Molekuláris rátermettség tájképek Kun Ádám. Rátermettség tájkép  Minden genotípushoz rendeljünk egy fenotípust  Minden fenotípushoz rendeljünk egy valósz.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Advertisements

Tökéletes verseny Közgazdaságtan 10. hét.
Elektromos ellenállás
KŐVIRÁG 6.
3. Két független minta összehasonlítása
Elektromos ellenállás
1. Megszilárdulás (kristályosodás)
DNS replikáció DNS RNS Fehérje
DNS replikáció DNS RNS Fehérje
REAKCIÓKINETIKA BIOLÓGIAI RENDSZEREKBEN
Operációkutatás szeptember 18 –október 2.
Fehérjeszintézis Szakaszai Transzkripció (átírás)
Bioinformatika Szekvenciák és biológiai funkciók ill. genotipusok és fenotipusok egymáshoz rendelése Kós Péter 2009.XI.
SZÁMRENDSZEREK SZÁMÁBRÁZOLÁS
Genetikus algoritmusok
Programozás I. Horváth Ernő.
Az élő szervezeteket felépítő anyagok
A digitális számítás elmélete
A fehérjék világa.
Molekuláris genetika Falus András.
Nukleotidok, nukleinsavak
MUTÁCIÓ ÉS KIMUTATÁSI MÓDSZEREI
Evolúciósan stabil stratégiák előadás
Ismételt fogolydilemma játék sztochasztikus reaktív stratégiákkal. 4
ENZIMEK Def: katalizátorok, a reakciók (biokémiai) sebességét növelik
A nukleinsavak.
A nukleinsavak.
Nukleotidok.
Az Enzimek Aktivitás-Kontrolja
Aszexuális, szimpatrikus speciáció
Áramköri alaptörvények
Mit tudunk már az anyagok elektromos tulajdonságairól
Nukleotid típusú vegyületek
Az abszolút értékes függvények ábrázolása
NUKLEINSAVAK MBI®.
A genetika (örökléstan) tárgya
Problémás függvények : lokális optimalizáció nem használható Globális optimalizáció.
A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011
Versengő társulások Mi történik egy olyan térbeli modellben, ahol sok stratégia létezik? Lokálisan csak a stratégiák kis hányada lehet jelen. => az evolúciós.
A P elemek mobilitásának szabályozása
A P elem technikák: enhanszerek és szupresszorok azonosítása
Az élet keletkezése ELTE, Növényrendszertani és Ökológiai Tanszék
Az RNS világ, hibaküszöb
EVOLÚCIÓ.
Evolúcióbiológia és asztrobiológia
A molekuláris evolúció neutrális elmélete
Az evolúciókutatás eszközei Kun Ádám. Történeti és folyamat szemlélet  Evolúció történeti szemlélete: Az evolúció tárgya az élet keletkezésének, a fajok.
Készítette: Hanics Anikó. Az algoritmus elve: Kezdetben legyen n db kék fa, azaz a gráf minden csúcsa egy-egy (egy pontból álló) kék fa, és legyen minden.
Fogalom Kérdezz! Felelek.
Algoritmus és adatszerkezet Tavaszi félév Tóth Norbert1 Floyd-Warshall-algoritmus Legrövidebb utak keresése.
Gének, környezet, viselkedés
Populációk jellemzői  populáció: valós szaporodási közösség
Struktúra predikció Struktúra lehet Felügyelt tanulási probléma
Fájlszervezés Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése.
Munka, energia teljesítmény.
TÁMOP /1-2F Projektmenedzsment eszközök  Projektirányítás számítógéppel I/13. évfolyam WBS szerkezet létrehozása Szabó László 2009.
Primer tervezés qPCR-hez
Kiss Bettina Hosszú Norbert
Nemlineáris dinamikus rendszerek alapjai VI. gyakorlat
DNS replikáció DNS RNS Fehérje
Molekuláris biológiai módszerek
Nukleinsavak • természetes poliészterek,
FOGALMAK DNSasfehérje (szabályozó/szerkezeti)
Nemlineáris dinamikus rendszerek alapjai VII. gyakorlat
A DNS replikációja Makó Katalin.
A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011
A folyadékállapot.
Adaptív fenotipikus plaszticitás és adaptív evolúció ---- egymás ellen/helyett, egymás mellett, vagy együttműködnek?
A bemutatót összeállította: Fogarasi József, Petrik Lajos SZKI, 2011
Nukleotidok.
Előadás másolata:

Molekuláris rátermettség tájképek Kun Ádám

Rátermettség tájkép  Minden genotípushoz rendeljünk egy fenotípust  Minden fenotípushoz rendeljünk egy valósz számot, ami a rátermettsége.

Molekuláris rátermettség tájkép  Enzimek aktivitása kihat az egyed rátermettségére.  Az enzim aktivitás könnyen mérhető (az egyed rátermettsége nem)  Az enzimek könnyen mutálhatóak és „szaporíthatóak”  Az enzimek fenotípusa a 3D szerkezetük

Moran folyamat  Populáció méret állandó.  Átfedő generációk  Halálozás véletlenszerű, szaporodás rátermettségarányos  Rátermettség arányosan kiválasztunk egy egyedet. Ő fog szaporodni. Egy véletlen szerint választott egyed meghal, a helyébe szaporodik.

Legegyszerűbb tájkép rátermettség Fentipusos jelleg

Fuji hegy tájkép rátermettség Fentipusos jelleg

Két csúcs rátermettség Fentipusos jelleg

Mi van ha 3D-t nézünk?

Visszamutáció, rescue mutation  Semleges mutáns  Kritikus hely  Rontó mutáció  Visszaállító

Többszörös mutációk kérdése  Legegyszerűbb feltevés, hogy a hatások függetlenek  A kevés rendelkezésre álló adatból ez nagyjából igaznak vehető. Van egy kis pozitív hatás (azaz a 2. mutáció negatív hatása kisebb, mint várnánk)

RNS struktúra Neurospora VS ribozim 144 nukleotid hosszú

RNS másodlagos szerkezet  Bázispárok számától függ a szabadenergia.  Dinamikus optimalizáció a bázispárok számának maximalizálására (energia minimalizálására)  A bázispárok energetikáját kísérletesen vizsgálják

RNS másodlagos szerkezet meghatározás Szekvencia R=r 1, r 2, r 3,..., r n ; ahol r i  {A,C,G,U} Másodlagos szerkezet S = i.j bázispárok rendezett halmaza 1.1  i < j  N 2. j - i>3 3.i.j és k.l bázispárokra (i<k) igaz az egyik: a)i=k és j=l (ugyanaz a bázispár) b)i<j<k<l (egymás után jönnek) c)i<k<l<j (i.j magába foglalja k.l-t) Keressük a legalacsonyabb energiájú (vagy ahhoz közeli) szerkezetet, feltehetően ez a másodlagos szerkezete egy RNS molekulának

Másodlagos szerkezet energiája hajtűkanyar halmozódó bázispár kitüremkedésbelső hurok elágazás A srtruktúra energiája a hurkok energiájától függ Bármely struktúra egyértelműen felbontható m+1 (m a bázispárok száma) hurokra A struktúra energiája, így az egyes hurkok energiájának összege

Struktúra a fenotípus  A másolási sebesség, vagy az enzimatikus aktivitás a struktúrától függ.  Egy RNS molekula fenotípusa nem a bázissorrend, hanem a struktúra.  4 N szekvencia lehetséges, mennyi struktúra?  Hogyan határozzuk meg a struktúrát

RNS tájképek  Kémiailag és fizikailag megalapozott genotípus-fenotípus térkép  Ilyen máshol még nincs a biológiában

RNS tájképek tulajdonságai I  Körülbelül 2.35 N struktúra, azaz egy struktúrához több szekvencia tartozik.  Kevés mutáció (1-3) általában nem változtatja meg a struktúrát  Ha van egy kompatibilis szekvenciánk, akkor az átlagosan 7.2 mutációval olyanná alakítható, hogy kívánt MFE struktúrája legyen

RNS tájképek tulajdonságai II AUCGUCUGUCGGCGAU GCAUGACUCAUUAUGC Mesterkópia: Mutáns: Semleges utak a tájképen Az utak 21.7%-a perkolál Azonos struktúra Azonos fitness

RNS tájképek tulajdonságai III  Vannak gyakoribb struktúrák  A szekvenciák zöme gyakori struktúrát vesz fel ( evolválódott ribozimek minden bizonnyal gyakoriak )  A struktúrák zömét csekély számú szekvencia veszi fel  Minden szekvencia körüli kb. 20 mutációval elérhető gömbön belül minden gyakori struktúra elérhető

RNS tájképek következményei  Az evolválódott ribozimek minden bizonnyal gyakori struktúrák.

Ribozimok rátermettség tájképe  A rátermettség tájkép kísérletes adatokra épül  Rátermettség tájképek általános szerkezetének vizsgálata  Feltételezzük, hogy az enzimaktivitás arányos a rátermettséggel (protosejt)

Mely ribozimok jöhetnek szóba? 1. Jól karakterizált Csak a természetes ribozimok teljesítik ezt a kritériumot 2. Nem túl hosszú (praktikus ok) Az I-es és II-es csoportbeli intronok kiesnek 3. Nem lehet a transz ható enzim szerkezetben pszeudo-csomó (algoritmus követelménye) Hepatitis Delta Virus kiesik e miatt Neurospora VS Ribozyme, Hairpin, Hammerhead

Neurospora Varkund Satellit Ribozim N = 144 A pozíciók 83/144 (57%) mutálva van, mi összesen 183 mutánst vettünk figyelembe

VS Ribozim: mutációs kísérletek 144 nukleotidból 87-en végeztek mutációs kísérletet Összesen 183 mutánst vizsgáltak

VS Ribozim Aktív hely Szubsztrát kötés Hossz nem fontos Elágazások fontosak Kitüremkedés nem lehet a másik száron, de törölhető

Hairpin Ribozyme N = 50 A pozíciók 39/50 (78%) mutálva van, összesen 142 mutáns vettünk figyelembe

Ribozimokkal kapcsolatos általános megfigyelések 1.A szerkezet a fontos, nem az egyedi bázispárok 2.A szerkezet kissé változtatható 3.Vannak kritikus helyek 4.A tájkép multiplikatív (lehet hogy van egy gyenge szinergia)

Általános funkcionalitás tájkép Rendeljen minden lehetséges 4 N szekvenciához egy relatív enzimaktivitást I.Kompatibilis szerkezet II.Hibás bázispár III.Kritikus helyek IV. Jósolt struktúra

I. Kompatibilis szerkezet  A célstruktúrának megfelelő bázis-párok mindegyike – legtöbbje – ki tud-e alakulni?  Néhány hibás pár (rosszul párosított bázispár) megengedhető, de –Nem lehet kettő ilyen egymás mellett –Nem lehet egy régióban kettőnél több  A a szekvenciával kompatibilis struktúrának megfelelő aktivitás.

II. Hibás bázispárok  Minden megengedett hibás bázis-pár csökkenti az aktivitást  Az elhelyezkedésüktől függően más hatásuk lehet az egyes hibás pároknak

III. Kritikus helyek  Minden lehetséges nukleotidhoz rendelünk aktivitást ezeken a helyeken.

IV. Jósolt szerkezet  A 2D szerkezet meghatározása. (Vienna RNA Package)  Elfogadjuk, ha a célszerkezetbe tekeredik.  A MFE nem biztos, hogy a kísérletesen meghatározott másodlagos szerkezet

A tájkép tulajdonságai = 0.26 = 0.22