Размещено на http://www.allbest.ru/

ГБОУ ВПО Российский Национальный Исследовательский Медицинский Университет им. Н. И. Пирогова

Кафедра биохимии

Доклад

на тему: «Применение интерактомики»

Интерактом

В молекулярной биологии интерактом это целый набор молекулярных взаимодействий в отдельной клетке. Термин указывает не только на физическое взаимодействие между молекулами, он может также подразумевать косвенные взаимодействия между генами, то есть генетические взаимодействия.

Молекулярные сети взаимодействия

Молекулярные взаимодействия могут быть между белками, нуклеиновыми кислотами, липидами, углеводами и т.д.. При соединении молекулы образуют сети молекулярного взаимодействия (molecular interaction networks), которые классифицирубтся в зависимости от вида входящих в их состав молекул.

Чаще всего выделяют тип интерактома белок-белковых взаимодействий (PPI) и их сетей (PIN). Другой широко изученый тип интерактома это интерактом белок-ДНК, также называется ген-регуляторной сетью, которая формируется из транскрипционных факторов, хроматина регуляторных белков, и их генов-мишеней.

На самом деле, все виды интерактомов взаимосвязаны.

Например, белковый интерактом содержат множество ферментов, которые в свою очередь образуют биохимические сете. Точно так же, генные регуляторные сети перекрываются значительно с сетями взаимодействия белков и сигнальных сетей.

Было высказано предположение, что размер интерактома организма коррелирует с биологической сложностью организма лучше, чем размер генома.

Интерактомика

Интерактомика - это дисциплина объединяющая биоинформатику и биологию, которая занимается изучением взаимодействий и последствий этих взаимодействий между белками и другими молекулами в клетке. Интерактомика таким образом стремится сравнивать различные сети взаимодействий (т.е. , интерактомов) между и внутри видов в целях поиска общих черт или же наоборот различий.

Итнерактомика является примером "сверху-вниз" системной биологии, который возглавляет, а также обобщает представления о биосистемах или организмах. Собраны большие наборы геномных и протеомных данных, и выводятся корреляции между различными молекулами. Из данных сформулированы новые гипотезы об обратных связеях между этими молекулами. Эти гипотезы могут быть проверены путем новых экспериментов.

интерактомика клетка ген биологический

Эукариотические интерактомы

Некоторые эукариотические интерактомы картированы методами high-throughput (HTP). В 2006 году были созданы HTP карты дрожжей, мухи, червя, и карты человека. Хотя ни один из биологических интерактомов не был полностью охарактеризован, более 90% взаимодействий белков в Saccharomyces cerevisiae расшифрованы. Другие виды, интерактомов есть изучены достаточно подробно включают Caenorhabditis elegans и Drosophila melanogaster.

В последнее время картирован интерактом системы патоген-хозяин вируса гепатита С Human (2008), Эпштейна-Барр вирус / Human (2008), вирус гриппа Human (2009)), чтобы определить основные молекулярные компоненты патогенов и иммунной система их хозяина.

Анализ интерактома

Данные интерактомов были проанализированы различными способами, был опубликован огромный массив литературы для удобного анализа. Ав основном осуществляется с использованием методов биоинформатики и включают в себя следующее:

1) Проверка достоверности. Интерактом никогда не полный, из-за ограничения экспериментальных методов. Например, было подсчитано, что типичный двугибридный анализ обнаруживает только 25% всех взаимодействий в интерактоме. Полноту интерактома можно оценить, сравнивая его с известных данными о взаимодействий, которые были найдены и подтверждены независимыми методами.

2) Предсказание функции белка. Белковые сетей используются для прогнозирования функции неизвестных белков. Прогнозирование, как правило, основано на предположении, что неохарактеризованные белки имеют сходные функции с белками, с которыми они взаимодействуют. Например, YbeB - белок с неизвестной функцией, было обнаружено что он взаимодействует с рибосомным белком, а позже было показано что он участвует в трансляции. Хотя такие предсказания могут быть основаны на единичных взаимодействий, как правило, обнарудивается несколько взаимодействий. Таким образом, вся сеть взаимодействий может быть использована для прогнозирования функции белка.

Возмущения и болезни

Структура интерактома дает определенные прогнозы о том, как сеть реагирует на различные возмущения (например, изъятие) узлов (белки) или ребер (взаимодействий). Таким образом, интерактом даёт нам возможность моделировать различные патологические состояния. Кроме того, мутации генов (и, соответственно их белков) может вызвать возмущения сетей и как следствие болезнь.

Сравнительная интерактомика

В отличие от стандартных метрик выравнивания последовательностей, измеряет дивергенцию профилей белковых взаимодействий среди близкородственных организмов. Подход может выявить корреляцию конкретных признаков и фенотипических различий.

Рис 1. Сравнительные интерактомный анализ онкобелков Е6 и Е7 вирус папилломы человека. Сеть взаимодействия белков Е6 и Е7 из 11 различных генотипов ВПЧ, имеющих разные тропизм и патологии

Подобно тому, что было достигнуто путем сравнения генома структуры и белковые последовательности, можно получить ценную информацию об эволюции систем, сравнивая организацию сетей взаимодействия и, анализируя их изменение и сохранение. Так же мы можем узнать, как расширить сетевую информацию, полученную экспериментально в хорошо изученную модельную систему для различных организмов. Мы пришли к выводу, что несмотря на недавнее завершение нескольких HTP экспериментов направленных на описание полных интерактомов, имеющаяся информация является еще не достаточно охваченой и качественной, чтобы нделать какие-либо биологически значимые выводы из сопоставления различных интерактомов. Таким образом, эволюционно далекие виды должны рассматриваться с осторожностью. Но с развитием более точных экспериментальных и информатик подходов, мы в скором времени будем в состоянии изучить сетевую эволюцию.

Список литературы

1. Comparative interactomics, Cesareni G1, Ceol A, Gavrila C, Palazzi LM, Persico M, Schneider MV., FEBS Lett. 2005 Mar 21;579(8):1828-33

Размещено на Allbest.ur