Одно из современных направлений в клеточной биоэнергетике – это исследования молекулярных механизмов эффективного переноса протонов в белках и поверхностных протонпроводящих структурах в биологических мембранах. В данной работе разработана математическая модель молекулярного механизма направленного транспорта протонов вдоль липидных мембран. Рассмотрено движения протонов в квазиодномерных латеральных доменных структурах в многокомпонентных липидных мембранах, которые, как предполагается, играют роль протонпроводящих поверхностных структур. В работе предложена модель тройной системы, включающей подсистему цепочек водородных связей поверхностных молекул воды, взаимодействующих с подсистемами полярных групп и углеводородных цепей липидных молекул. Показано, что в рассмотренной тройной системе могут возникать коллективные возбуждения солитонного типа, приводящие к латеральному транспорту протонов, сопровождающемуся движением солитонов, которые представляет собой локальные области сжатия в подсистеме полярных групп липидов и структурные дефекты в подсистеме углеводородных цепей липидных молекул мембраны. Результаты моделирования показали, что латеральный перенос протонов в этой связанной системе не зависит от электрического поля вдоль мембраны и может определяться упругими полями деформации и кривизной мембраны, создаваемых белками и ионными каналами, встроенными в биомембраны.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Электротехника
В настоящее время является признанным, что вода в живых клетках представляет собой активную динамическую среду, выполняющую многие ключевые роли в метаболических, сигнальных, структурных, биоэнергетических и транспортных клеточных процессах благодаря ее уникальным свойствам, обусловленных, в частности, полярностью ее молекул, способностью формировать водородные связи и образовывать структурированные слои на межфазных границах [1, 2]. Эти свойства молекул воды определяют способность структурированной воды эффективно проводить протоны как в объемной фазе, так и в поверхностных слоях на границе вода-мембрана. Сегодня молекулярные механизмы эффективного протонного транспорта в белках и приповерхностных слоях искусственных и природных мембран являются предметом большого числа исследований в биофизике клетки. Так, в контексте исследований системы окислительного фосфорилирования (ОКСФОС) митохондрий, актуальной задачей является выяснение молекулярных механизмов удержания протонов на межфазной границе мембрана-вода и эффективного транспорта протонов вдоль внутренней митохондриальной мембраны. В последние десятилетия большое количество экспериментальных и теоретических работ посвящено исследованиям феномена удержания протонов в примембранной зоне и быстрого протонного транспорта вдоль поверхности мембраны [3–6]. Результаты этих работ могут внести существенный вклад в дальнейшее развитие хемиосмотической теория Митчела, развивая представления о молекулярных механизмах локального сопряжения окислительного фосфорилирования и синтеза АТФ за счет латерального транспорта протонов по мембранно-связанным структурам молекул воды [7, 8]. В этих работах показано, что примембранный слой воды высоко упорядочен и его статическая диэлектрическая проницаемость на межфазной границе не превышает 10 [9], что говорит о слабой подвижности молекул воды в межфазной зоне. Из-за наличия потенциального барьера отрыва протона от поверхности мембраны скорость латеральной диффузии протона вдоль межфазной границе значительно превышает скорость его отрыва в объемную фазу [3]. Экспериментально было показано, что в митохондриях при работе протонных помп не возникает закисления межмембранного пространства [10], а протоны могут перемещаться от протонных помп к АТФ синтазам по поверхности мембраны [11]. В модельной системе липосом протон может передаваться от протонных помп по поверхности на расстояние до 80 нм [12], хотя это расстояние должно зависеть от концентрации соединений, катализирующих отрыв протона от мембраны [13, 14].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Ball P. Water as an active constituent in cell biology. Chem. Rev. 2008. V. 108. No. 1. P. 74-108. DOI: 10.1021/cr068037a
2. Voeikov V.L. Fundamental Role of Water in Bioenergetics. In: Biophotonics and Coherent Systems in Biology. Boston, MA: Springer US, 2005. P. 89-104. DOI: 10.1007/978-0-387-28417-0_7
3. Weichselbaum E. Origin of proton affinity to membrane/water interfaces. Sci. Rep. 2017. V. 7. No. 1. Article No. 4553. DOI: 10.1038/s41598-017-04675-9
4. Ташкин В.Ю., Вишнякова В.Е., Щербаков А.А., Финогенова О.А., Ермаков Ю.А., Соколов В.С. Изменение емкости и граничного потенциала бислойной липидной мембраны при быстром освобождении протонов на ее поверхности. Биологические мембраны. 2019. Т. 36. № 2. C. 101-108.
5. Heberle J., Riesle J., Thiedemann G., Oesterhelt D., Dencher N.A. Proton migration along the membrane surface and retarded surface to bulk transfer. Nature. 1994. V. 370. No. 6488. P. 379-382. DOI: 10.1038/370379a0
6. Medvedev E., Stuchebrukhov A. Mechanism of long-range proton translocation along biological membranes. FEBS Lett. 2012. V. 587. No. 4. P. 345-349. DOI: 10.1016/j.febslet.2012.12.010
7. Kell D.B. A protet-based model that can account for energy coupling in oxidative and photosynthetic phosphorylation. Biochimica Biophysica Acta. Bioenergetics. 2024. V. 1865. No. 4. Article No. 149504.
8. Nesterov S., Chesnokov Y., Kamyshinsky R., Panteleeva A, Lyamzaev K, Vasilov R, Yaguzhinsky L. Ordered Clusters of the Complete Oxidative Phosphorylation System in Cardiac Mitochondria.International Journal of Molecular Sciences. 2021. V. 22. No. 3. Article No. 1462. DOI: 10.3390/ijms22031462
9. Cherepanov D.A., Feniouk B.A., Junge W., Mulkidjanian A.Y. Low dielectric permittivity of water at the membrane interface: effect on the energy coupling mechanism in biological membranes. Biophys. J. 2003. V. 85. No. 2. P. 1307-1316. DOI: 10.1016/S0006-3495(03)74565-2
10. Toth A., Meyrat A., Stoldt S., Santiago R., Wenzel D., Jakobs S., von Ballmoos C., Ott M. Kinetic coupling of the respiratory chain with ATP synthase, but not proton gradients, drives ATP production in cristae membranes. Proc. Natl. Acad. Sci. 2020. V. 117. No. 5. P. 2412-2421. DOI: 10.1073/pnas.1917968117
11. Rieger B., Junge W., Busch K.B. Lateral pH gradient between OXPHOS complex IV and F0F1 ATP-synthase in folded mitochondrial membranes. Nat.Commun. 2014. V. 5. No. 1. Article No. 3103. DOI: 10.1038/ncomms4103
12. Sjöholm J., Bergstrand J., Nilsson T., Šachl R., Ballmoos C.V., Widengren J., Brzezinski P. The lateral distance between a proton pump and ATP synthase determines the ATP-synthesis rate. Sci. Rep. 2017. V. 7. No. 1. Article No. 2926. DOI: 10.1038/s41598-017-02836-4
13. Springer A., Hagen V., Cherepanov D.A., Antonenko Y.N., Pohl P. Protons migrate along interfacial water without significant contributions from jumps between ionizable groups on the membrane surface. Proc. Natl. Acad. Sci. 2011. V. 108. No. 35. P. 14461-14466. DOI: 10.1073/pnas.1107476108
14. Cherepanov D.A., Junge W., Mulkidjanian A.Y. Proton transfer dynamics at the membrane/water interface: dependence on the fixed and mobile pH buffers. on the size and form of membrane particles, and on the interfacial potential barrier. Biophys. J. 2004. V. 86. No. 2. P. 665-680. DOI: 10.1016/S0006-3495(04)74146-6
15. Wraight C.A. Chance and design-Proton transfer in water, channels and bioenergetic proteins. Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Bioenergetics. 2006. V. 1757. No. 8. P. 886-912.
16. Zundel G. Hydrogen bonds with large proton polarizability and proton transfer processes in electrochemistry and biology. Advances in Chemical Physics. 1999. P. 1-217.
17. Antonchenko B. Ya., Davydov A. S., Zolotaryuk A.V. Solitons and proton motion in ice-like structures. Phys. Status Solidi B. 1983. V. 115. No. 2. P. 631-640. DOI: 10.1002/pssb.2221150234
18. Tsironis G.P., Pnevmatikos S. Proton conductivity in quasi-one-dimensional hydrogen-bonded systems: Nonlinear approach. Physical Review B. 1989. V. 39. No. 10. P. 7161-7173.
19. Zolotaryuk A.V., Pnevmatikos S., Savin A.V. Two-sublattice kink dynamics and ionic defects in hydrogen-bonded chains. Physica D: Nonlinear Phenomena. 1991. V. 51. No. 1. P. 407-417.
20. Zolotaryuk A., Pnevmatikos S. One-component model for proton transport in hydrogen-bonded chains. Physics Letters A. 1990. V. 143. No. 4. P. 233-238.
21. Zolotaryuk A.V., Peyrard M., Spatschek K.H. Collective proton transport with weak proton-proton coupling. Phys. Rev. E. 2000. V. 62. P. 5706-5710. DOI: 10.1103/physreve.62.5706
22. Bystrov V., Tazieva T. Nonlinear dynamics of hydrogen-containing systems: Ferroelectrics and ionic channels of biomembranes. Physics of Vibrations. 2000. V. 8. No. 2. P. 128-132.
23. Bystrov V., Sapronova A., Tazieva T., Green M. Non-linear dynamics of proton transfer in hydrogen-bonded systems. Physics of Vibrations. 2001. V. 9. No. 3. P. 168-72.
24. Peyrard M., Kruskal M.D. Kink dynamics in the highly discrete sine-Gordon system. Physica D: Nonlinear Phenomena. 1984. V. 14. No. 1. P. 88-102.
25. Grauer R., Spatschek K.H., Zolotaryuk A.V. Chaotic proton dynamics in the hydrogen bond. Physical Review E. 1993. V. 47. No. 1. P. 236-47.
26. Lupichev L.N., Savin A.V., Kadantsev V.N. Synergetics of Molecular Systems. Springer International Publishing, 2015. (Springer Series in Synergetics). DOI: 10.1007/978-3-319-08195-3
27. Heimburg T., Jackson A.D. On soliton propagation in biomembranes and nerves. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2005. V. 102. No. 28. P. 9790-9795. DOI: 10.1073/pnas.0503823102
28. Shrivastava S., Schneider M.F. Evidence for two-dimensional solitary sound waves in a lipid controlled interface and its implications for biological signalling. J. R. Soc.Interface. 2014. V. 11. No. 97. Article No. 20140098. DOI: 10.1098/rsif.2014.0098
29. Mulkidjanian A.Y., Heberle J., Cherepanov D.A. Protons @ interfaces: Implications for biological energy conversion. Biochim. Biophys. Acta BBA - Bioenerg. 2006. V. 1757. No. 8. P. 913-930. DOI: 10.1016/j.bbabio.2006.02.015
30. Amdursky N., Lin Y., Aho N., Groenhof G. Exploring fast proton transfer events associated with lateral proton diffusion on the surface of membranes. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2019. V. 116. No. 7. P. 2443-2451.
31. Shrivastava S., Kang K.H., Schneider M.F. Solitary shock waves and adiabatic phase transition in lipid interfaces and nerves. Phys. Rev. E. 2015. V. 91. No. 1. Article No. 012715.
32. Gonzalez-Perez A., Mosgaard L.D., Budvytyte R., Villagran-Vargas E., Jackson A.D., Heimburg T. Solitary electromechanical pulses in lobster neurons. Biophysical Chemistry. 2016. V. 216. P. 51-59.
33. Gonzalez-Perez A., Budvytyte R., Mosgaard L.D., Nissen S., Heimburg T. Penetration of Action Potentials During Collision in the Median and Lateral Giant Axons of Invertebrates. Physical Review X. 2014. V. 4. No. 3. Article No. 031047.
34. Fichtl B., Shrivastava S., Schneider M.F. Protons at the speed of sound: Predicting specific biological signaling from physics. Scientific Reports. 2016. V. 6. No. 1. Article No. 22874.
35. Каданцев В.Н., Гольцов А.Н. Коллективная динамика доменных структур в жидкокристаллических липидных бислоях.Russ. Technol. J. 2022. T. 10. № 4. С. 44-54. DOI: 10.32362/2500-316X-2022-10-4-44-54
36. Nesterov S.V., Yaguzhinsky L.S., Vasilov R.G., Kadantsev V.N., Goltsov A.N. Contribution of the Collective Excitations to the Coupled Proton and Energy Transport along Mitochondrial Cristae Membrane in Oxidative Phosphorylation System. Entropy. 2022. V. 24. No. 12. Article No. 1813. DOI: 10.3390/e24121813
37. Твердислов В.А., Тихонов А.Н., Яковенко Л.В. Физические механизмы функционирования биологических мембран. Москва: Изд-во МГУ. 1987.
38. Yomosa S. Solitary Waves in One-Dimensional Hydrogen-Bonded Systems. J. Phys. Soc. Jpn. 1983. V. 52. No. 5. P. 1866-1873. DOI: 10.1143/JPSJ.52.1866
39. Duan X., Scheiner S. Modeling of Coupled Proton Transfers by Analytic Functions.Int. J. Quantum Chem. 1992. V. 44. No. 19. P. 109-124. DOI: 10.1002/qua.560440713
40. Kryachko E.S., Sokhan V.P. The Concept of Soliton-Carrier Collective Variable for Proton Transfer in Extended Hydrogen-Bonded Systems: Overview. In: Proton Transfer in Hydrogen-Bonded Systems. Ed. T. Bountis. New York: Plenum Press, 1992. P. 105-119. DOI: 10.1007/978-1-4615-3444-0_8
41. Savin A.V., Zolotaryuk A.V. Dynamics of ionic defects and lattice solitons in a thermalized hydrogen-bonded chain. Phys. Rev. A. 1991. V. 44. No. 12. P. 8167-8183. DOI: 10.1103/PhysRevA.44.8167
42. Ishikita H., Saito K. Proton transfer reactions and hydrogen-bond networks in protein environments. J. R. Soc.Interface. 2014. V. 11. No. 91. Article No. 20130518. DOI: 10.1098/rsif.2013.0518
43. Marsh D. Connectivity of membrane domains. Biophys. J. 1993. V. 64. No. 2. P. 299-300. DOI: 10.1016/S0006-3495(93)81368-7
44. Vaz W.L.C. Percolation properties of two-component. two-phase phospholipid bilayers. Mol. Membr. Biol. 1995. V. 12. No. 1. P. 39-43. DOI: 10.3109/09687689509038493
45. Griesbauer J., Wixforth A., Schneider M.F. Wave Propagation in Lipid Monolayers. Biophys. J. 2009. V. 97. No. 10. P. 2710-2716. DOI: 10.1016/J.BPJ.2009.07.049
46. Bolterauer H., Tuszyński J.A., Satarić M.V. Fröhlich and Davydov regimes in the dynamics of dipolar oscillations of biological membranes. Phys. Rev. A. 1991. V. 44. No. 2. P. 1366-1381. DOI: 10.1103/PhysRevA.44.1366
47. Wack D.C., Webb W.W. Synchrotron x-ray study of the modulated lamellar phase P beta. Phys. Rev. A. 1989. V. 40. No. 5. P. 2712-2730. DOI: 10.1103/PhysRevA.40.2712
48. Collins M.A. Solitons in Chemical Physics. In: Advances in Chemical Physics. Eds.: Prigogine I., Rice S.A. John Wiley & Sons. Ltd., 2007. P. 225-339. (Advances in Chemical Physics, V.53). DOI: 10.1002/9780470142776.ch3
49. Brown M.F. Curvature forces in membrane lipid-protein interactions. Biochemistry. 2012. V. 51. No. 49. P. 9782-9795. DOI: 10.1021/bi301332v
50. Prats M., Tocanne J.F., Teissie J. Lateral proton conduction at a lipid/water interface. Effect of lipid nature and ionic content of the aqueous phase. European Journal of Biochemistry. 1987. V. 162. No. 2. P. 379-385.
51. Zakhvataev V.E. Localized density pulses in lipid membranes on the piсosecond time scale. Biophysics. 2017. V. 62. No. 3. P. 396-406.
52. Ramanthrikkovil V.A., Rzycki M., Yucknovsky A., Stuchebrukhov A., Drabik D., Amdursky N. Proton diffusion on the surface of mixed lipid membranes highlights the role of membrane composition. Biophysical Journal. 2024. V. 123. No. 24. P. 4200-4210.
53. Venable R.M., Brown F.L.H., Pastor R.W. Mechanical properties of lipid bilayers from molecular dynamics simulation. Chemistry and Physics of Lipids. 2015. V. 192. P. 60-74.
54. Давыдов А.С. Солитоны в квазиодномерных молекулярных структурах. Усп. физ. наук. 1982. Т. 138. № 12. С. 603-643.
55. Lautrup B., Appali R., Jackson A.D., Heimburg T. The stability of solitons in biomembranes and nerves. The European Physical Journal E. 2011. V. 34. No. 6. Article No. 57.
56. Weichselbaum E., Galimzyanov T., Batishchev O.V., Akimov S.A., Pohl P. Proton Migration on Top of Charged Membranes. Biomolecules. 2023. V. 13. No. 2. Article No. 352.
57. Wu X., Hong J.J., Shin W., Ma L., Liu T. Diffusion-free Grotthuss topochemistry for high-rate and long-life proton batteries. Nature Energy. 2019. V. 4. No. 2. P. 123-130.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В рамках данной работы исследуется модель динамики численности структурированной лимитированной популяции с дискретным временем. Предполагается, что к началу очередного репродуктивного периода популяция представлена двумя группами: младший (неполовозрелые) и старший (участвующие в размножении) возрастные классы. При этом изменение численности популяции обусловлено рождаемостью и смертностью, а также процессами лимитирования выживаемости как молоди, так и взрослых особей. Отметим, что подобная постановка задачи, объединяющая два механизма плотностно-зависимой регуляции – до сих пор не рассматривалась. В ходе исследования данной модели показано наличие двух стационарных состояний – нулевого, соответствующего гибели популяции, и ненулевого равновесия. Анализ устойчивости этих решений, а также построенные параметрические портреты, свидетельствуют, что повышение выживаемости старшей возрастной группы вызывает незначительные изменения области устойчивости, тогда как рост выживаемости младшей группы ведет к ее сужению. При этом показано, что увеличение скорости роста популяции и интенсивности лимитирования способны как подавлять, так и провоцировать возникновение колебаний численности. Исследованы возникающие режимы динамики и сценарии потери устойчивости. Дополнительно проведен сравнительный анализ динамического поведения для предложенной в данной работе модели с моделью, учитывающей лимитирование выживаемости только молоди. Показано, что ключевое отличие заключается в существенном сужении области устойчивости ненулевого равновесия и возникновении квазипериодических колебаний при более низких значениях скорости роста, что делает предложенную модель более согласованной с динамикой природных популяций, в которых колебания возможны при умеренных показателях рождаемости.
В представленной работе мы исследуем характер движения и распределения заряда по цепочке в процессе его блоховских осцилляций в постоянном электрическом поле. Проведённые ранее вычисления показали, что характер движения и распределения заряда по цепочке зависит от всего множества параметров системы. Например, при изменении только напряжённости электрического поля или начального распределения заряда может наблюдаться или равномерное движение, или колебательное, при неизменных остальных параметрах системы. В данной работе моделирование динамики заряда в постоянном электрическом поле проводилось в полинуклеотидных цепочках с различными параметрами частоты колебаний сайтов цепочки и коэффициента трения. Проведённые исследования показали существенные различия скорости и характера движения заряда в цепочках с различными значениями указанных параметров. Естественно, наибольший интерес представляет исследование движения заряда в полинуклеотидных цепочках, параметры которых близки к параметрам цепочек ДНК. Но численное моделирование динамики заряда в таких цепочках, как правило, более затратно по вычислительным ресурсам. Поэтому, для ускорения проводимых вычислений, сначала моделирование проводится в цепочках с более удобными параметрами. Показано, что в цепочках, с параметрами близкими к параметрам цепочек ДНК, заряд может только незначительно перемещаться по цепочке, осциллируя в области своего начального положения. При модельных значениях частоты колебаний сайтов цепочки и коэффициента трения, которые значительно превышают соответствующие значения параметров цепочек ДНК, заряд может продвигаться по цепочке на достаточно большое расстояние.
Связанные с полом различия в старении человеческого мозга были изучены с использованием большого массива экспериментальных данных. В качестве источника данных был использован открытый архив CamCan: магнитные энцефалограммы, зарегистрированные совместно с магнитно -резонансными изображениями головы, были получены для каждого из 434 испытуемых (в возрасте от 18 до 87 лет лет, средний возраст 54,7 ±18,4 ): 217 женщин (средний возраст от 18 до 87 лет 54,5 - 18,4) и 217 м/с (возраст 18,4 лет, средний возраст 54,8 ± 18,3)18,3). Записи были разделены на 10-летние возрастные группы, каждая из которых состояла из равного числа мужчин и женщин, чтобы правильно рассчитать средние интерсексуальные характеристики. С помощью массового решения обратной задачи на функциональных томограммах было рассчитано пространственное распределение элементарных спектральных компонентов. Физиологический шум был устранен путем совместного анализа функциональной томограммы на основе МЭГ и магнитно-резонансного изображения для каждого пациента. Затем многоканальные спектры были преобразованы во временные ряды мощности элементарных диполей тока. Суммарная электрическая мощность была рассчитана в шести общепринятых частотных диапазонах (дельта-ритм 1–4 Гц, тета-ритм 4–8 Гц, альфа-ритм 8–13 Гц, бета-ритм 1–21 Гц, бета-ритм 2–30 Гц, гамма-ритм 30–48 Гц), а также были изучены половые различия в возрастных изменениях. Было установлено, что в самой молодой возрастной когорте (18–29 лет) суммарная электрическая мощность мозга у мужчин в 1,5 раза выше, чем у женщин. У взрослых (30–69 лет) показатели у мужчин и женщин примерно равны, а в более старших возрастных группах (70–87 лет) суммарная электрическая мощность мозга у мужчин выше. Зависимости от возраста в различных частотных диапазонах у мужчин и женщин, как правило, различаются, за исключением более высоких частот 21–48 Гц. Можно сделать основной вывод о том, что после усреднения по половому признаку суммарная электрическая мощность человеческого мозга остаётся неизменной на протяжении всей жизни — от 18 до 87 лет. Предложенный метод совместного анализа данных магнитоэнцефалографии и магнитно-резонансной томографии может быть использован для дальнейшего изучения половых различий в источниках мозговой активности в связи с возрастными изменениями.
Мы представляем новую структуру для синтетического формирования популяции, использующую условно-генеративные состязательные сети (CGAN) для получения микроданных о состоянии здоровья на индивидуальном уровне от маргиналов на популяционном уровне. В частности, наш подход позволяет синтезировать реалистичные микроданные для целевых групп населения, где доступны только агрегированные статистические данные, такие как распределение по возрасту и полу и распространенность заболеваний. Для решения проблем, связанных с нехваткой данных и ограничениями конфиденциальности, мы разрабатываем архитектуру cGAN, которая фиксирует и переносит сложные взаимозависимые взаимосвязи (например, зависимости от возраста и заболеваний) от исходной популяции с микроданными к целевой популяции, описываемой маргиналами. Гибридная функция потерь обеспечивает точность целевых показателей, сохраняя при этом эпидемиологическую реалистичность сгенерированных выборок. Мы оценили наш метод, используя поведенческий риск 2023 года Набор данных системы эпиднадзора за факторами риска (BRFSS) из США, демонстрирующий четкое соответствие с реальными распределениями по нескольким штатам. Модель точно воспроизводит закономерности сопутствующей заболеваемости и корреляции между возрастом и заболеваемостью, хотя они не были частью данных о влиянии факторов риска. Наши результаты показывают, что этот метод позволяет создавать масштабируемые и конфиденциальные синтетические данные, которые могут найти применение в моделировании общественного здравоохранения и агентном моделировании, особенно в регионах, где нет подробных данных на индивидуальном уровне.
Прогрессирующий фиброз определяет риск летального исхода при хронических заболеваниях печени. Существующие методы диагностики не позволяют выявить молекулярные изменения, происходящие при переходе от ранних повреждений к необратимому рубцеванию. Зачастую они основаны на бинарных классификациях, которые не позволяют выявить биологические факторы, определяющие прогрессирование заболевания. Мы сопоставили профили экспрессии генов, отличающие прогрессирующий (F3-F4) фиброз от раннего (F0-F2), чтобы определить их клеточное происхождение и возможность трансляции на уровне белков при различных этиологиях заболевания. Мы проанализировали общедоступные данные массового секвенирования РНК (E-MTAB-6863), чтобы выделить гены, отличающие ранний фиброз от прогрессирующего. Затем мы деконвертировали эти сигналы с помощью секвенирования РНК отдельных ядер (single-nucleus RNA-sequencing, snRNA-seq; GSE179548), чтобы определить конкретные типы клеток. Мы проверили отобранные гены протеомным анализом на мультиомном наборе данных по гепатоцеллюлярной карциноме, сравнивая вирусную и метаболическую этиологию. Мы выявили сигнатуру из 105 генов, связанных с прогрессирующим фиброзом и отвечающих за организацию внеклеточного матрикса и развитие эпителия. Данные snRNA-seq указывают на то, что этот сигнал в первую очередь характерен для холангиоцитов, а не для звёздчатых клеток печени, что указывает на дуктулярную реакцию. Протеомная валидация показала различия. Структурные маркеры (COL1A1, THY1) оставались повышенными независимо от этиологии. Метаболические и дуктулярные маркеры (AKR1B10, KRT23, SPP1) были специфичны для метаболических нарушений (неалкогольная жировая болезнь печени, алкогольная болезнь печени). Прогрессирующий фиброз обусловлен реакцией эпителия желчевыводящих путей, а не только отложением матрикса. Фиброзный каркас одинаков у всех пациентов. Сопутствующие метаболические изменения зависят от этиологии. Это говорит о том, что эффективные биомаркеры должны быть адаптированы к специфическому метаболическому контексту заболевания, а не представлять собой универсальную панель для оценки фиброза.
Монослои дихалькогенидов переходных металлов (ДПМ) очень перспективны для многих областей применения, как и графен и слои гексагонального нитрида бора (h-BN), особенно в оптике в качестве излучателей и детекторов, а также в электронике в качестве транзисторов. Это связано в первую очередь с тем, что они обладают прямой запрещённой зоной Eg, которая зависит от внешних приложенных электрических полей. Для создания такого электрического поля предлагается использовать индуцированную полем поляризацию сегнетоэлектрического полимерного слоя, такого как поливинилиденфторид (ПВДФ) и поли(винилиденфторид-трифторэтилен) P(VDF-TrFE). Эти полимеры в сегнетоэлектрической фазе могут создавать значительную поляризацию в очень тонких слоях толщиной около 5 Å. Комбинируя такие сегнетоэлектрические слои со слоями ДПМ, можно создавать гибридные наноструктуры, которые удобны для разработки новых фотодетекторов с контролируемыми свойствами. Выдающиеся свойства этой гибридной структуры обусловлены, в частности, сверхвысоким электрическим полем, возникающим из-за сегнетоэлектрической поляризации в ПВДФ или P(VDF-TrFE), которое воздействует на слои ДПМ и регулирует ширину запрещённой зоны Eg. В этой работе мы смоделировали такую гибридную структуру на основе ПВДФ и слоёв MoTe2, h-BN и графена и изучили её особенности и свойства. Для расчета всех основных свойств используются методы теории функционала плотности (ТФП), реализованные в программе Quantum ESPRESSO. Полуэмпирический метод PM3, реализованный в программном пакете HyperChem, применяется для моделирования и изучения как отдельных слоев гибридной структуры, так и особенностей их совместного взаимодействия, а также для изучения колебательных мод. Полученные результаты убедительно демонстрируют сильное влияние на ширину запрещенной зоны Eg и частоты колебательных мод всех исследуемых наноструктур за счет воздействия сегнетоэлектрической поляризации P и индуцированного поляризацией электрического поля E, которое влияет на все слои гибридной гетероструктуры.
В статье обсуждается влияние замены ионов кальция Ca2+ в определенных позициях гидроксиапатита на ионы железа Fe2+ и Fe3+. Показано, как методом моделирования молекулярной динамики с применением косоугольной ячейки в периодических граничных условиях найти плотность гидроксиапатита. Полученные значения плотности хорошо согласуются с известными данными и результатами расчетом методами теории функционала плотности. Также описан процесс выпаривания ионов, плавления и сублимации разных образцов гидроксиапатита. Результаты молекулярно-динамического моделирования показывают заметные различия в температурах структурных перестроек для гидроксиапатита с замещениями ионами Fe2+ и Fe3+. Так, образец гидроксиапатита с ионами Fe2+ испытывает значительные структурные перестройки уже в диапазоне температур 727–827 °С, что согласуется с экспериментальными данными по распаду катион-замещенного гидроксиапатита с ионами железа при температурах около 800 °С.
Денге, одно из самых распространенных вирусных инфекционных заболеваний XXI века, переносимых комарами, поражает примерно 100-400 миллионов человек во всем мире. Отсутствие окончательного лечения привело к проведению нескольких исследований в лабораторных условиях и in silico в поисках потенциальных противовирусных препаратов. РНК-геликаза вируса денге (DENV) является жизненно важным белком, который играет важную роль в репликации вируса. В этом исследовании была проанализирована противовирусная активность флаванона нарингенина и его производных методами in silico и in vitro, направленная на фермент геликазу DENV NS3. В этом исследовании скрининг in silico, основанный на молекулярном докинге и свойствах ADMET 20 производных нарингенина, выявил молекулы, такие как 6-фторнарингенин, в качестве подходящего соединения. Кроме того, сравнительное моделирование MD и исследование MM-PBSA таких комплексов, как NS3-нарингенин, NS3-6-фторнарингенин и NS3-ST-610 (стандартная молекула ингибитора), показало, что нарингенин способен образовывать стабильный комплекс с ферментом геликазой NS3 из DENV2. Эти результаты настоящего исследования предсказывают многообещающую противоденговую природу соединения нарингенина в качестве ингибитора репликации.
В естественных условиях на растения воздействует комплекс неблагоприятных факторов внешней среды, в ответ на которые изменяется РНК профиль. На сегодняшний день проводятся исследования РНК профилей в условиях воздействия одного фактора, однако работ по метаанализу ответных реакций у дуба черешчатого (Quercus robur L.) не проводилось. В связи с этим целью нашего исследования стало проведение метаанализа данных экспрессии генов RNA Seq, связанных с засухой, стрессом от заражения мучнистой росой и поедания насекомыми для выявления дифференциально экспрессируемых генов (ДЭГ), включая транскрипционные факторы (ТФ). В результате было обнаружено четыре перекрёстных ДЭГ при воздействии всех стресс факторов: histone H4, flavonol synthase, acyltransferase GLAUCE like и неохарактеризованный ген, содержащий домен DUF1223. Результаты анализа РНК профилей с помощью программы iTAK v1.6 показали участие 225 ТФ, из которых 159, ассоциированы с ответом на поедание насекомыми, 24 ТФ, связанных с поражением мучнистой росой и 42 ТФ, участвующих в реакции на засуху. Было обнаружено, что происходит подавление четырех общих ТФ при засухе и повреждении насекомыми. При стрессах вызванными мучнистой росой и насекомыми выявлено 9 ТФ, среди которых с повышенной экспрессией были три гена WRKY и по одному из семейств AP2/ERF, NAC, MYB и GRAS, оставшиеся два ТФ принадлежали семейству MYB related. Пересечения в экспрессии ТФ между засухой и мучнистой росой не обнаружено. Результаты анализа коэксперссии (WGCNA) позволили выявить 14 модулей из которых шесть обладали наибольшей связью с признаком и были использованы для дальнейшего определения генов хабов. В результате анализа коэкспрессии было выявлено шесть генов хабов, из них три автоматически аннотированных NAC, GDSL, CESA3 и оставшиеся не охарактеризованные. Результаты метаанализа показали, что устойчивость растения к различным стрессам обеспечивается как специфическими, так и общими механизмами, при этом ключевую роль играют коэкспрессионные модули и ТФ, что позволяет выделить потенциальные гены кандидаты для дальнейших исследований и селекции.
Проведен сравнительный анализ регрессионных моделей машинного обучения для прогнозирования изменений относительной численности природных популяций красной полевки на один год вперед. Для обучения, валидации и тестирования моделей случайного леса и многослойного персептрона использовали демографические и климатические данные для восточного сектора Субарктики в целом, а также отдельно для двух пунктов региона. Каждый набор данных, содержащий ежегодные наблюдения за различными показателями, в модели представлен как вектор признаков (целевой признак – относительная численность на один год вперед; предикторы – популяционные и климатические данные), без привязки к временной структуре. При традиционном прогнозировании временных рядов будущие значения получают на основе последовательности прошлых значений, в то время как предсказание по векторам рассматривает каждое наблюдение как отдельную точку в пространстве признаков, формируя векторные представления данных. Показано, что многослойный персептрон демонстрирует лучшие результаты и точность прогноза по всем выборкам. Случайный лес характеризуется меньшей устойчивостью и точностью. В целом по региону и отдельным пунктам предпочтительнее использовать нейросетевые методы, например, многослойный персептрон. В случае необходимости выполнения быстрого моделирования или интерпретируемости можно использовать модель случайного леса. На примере популяций красной полевки показано, что точный прогноз относительной численности мелких грызунов на один год вперед можно получить, используя ограниченный по времени набор данных о состоянии популяций и условиях их обитания. Модели машинного обучения могут применяться для решения задач эпидемиологии и защиты растений.
Генные сети, контролирующие экспрессию генов, играют первейшую роль в детерминации эпигенетических и биохимических свойств клеток. В то же время взаимосвязанность генных сетей с сетями других типов и уровней требует подходов, учитывающих эту комплексность. В статье данная проблема решается в аспекте вложенности генных сетей в клетки, которые сами являются узлами сети более высокого уровня, а именно клеточного ансамбля. Созданы информационные модели (объектная, реляционная и объектно-реляционная) управляющей генной сети над генетическими блоками, а также модели клеточного ансамбля как сети над клеточными управляющими генными сетями. Объединенная двухуровневая модель описывает генно-сетевые структуры в составе клеточных ансамблей с динамическими характеристиками основных молекулярно-генетических процессов. На основе моделей разработана платформа SETIES для исследования in silico молекулярно-генетических систем управления экспрессией генов про- и эукариот. Платформа включает в себя программные компоненты для дизайна и визуализации клеточных и межклеточных генных сетей, автоматического построения их математических моделей, моделирования сетевой динамики в бесклеточных системах, в клеточных линиях и клональных клеточных популяциях, а также в клеточных ансамблях с постоянной и динамической структурой. Счетные модули реализуют формализм обобщенных пороговых моделей, сочетающий в себе преимущества дискретных и непрерывных методов моделирования этих систем. Среди решаемых задач – построение диаграмм активности генов во времени, расчет кинетических кривых для концентраций мРНК и белков, выявление паттернов генной экспрессии как функциональных состояний генной сети, оценка параметрической устойчивости режимов, моделирование механизмов эпигенетического наследования, фенотипической гетерогенности и морфогенетического позиционирования. В целом, платформа реализуют парадигму «сети сетей», служащую основой для перспективных исследований в области системной и синтетической биологии.
Рассмотрены Интернет-ресурсы, предоставляющие свободный доступ к экспериментальным функциональным данным, включая данные электро- и магнитной энцефалографии, структурной и функциональной магнитно-резонансной томографии, полученным в ряде исследовательских проектов при изучении мозга человека. Использование таких ресурсов полезно для развития и отладки новых методов обработки и анализа энцефалограмм, а также для верификации и сравнения результатов.
Рассмотрены основные подходы к исследованию сердца человека с помощью неинвазивных измерений. Для изучения структуры сердца используются такие методы, как эхокардиография, компьютерная томография, магнитно-резонансная томография. Функция сердца изучается в основном с помощью электрокардиографии и магнитной кардиографии. Описаны наборы данных, доступные для использования при математическом моделировании сердца при изучении его работы и при диагностике. Предложен метод функциональной томографии, который преобразует набор временных рядов в пространственное распределение электрических или магнитных источников. Экспериментальные данные магнитной кардиографии, полученные в Центре нейромагнетизма Нью-Йоркского университета, в НИЦ «Курчатовский институт» и в Институте радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН, были использованы для реконструкции трехмерной функциональной структуры сердца и временных рядов электрической активности сердца. Токовый диполь, найденный по магнитной кардиограмме, был успешно локализован в пространстве реконструированной структуры сердца, а его амплитуда и направление изменялись в соответствии с фазой сердечного цикла. Метод может быть использован для детального изучения пространственного распределения элементарных источников электрической активности сердца человека по данным многоканальных неинвазивных измерений.
Предложен оригинальный подход к классификации коронавирусов, основанный на представлении анализируемого гена (N-гена белка нуклеокапсида) соответствующим вектором частот кодонов аминокислот и его последующего сравнения с вектором усредненных частот кодонов для аналогичных известных генов вирусного таксона (одного из четырех родов коронавируса). Для определения принадлежности анализируемого вектора частот к каждому рассматриваемому таксону нестандартным образом применяется метод главных компонент. Метод протестирован на 5769 N-генах коронавирусов четырех родов и показал надежность распознавания рода выше 95 %. Предлагаемый подход к классификации коронавирусов позволяет сократить размерность вектора частот кодонов до 28 компонент без снижения надежности, ограничиваясь рассмотрением наиболее значимых частот встречаемости кодонов аминокислот в N-гене. Подход относится к методам без выравнивания, которые в последнее десятилетие завоевывают все большую популярность для классификации вирусов.
Издательство
- Издательство
- ИМПБ РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 142290, Московская обл, г Серпухов, г Пущино, ул Институтская, д 4
- Юр. адрес
- 142290, Московская обл, г Серпухов, г Пущино, ул Институтская, д 4
- ФИО
- Костеркина Ирина Марковна (ГЛАВНЫЙ БУХГАЛТЕР)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______
- Сайт
- https://www.impb.ru/