود شبكة وظيفية كبيرة من الجينات تشارك في تكوين ووظيفة نقاط الاشتباك العصبي. الخلايا العصبية 70: 898-907.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  57. 57. شبكة أبحاث أطلس جينوم السرطان (2011) التحليلات الجينومية المتكاملة لسرطان المبيض. طبيعة 474: 609-615.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  58. 58. جيلمان إس آر ، يوسيفوف الأول ، ليفي دي ، رونيموس إم ، ويغلر إم ، وآخرون. (2011) المتغيرات النادرة المرتبطة بالتوحد تنطوي على شبكة وظيفية كبيرة من الجينات المشاركة في تكوين ووظيفة نقاط الاشتباك العصبي. الخلايا العصبية 70: 898-907.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  59. 59. Levy D و Ronemus M و Yamrom B و Lee YH و Leotta A et al. (2011) نادر دي نوفو وتغير رقم النسخ المنقولة في اضطرابات طيف التوحد. الخلايا العصبية 70: 886-897.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  60. 60. Rossin EJ ، Lage K ، Raychaudhuri S ، Xavier RJ ، Tatar D ، et al. (2011) البروتينات المشفرة في المناطق الجينومية المرتبطة بمرض مناعي تتفاعل جسديًا وتقترح علم الأحياء الأساسي. بلوس جينيت 7: e1001273
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  61. 61. Chuang HY، Lee E، Liu YT، Lee D، Ideker T (2007) التصنيف المستند إلى الشبكة لورم خبيث لسرطان الثدي. مول سيست بيول 3: 140.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  62. 62. مولر إف جيه ، لوران إل سي ، كوستكا دي ، أوليتسكي الأول ، ويليامز آر ، وآخرون. (2008) تحدد الشبكات التنظيمية الفئات المظهرية لخطوط الخلايا الجذعية البشرية. Nature 455: 401-405.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  63. 63. Mani KM ، Lefebvre C ، Wang K ، Lim WK ، Basso K ، et al. (2008) نهج بيولوجيا الأنظمة للتنبؤ بالجينات المسرطنة وأهداف الاضطراب الجزيئي في الأورام اللمفاوية للخلايا البائية. مول سيست بيول 4: 169.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  64. 64. وانج كي ني ، بانيرجي إن ، مارغولين إيه إيه ، كاليفانو أ. اكتشاف على نطاق الجينوم لمعدلات التفاعلات النسخية في الخلايا الليمفاوية ب البشرية 2006 البندقية. ص 348 - 362.
  65. 65. Xue H و Xian B و Dong D و Xia K و Zhu S et al. (2007) نموذج شبكة معياري للشيخوخة. مول سيست بيول 3: 147.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  66. 66. Xia K و Xue H و Dong D و Zhu S و Wang J وآخرون. (2006) تحديد مفتاح الانتشار / التمايز في الشبكة الخلوية للكائنات متعددة الخلايا. PLoS Comput Biol 2: e145
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  67. 67. Ulitsky I، Krishnamurthy A، Karp RM، Shamir R (2010) DEGAS: de novo discovery of dysregulated pathways in human disease. بلوس واحد 5: e13367
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  68. 68. Chowdhury SA، Koyuturk M (2010) تحديد الشبكات الفرعية غير المنظمة بشكل منسق في الأنماط الظاهرية المعقدة. Pac Symp Biocomput 133-144.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  69. 69. Kim YA، Wuchty S، Przytycka TM (2011) تحديد الجينات المسببة والمسارات غير المنظمة في الأمراض المعقدة. PLoS Comput Biol 7: e1001095
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  70. 70. Kim Y، Salari R، Wuchty S، Przytycka TM (2013) Module Cover - نهج جديد لدراسات النمط الجيني والنمط الظاهري. Synposium Pacyfic على الحوسبة الحيوية 18: 103-110.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  71. 71. Vandin F ، Upfal E ، Raphael BJ (2012) اكتشاف De novo لمسارات السائق المتحولة في السرطان. دقة الجينوم 22: 375-385.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  72. 72. Stranger BE، Forrest MS، Clark AG، Minichiello MJ، Deutsch S، et al. (2005) الارتباطات على مستوى الجينوم لتنوع التعبير الجيني في البشر. بلوس جينيه 1: e78
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  73. 73. Stranger BE، Nica AC، Forrest MS، Dimas A، Bird CP، et al. (2007) الجينوميات السكانية للتعبير الجيني البشري. نات جينيه 39: 1217-1224.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  74. 74. Managbanag JR، Witten TM، Bonchev D، Fox LA، Tsuchiya M، et al. (2008) تحليل أقصر مسار للشبكة هو نهج مفيد لتحديد المحددات الجينية لطول العمر. بلوس واحد 3: e3802
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  75. 75. Shih YK، Parthasarathy S (2012) خوارزمية ذات مصدر واحد لأقصر مسارات k لاستنتاج المسارات التنظيمية في شبكة الجينات. المعلوماتية الحيوية 28: i49–58.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  76. 76. Carter GW ، Prinz S ، Neou C ، Shelby JP ، Marzolf B ، et al. (2007) التنبؤ بالنمط الظاهري والتعبير الجيني لمجموعات من الطفرات. مول سيست بيول 3: 96.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  77. 77. Bailly-Bechet M ، Borgs C ، Braunstein A ، Chayes J ، Dagkessamanskaia A ، et al. (2011) العثور على ارتباطات بروتينية غير مكتشفة في إشارات الخلية عن طريق انتشار الاعتقاد. Proc Natl Acad Sci U S A 108: 882-887.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  78. 78. Tuncbag N ، McCallum S ، Huang SS ، Fraenkel E (2012) SteinerNet: خادم ويب لدمج البيانات "omic" لاكتشاف المكونات المخفية لمسارات الاستجابة. الأحماض النووية الدقة 40: W505-509.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  79. 79. Tu Z ، Wang L ، Arbeitman MN ، Chen T ، Sun F (2006) نهج تكاملي لتحديد الجينات السببية واستدلال المسار التنظيمي للجينات. المعلوماتية الحيوية 22: e489–496.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  80. 80. Suthram S، Beyer A، Karp RM، Eldar Y، Ideker T (2008) eQED: طريقة فعالة لتفسير ارتباطات eQTL باستخدام شبكات البروتين. مول سيست بيول 4:162.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  81. 81. Yeger-Lotem E ، Riva L ، Su LJ ، Gitler AD ، Cashikar AG ، et al. (2009) تجسير البيانات الجينية والنسخية عالية الإنتاجية يكشف عن الاستجابات الخلوية لسمية ألفا سينوكلين. نات جينيه 41: 316 - 323.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  82. 82. Lee E ، Jung H ، Radivojac P ، Kim JW ، Lee D (2009) تحليل جينات AML في الشبكات الجزيئية غير المنظمة. المعلوماتية الحيوية BMC 10 ملحق 9: S2.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  83. 83. Kohler S، Bauer S، Horn D، Robinson PN (2008) المشي في التفاعل لتحديد أولويات جينات المرض المرشحة. Am J Hum Genet 82: 949-958.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  84. 84. Missiuro PV ، Liu K ، Zou L ، Ross BC ، Zhao G ، et al. (2009) تحليل تدفق المعلومات للشبكات التفاعلية. PLoS Comput Biol 5: e1000350
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  85. 85. Nabieva E ، Jim K ، Agarwal A ، Chazelle B ، Singh M (2005) التنبؤ بالبروتين الكامل لوظيفة البروتين عبر التحليل النظري للرسم البياني لخرائط التفاعل. المعلوماتية الحيوية 21 ملحق 1: i302–310.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  86. 86. نيومان إم (2005) مقياس مركزية بينية على أساس مناحي عشوائية. الشبكات الاجتماعية 27: 39-54.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  87. 87. Stojmirovic A، Yu YK (2007) تدفق المعلومات في شبكات التفاعل. J كومبوت بيول 14: 1115-1143.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  88. 88. Vanunu O ، Magger O ، Ruppin E ، Shlomi T ، Sharan R (2010) ربط الجينات ومجمعات البروتين بالمرض عن طريق الانتشار الشبكي. PLoS Comput Biol 6: e1000641
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  89. 89. Doyle PGSJ (1984) مناحي عشوائية وشبكات كهربائية.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  90. 90. Kim YA، Przytycki JH، Wuchty S، Przytycka TM (2011) نمذجة تدفق المعلومات في الشبكات البيولوجية. فيز بيول 8: 035012.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  91. 91. Chowdhury SA، Nibbe RK، Chance MR، Koyuturk M (2011) تحدد وظائف حالة الشبكة الفرعية الشبكات الفرعية غير المنظمة في السرطان. J كومبوت بيول 18: 263-281.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  92. 92. Dao P ، Colak R ، Salari R ، Moser F ، Davicioni E ، et al. (2010) استنتاج علامات الشبكة الفرعية للسرطان باستخدام biclustering مقيدة الكثافة. المعلوماتية الحيوية 26: i625-631.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  93. 93. Dao P ، Wang K ، Collins C ، Ester M ، Lapuk A ، et al. (2011) تتنبأ علامات الشبكة الفرعية التمييزية على النحو الأمثل بالاستجابة للعلاج الكيميائي. المعلوماتية الحيوية 27: i205-213.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  94. 94. Lee E ، Chuang HY ، Kim JW ، Ideker T ، Lee D (2008) استنتاج نشاط المسار نحو التصنيف الدقيق للمرض. PLoS Comput Biol 4: e1000217
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  95. 95. Kelley BP ، Sharan R ، Karp RM ، Sittler T ، Root DE ، et al. (2003) المسارات المحفوظة داخل البكتيريا والخميرة كما يتضح من محاذاة شبكة البروتين العالمية. Proc Natl Acad Sci U S A 100: 11394-11399.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  96. 96. Suthram S، Dudley JT، Chiang AP، Chen R، Hastie TJ، et al. (2010) توضيح التشابه بين الأمراض البشرية على أساس الشبكة يكشف عن وحدات وظيفية مشتركة مخصبة لأهداف الأدوية متعددة القدرات. PLoS Comput Biol 6: e1000662
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  97. 97. Chu LH، Chen BS (2008) إنشاء شبكة تفاعل البروتين البروتين المضطرب بالسرطان لاكتشاف أهداف عقاقير موت الخلايا المبرمج. BMC Syst Biol 2:56.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل
  98. 98. Nayak RR، Kearns M، Spielman RS، Cheung VG (2009) تكشف شبكة Coexpression القائمة على التباين الطبيعي في التعبير الجيني البشري عن التفاعلات والوظائف الجينية. جينوم الدقة 19: 1953-1962.
    • مشاهدة المقال
    • منحة جوجل

المناطق الخاضعة

لمزيد من المعلومات حول مجالات موضوعات PLOS ، انقر هنا.

نريد ملاحظاتك. هل تعتبر مجالات الموضوعات هذه منطقية لهذه المقالة؟ انقر فوق الهدف الموجود بجوار منطقة الموضوع غير الصحيحة وأخبرنا بذلك. شكرا لمساعدتك!

هي منطقة الموضوع "الشبكات الجينية" تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا

هي منطقة الموضوع "التعبير الجيني" تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا

هي منطقة الموضوع "شبكات التفاعل" تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا

هي منطقة الموضوع "شبكات تفاعل البروتين" تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا

هي منطقة الموضوع "علم الوراثة المرض" تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا

هي منطقة الموضوع "الأنماط الظاهرية" تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا

هي منطقة الموضوع "انسياب الجينات" تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا

هي منطقة الموضوع تفاعلات البروتين تنطبق على هذه المقالة؟ نعم / لا


شاهد الفيديو: كيمياء عضوية ثانوي المجموعات الوظيفية (شهر نوفمبر 2022).