Informație

Există reviste pentru modele teoretice ale interacțiunilor proteină-proteină?

Există reviste pentru modele teoretice ale interacțiunilor proteină-proteină?


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.

Există reviste științifice respectabile pentru publicarea modelelor de interacțiuni proteină-proteină obținute prin simulări de andocare? Aș discuta, de asemenea, semnificația biologică a modului special de andocare pe care l-am găsit prin simulări și modul în care este în concordanță cu dovezile experimentale disponibile. Ideea este că lucrarea mea nu ar avea nicio dovadă experimentală nouă. Mai degrabă, analizez dovezile experimentale existente în literatură și demonstrez că modelul de interacțiune pe care îl propun explică aceste date. Există reviste respectabile care acceptă acest tip de cercetare? Puteți posta câteva exemple de reviste ca acesta?

De asemenea, puteți posta câteva referințe la lucrări bune ca acestea, sperăm foarte citate, dacă există?


Interacțiunile proteină-proteină este un domeniu al biofizicii, așa că cu siguranță Biophysical Journal (publicat de Cell) este un loc frumos în care să te uiți.

PNAS are o gamă largă de domenii și acordă multă atenție biofizicii și modelării frumoase. Dar și ele necesită (mi se pare) dovezi experimentale.

Jurnalul de chimie computațională cu siguranță despre o mulțime de simulări și modelări, așa că vedeți singur.

În ceea ce privește publicațiile, faptul că ceri referințe mă face să cred că nu ți-ai făcut temele de revizuire a literaturii, deoarece este întotdeauna în primul rând job într-un proiect de cercetare.


Modele pentru biologie sintetică

Ingineria biologică sintetică iese din biologie ca o disciplină distinctă bazată pe cuantificare. Tehnologiile care propulsează biologia sintetică nu sunt noi, nici conceptul de proiectare a unor noi molecule biologice. Ceea ce este nou este accentul pus pe comportamentul sistemului.

Obiectivul este proiectarea și construcția de noi dispozitive și sisteme biologice pentru a furniza aplicații utile. Numeroase circuite genetice sintetice au fost create în ultimul deceniu, inclusiv întrerupătoare bistabile, oscilatoare și porți logice, iar aplicațiile posibile abundă, inclusiv biocombustibili, detectoare pentru arme biochimice și chimice, diagnosticarea bolilor și terapii genetice.

La peste cincizeci de ani de la descoperirea structurii moleculare a ADN-ului, biologia moleculară este suficient de matură pentru cuantificarea reală, care este utilă pentru aplicații de inginerie biologică, similară revoluției în modelare în chimie din anii 1950. Cu entuziasmul pe care biologia sintetică o generează, comunitățile de inginerie și științe biologice par remarcabil de dispuse să depășească granițele disciplinare către un obiectiv comun.

Ingineria biologică sintetică iese din biologie ca o disciplină distinctă bazată pe cuantificare [1–5]. Obiectivul este proiectarea și construcția de noi dispozitive și sisteme biologice pentru a furniza aplicații utile. Numeroase circuite genetice sintetice au fost create în ultimul deceniu, inclusiv întrerupătoare bistabile, oscilatoare și porți logice [[1–5] și referințe în acestea], și posibile aplicații abundă, de la biocombustibili la detectoare pentru arme biochimice și chimice, la diagnosticul bolii, la terapiile genetice.

Cu siguranță, tehnologiile care propulsează biologia sintetică nu sunt noi, nici conceptul de proiectare a unor noi molecule biologice [6, 7]. Ceea ce este probabil nou este accentul pus pe comportamentul sistemului, proiectarea secvențelor de ADN cu fenotipuri sintetice care prezintă răspunsuri dinamice prescrise.

În ciuda succeselor inițiale ale proiectelor sintetice [1–5], paradigma științelor biologice ca discipline descriptive poate să nu ajute rapid la proiectarea rațională a rețelelor de gene noi, în ciuda volumului tot mai mare de componente care pot fi utilizate în construirea rețelelor sintetice. Proiectele genomului identifică componentele rețelelor de gene în organismele biologice, genă după genă, iar experimentele cu microarray ADN descoperă conexiunile de rețea. Cu toate acestea, imaginile statice ale rețelelor pe care aceste experimente le oferă nu pot explica în mod adecvat fenomenele biomoleculare sau nu pot permite ingineria rațională a reglării dinamice a expresiei genelor. Cu alte cuvinte, ca disciplină de inginerie, biologia sintetică nu se poate baza pe metode de încercare și eroare nesfârșite conduse de descrierea verbală a rețelelor de interacțiune biomoleculară.

Provocarea cu care se confruntă comunitățile științifice și de inginerie este atunci de a reduce volumul enorm și complexitatea datelor biologice în formulări teoretice concise cu capacitate de predicție, asociind în cele din urmă secvențe ADN sintetice cu fenotipuri dinamice. Nici paradigma nu este nouă: în anii 1940 și 1950, chimia a fost o disciplină bine maturată pentru pionierii precum Neil Amundson, Byron Bird și Rutherford Aris pentru a dezvolta modele matematice care au surprins complexitatea enormă a proceselor chimice într-un mod util pentru aplicațiile de inginerie chimică. 8–10]. Modelele cantitative ale proceselor chimice au condus la înființarea disciplinei ingineriei chimice și la apariția unei puternice industrii chimice/petroliere. Deși se pot aduce argumente cu privire la rolul dăunător al acestei industrii asupra mediului, nu poate exista nicio îndoială cu privire la efectele pozitive generale asupra vieții umane.

Dar ce tipuri de modele sunt potrivite pentru biologia sintetică? Din cauza numărului mare de specii participante și a complexității interacțiunilor lor, doar modelarea detaliată poate permite investigarea expresiei dinamice a genelor într-un mod potrivit pentru analiză și proiectare. Proiectele pot fi detaliate la nivel molecular cu modele dinamice ale tuturor interacțiunilor biomoleculare implicate în transcripție, traducere, reglare, transport și inducție. Opunem cu asta a posteriori modelarea rețelelor sintetice. De exemplu, în lucrarea lor fundamentală din 2000 [11], Gardner și colegii au dezvoltat un model foarte elegant care surprinde și explică comportamentul dinamic observat al comutatorului bistabil și oferă o perspectivă suplimentară asupra mecanismului biologic. Acest formalism se potrivește bine cu briciul lui Occam, dar nu poate ghida alegerea secvențelor ADN specifice și relațiile lor de reglementare pentru a obține o comutare bistabilă. Mai precis, va fi o provocare să folosiți modele reduse pentru a alege, de exemplu, între operatorii de lactoză, arabinoză sau tetraciclină, sau oricare dintre zecile de variante mutante ale acestora, pentru a construi un nou comutator bistabil diferit.

În inginerie sunt apreciate modele descriptive succinte și lucide, dar cele folosite vor fi la nivelul gradelor de libertate de proiectare. De exemplu, ecuația lui Bernoulli poate explica portanța aerodinamică a unui avion, dar designul modern al aeronavei se bazează pe simulări care includ toate componentele zborului în detaliu. Revenind la biologia sintetică, ingineria rațională bazată pe modele a rețelelor de gene sintetice este posibilă la două niveluri:

În primul rând, nivelul topologiilor de rețea, în care biomoleculele controlează concentrația altor biomolecule, de ex. Proteinele care leagă ADN-ul reglează expresia unor gene specifice fie prin activare, fie prin reprimare. Prin combinarea interacțiunilor simple de reglementare, cum ar fi feedback-ul negativ și pozitiv și buclele de feed forward, se pot crea rețele mai complicate care controlează cu precizie producția de molecule de proteine, cum ar fi comutatoare bistabile, oscilatoare și filtre. În laborator, aceste rețele pot fi create folosind bibliotecile existente de proteine ​​de reglementare și site-urile operatorilor corespunzătoare. Exemplul acum clasic este comutatorul bistabil menționat anterior, construit de Gardner și colaboratorii [11]: au conectat două proteine ​​reglatoare reprimându-se una pe cealaltă și acest lucru a dus la un comutator bistabil pe care l-ar putea controla. Un altul este represilatorul lui Elowitz și Leibler [12]: trei proteine ​​reglatoare care se reprimă una pe cealaltă într-o buclă secvenţială au dus la profiluri de concentrație oscilante.

În al doilea rând, nivelul componentelor moleculare, care descrie cinetica și forțele interacțiunilor biomoleculare din cadrul sistemului. Într-adevăr, comportamentul dinamic al sistemului este o funcție complexă a interacțiunilor cinetice ale componentelor. Prin modificarea caracteristicilor componentelor, cum ar fi proteinele care leagă ADN-ul și situsurile lor ADN corespunzătoare, se poate modifica comportamentul dinamic al sistemului fără a modifica topologia rețelei. În laborator, secvențele de ADN care produc caracteristicile dorite pentru fiecare componentă pot fi proiectate pentru a obține constantele de legare proteină-proteină, proteină-ARN sau proteină-ADN și activități enzimatice dorite. De exemplu, Alon și colegii [13] au arătat cum mutațiile simple ale secvenței ADN a operonului de lactoză pot duce la comportamente fenotipice foarte diferite.

În cele din urmă, numărul mare de variante (topologii de interacțiune și puncte forte) pentru aceste două tipuri de grade de libertate de proiectare necesită modelare computațională sofisticată, deoarece costul modificării experimentale a acestor componente și cinetica interacțiunilor lor poate deveni rapid prohibitiv. Simulările computerizate permit căutări exhaustive ale diferitelor conexiuni ale rețelei și ale parametrilor moleculari termodinamici/cinetici, avansând foarte mult dezvoltarea principiilor de proiectare care urmăresc să simplifice comportamentul complicat al rețelei într-un cadru scurt și utilizabil.

Toate evenimentele la nivel molecular de expresie a genelor pot fi reprezentate cu reacții. Pentru oricare două specii moleculare A și B (proteine, ADN, ARN, molecule de semnalizare etc.) care interacționează în soluție pentru a forma un complex A*B (de exemplu, o proteină represoare și site-ul operator ADN corespunzător) putem scrie

cu k1 și k-1 constantele cinetice de asociere, respectiv de disociere. Dacă am considera celula ca un reactor bine agitat, am putea calcula comportamentul rețelei folosind un set de ecuații diferențiale obișnuite, care determină modificările de concentrație, așa cum sunt prescrise de legile cinetice. Cu toate acestea, ipoteza de bază a unor astfel de modele continuu-deterministe, că numărul de molecule se apropie de limita termodinamică (adică volumul sistemului este infinit), poate fi invalidă pentru sistemele biologice, deoarece pentru unele componente (ADN de exemplu) există sunt disponibile doar câteva exemplare.

În anii 1950, Oppenheim și McQuarrie, printre alții, au explorat stocasticitatea în modelele cinetice, dezvoltând formalismul ecuației master chimice pentru a capta evenimente de interacțiune discrete care au loc cu o anumită probabilitate în timp [14, 15]. Un algoritm de simulare stocastică numerică (SSA) pentru a calcula aceste traiectorii probabilistice a fost descris de Gillespie [16]. Algoritmul lui Gillespie folosește dinamica sistemului pentru a simula apariția fiecărui eveniment de reacție individual. În general, având în vedere starea actuală a sistemului, SSA caută timpul până când apare următoarea reacție. Apoi execută acea reacție, actualizează starea sistemului și crește timpul de simulare la noua valoare. Deși este precisă în capturarea dinamicii sistemelor de interacțiune biomoleculară, SSA devine insolubilă din punct de vedere computațional, dacă scalele de timp ale evenimentelor de interacțiune implicate sunt disparate, deoarece simulează fiecare eveniment de interacțiune biomoleculară, cheltuind cantități excesive pe reacții rapide pentru foarte puține apariții simulate de reacții lente. . Comunitatea de modelare a fost la înălțimea provocării și în ultimul deceniu au existat numeroase încercări de îmbunătățire a eficienței SSA [17–23]. Ca rezultat, recent au apărut algoritmi care abordează cu succes fenomenele de interacțiune biomoleculară cu scale de timp disparate [24–29] (vezi Figura 1). Deși lucrările sunt încă în desfășurare, există acum evoluții interesante de care poate beneficia comunitatea biologiei sintetice.

O provocare majoră în biologia sintetică este selectarea rațională a secvențelor de ADN care au ca rezultat fenotipuri dinamice țintite.. De exemplu, cu simulări folosind Hy3S [29] experimentăm cu multiple secvențe promotoare alternative pentru a identifica rețeaua optimă de gene sintetice de poartă AND, cu tetraciclină (atc) și IPTG ca intrări și proteina fluorescentă verde (GFP) ca ieșire.

La peste cincizeci de ani de la descoperirea structurii moleculare a ADN-ului, biologia moleculară este suficient de matură pentru cuantificarea utilă pentru aplicații de inginerie biologică, similar chimiei din anii 1950. Odată cu entuziasmul pe care biologia sintetică îl generează, comunitățile de inginerie și științe biologice par remarcabil de dispuse să depășească granițele disciplinare către acest obiectiv comun.


Opțiuni de acces

Obțineți acces complet la jurnal timp de 1 an

Toate preturile sunt preturi NET.
TVA-ul va fi adăugat mai târziu la finalizarea comenzii.
Calculul taxelor va fi finalizat în timpul plății.

Obțineți acces limitat în timp sau complet la articole pe ReadCube.

Toate preturile sunt preturi NET.


Rețele de interacțiune a proteinelor

Teoria grafurilor este o mașinărie puternică de abstractizare care permite modelarea mai multor tipuri de sisteme, atât naturale, cât și create de om, de la biologie la știința sociologiei [28]. Un graf, numit și rețea, oferă o reprezentare a sistemului în termeni de relații dintre elementele care îl compun un set de noduri. V, reprezintă elementele sistemului, în timp ce un set de margini E, reprezintă relațiile lor. Din punct de vedere matematic, ne referim la un grafic ca G=(V,E) (Fig. 1 a).

A Rețele biologice. Nodurile pot reprezenta mai multe tipuri de elemente biologice, în timp ce marginile descriu natura relației lor. Dacă A și B sunt două noduri legate printr-o muchie, (A,B) ∈ E, B este o vecin de A sau A și B sunt adiacente. b Clasificarea rețelei de proteine ​​propusă de Vidal și colab. [25]

În ceea ce privește rețelele biologice, nodurile pot fi corelate de atribute reprezentând caracteristici de interes, cum ar fi nivelurile de expresie sau termenii GO. În același mod, muchiile pot avea atribute care descriu relația dintre noduri, de exemplu, indicând puterea interacțiunii sau fiabilitatea acesteia, muchiile pot fi, de asemenea, direcționate sau nedirecționate, iar aici ne vom ocupa în principal de muchii nedirecționate. Folosind cadrul descris în Fig. 1, o rețea de interacțiune cu proteine ​​este definită ca un grafic complex, în care nodurile sunt proteine ​​și marginile reprezintă relația lor, în general fizică sau funcțională, așa cum este propus de Vidal și colab. [25].

PPI: legături proteice fizice și funcționale

O rețea de interacțiune a proteinelor se referă de obicei la IPP fizice [29], dar acestui termen i-au fost atribuite mai multe semnificații. De fapt, un grup de proteine ​​care lucrează împreună pentru a îndeplini o funcție biologică nu sunt neapărat în contact direct, dar relația lor poate fi de reglare sau influență, de exemplu, folosind molecule intermediare. Din acest motiv, termenul PPI a fost folosit nu numai pentru a indica un contact fizic între proteine, ci și proteine ​​conectate prin legături funcționale. Este important de reținut că proteinele participă la conexiunea fizico-chimică în funcție de contextul biologic în care se află [30]. Astfel, interacțiunile care compun o anumită rețea nu au putut avea loc în nicio celulă sau în nici un moment. Cu toate acestea, dacă două proteine ​​care interacționează sunt identificate experimental într-o probă dată, presupunem că acestea interacționează și în sistemul pe care îl studiem, astfel încât relația lor este raportată în rețeaua PPI reconstruită pentru a fi analizată.

PPI: instrumente de detectare, stocare și analiză

Principalele abordări pentru a demonstra interacțiunea fizică între proteine ​​sunt metoda cu două hibride de drojdie (Y2H) și purificarea în tandem cu afinitate cuplată cu spectrometrie de masă (TAP-MS) [6]. Pentru a reduce identificarea interacțiunilor false, aceste date experimentale sunt completate cu metode computaționale de predicție [31–33]. Alte metode sunt folosite pentru a identifica relațiile funcționale, iar cele mai multe dintre ele se bazează pe datele de exprimare a proteinelor [20], analiza modelelor de co-expresie a genelor [34] și analiza secvențelor sau proprietăților filogenetice, cum ar fi metodele de co-evoluție Rosetta Stone sau Sequence. [35].

Atât IPP-urile fizice, cât și cele funcționale sunt stocate în depozite publice. Cele mai populare includ MINT [36], IntAct [37], STRING [38] și HPRD [39]. Acesta din urmă colectează în mod specific interacțiunile legate de Homo sapiens, în timp ce alte baze de date, cum ar fi STRING, colectează diferite tipuri de interacțiuni (de la experimente/biochimie, căi adnotate, vecinătate de gene, fuziune genică, co-apariție a genelor, co-exprimare a genelor și extragere de text) și diferite organisme. O listă utilă de depozite prezentată de De Las Rivas et al. [29] oferă o clasificare pe categorii (bază de date primară, meta și predicție) în funcție de metoda utilizată pentru detectarea interacțiunilor. Mai mult, o colecție exhaustivă de peste 500 de baze de date este disponibilă pe site-ul web Pathguide (Fig. 2) [40].

Site-ul web Pathguide [40]. Un depozit care conține informații despre 547 de resurse de interacțiuni moleculare și căi

Dezvoltarea de instrumente de calcul pentru a prelua, vizualiza și analiza rețelele biologice este un aspect cheie al studiilor de biologie a sistemelor, cum ar fi producerea de date precise de omică și colectarea de interacțiuni moleculare fiabile. Cele mai larg adoptate programe software includ Cytoscape și pluginurile sale [41], VisANT [42], atBioNet [43], PINA [44] și Ingenuity [45] care reprezintă o soluție comercială. Dimpotrivă, Cytoscape este un software dezvoltat acum de un consorțiu internațional de dezvoltatori open-source. Figura 3 arată o posibilă utilizare a pluginului ReactomeFIViz Cytoscape pentru a obține rețele (atât funcționale, cât și fizice) asociate cu o anumită funcție biologică. ReactomeFIViz se concentrează pe căi și tipare legate de cancer și alte patologii [46]. Acest lucru este important în contextul cercetării biomedicale, iar recenzii detaliate despre modelele de rețea pentru investigarea bolilor complexe au fost publicate de Cho și colab. [47] și de Vidal și colab. [25]. Ambele lucrări arată modul în care legăturile funcționale și fizice pot fi utilizate pentru a investiga mecanismele bolii, iar rețelele PPI apar ca model eficient pentru a evalua diferite biomolecule care acționează în sisteme biologice complexe, oferind astfel o perspectivă asupra fenomenelor implicate într-un anumit context fizio-patologic.

ReactomeFIViz: de la calea bolii la rețeaua PPI. Etapele principale pentru obținerea unei rețele proteice funcționale și fizice, pornind de la o cale specifică (senescență indusă de oncogene). Folosind ReactomeFIViz, căile pot fi vizualizate în relație cu altele (A), poate fi detaliat ca o diagramă care arată toate relațiile intermoleculare (b), și ca o rețea de interacțiune funcțională a proteinelor (c) care arată doar relația dintre proteinele care cooperează pentru a îndeplini o funcție moleculară dată. În cele din urmă, pornind de la un grup de proteine ​​de interes, este posibil să se obțină o rețea de interacțiuni proteină-proteină prin STRING în exemplul raportat, interacțiunile prezentate sunt limitate la tipul fizic, în special legarea, activarea și inhibarea (d)


Interogarea interacțiunilor proteină-proteină dintre repetele BRCA2 BRC umane și RAD51 dezvăluie determinanții atomistici ai afinității

Supresorul cancerului de sân BRCA2 controlează recombinaza RAD51 în reacțiile care mediază recombinarea ADN-ului omolog, un proces celular esențial necesar pentru repararea fără erori a rupurilor ADN-ului dublu catenar. Modul primar de interacțiune între BRCA2 și RAD51 este prin repetele BRC, care sunt aproximativ 35 de motive peptidice reziduale care interacționează direct cu RAD51 in vitro. BRCA2 uman, ca și ortologii săi de mamifere, conține 8 repetări BRC a căror secvență și spațiere sunt conservate evolutiv. În ciuda conservării secvenței lor, există dovezi că diferitele repetiții BRC umane au capacități distincte de a lega RAD51. O structură de cristal publicată anterior raportează baza structurală a interacțiunii dintre BRC4 uman și domeniul central catalitic al RAD51. Cu toate acestea, nu sunt disponibile informații structurale cu privire la legarea celor șapte repetări BRC rămase la RAD51 și nici nu se știe de ce repetările BRC prezintă o variație marcată a afinității de legare la RAD51, în ciuda doar variației subtile de secvență. Pentru a aborda aceste probleme, am efectuat teste de polarizare prin fluorescență pentru a măsura indirect afinitatea de legare relativă și am aplicat simulări computaționale pentru a interoga comportamentul celor opt complexe BRC-RAD51 umane, precum și o suită de mutații BRC asociate cancerului. Abordările noastre computaționale cuprind o serie de tehnici concepute pentru a lega variația secvenței cu energia liberă de legare. Acestea includ MM-PBSA și integrarea termodinamică, care se bazează pe câmpuri de forțe clasice, și o abordare recent dezvoltată pentru calcularea energiilor libere de legare din calcule la scară largă ale principiilor mecanice cuantice cu ajutorul codului funcțional de densitate de scalare liniară onetep. Descoperirile noastre nu numai că dezvăluie modul în care variația secvenței în repetările BRC afectează în mod direct afinitatea cu RAD51 și oferă noi perspective semnificative asupra controlului RAD51 de către BRCA2 uman, dar exemplifică și o paletă de instrumente computaționale și experimentale pentru analiza interacțiunilor proteină-proteină pentru biologie chimică și terapie moleculară.

Declarație de conflict de interese

Autorii au declarat că nu există interese concurente.

Cifre

Figura 1. Afinități de legare relative ale BRC...

Figura 1. Afinități de legare relative ale peptidelor BRC pentru RAD51 prin teste de polarizare prin fluorescență.

Figura 2. Mutageneza de scanare computerizată cu alanine identifică...

Figura 2. Mutageneza de scanare computerizată cu alanine identifică două puncte fierbinți de legare în BRC4.

Figura 3. Alinierea secvenței buclei...

Figura 3. Alinierea secvenței regiunilor buclei.

Figura 4. Schița de simulare a...

Figura 4. Schiță a simulării ansamblului oligomer RAD51-RAD51 umanizat.

Figura 5. Legarea energiei libere a fiecărui...

Figura 5. Legarea energiei libere a fiecăreia dintre cele opt repetări BRC și RAD51-RAD51...

Figura 6. Rezultatele analizei QM-PBSA a...

Figura 6. Rezultatele analizei QM-PBSA a complexelor RAD51-BRCnA.

a) Corelația dintre QM...

Figura 7. Simulări MD ale RAD51-RAD51...

Figura 7. Simulări MD ale complexelor RAD51-RAD51 și RAD51-BRC4A.

a) Scanare computerizată cu alanină, comparând...

Figura 8. Simulări MD ale RAD51-BRC5A...

Figura 8. Simulări MD ale complexelor RAD51-BRC5A și RAD51-BRC2A.

Instantanee ale a) RAD51-BRC5A...

Figura 9. Instantaneu al interacțiunii RAD51-BRC6A...

Figura 9. Instantaneu al interacțiunii RAD51-BRC6A și scanarea computațională a alaninei corespunzătoare.


Similar cu micromatricele cADN, această tehnologie în evoluție implică aranjarea unui set genomic de proteine ​​pe o suprafață solidă fără a le denatura. Proteinele sunt dispuse la o densitate suficient de mare pentru detectarea activității, legarea de lipide și așa mai departe.

O abordare genetică pentru identificarea potențialelor interacțiuni proteină-proteină. Proteina X este fuzionată cu domeniul de legare a ADN-ului specific de site al unui factor de transcripție și proteina Y cu domeniul său de activare transcripțională - interacțiunea dintre proteine ​​reconstituie activitatea factorului de transcripție și duce la exprimarea genelor reporter cu situsuri de recunoaștere pentru ADN-ul. domeniu obligatoriu.

O clasă de ARN-uri mici, necodante, care sunt importante pentru dezvoltare și homeostaza celulară, cu roluri posibile în mai multe patologii ale bolilor umane.


TRANSMITEREA DATELOR

Datele sunt introduse în BIND fie prin metode manuale, fie automate. Curatori experți din echipa BIND intră în înregistrări de înaltă calitate în mod continuu. Utilizatorii sunt încurajați să introducă înregistrări în baza de date prin intermediul sistemului web sau să contacteze personalul BIND dacă au seturi mari de date pe care doresc să le proceseze. O trimitere simplă implică introducerea informațiilor de contact (care trebuie făcută doar prima dată când trimiteți la BIND), identificatorul PubMed și două molecule care interacționează (care pot fi identificate cu ușurință prin identificatorii lor gi). Fiecare înregistrare care este introdusă în acest mod va fi validată de către indexatorii BIND și de cel puțin un alt expert înainte de a fi pusă la dispoziție în orice lansare de date publice.

Politica GenBank privind deținerea înregistrărilor este urmată, deoarece sperăm că BIND devine o bază de date publică principală pentru interacțiuni, complexe moleculare și date despre căi. O astfel de politică necesită ca persoana care trimite o înregistrare să o dețină și să dețină dreptul unic de a edita respectiva înregistrare. Înregistrările din versiunea publică a BIND sunt în domeniul public.

Instrumentele pot fi, de asemenea, scrise folosind API-ul BIND pentru a importa date din alte surse. Astfel de instrumente au fost scrise pentru a importa informații din baza de date DIP ( 13 ) și din proiectele recente de cartografiere a interacțiunii proteine-proteine ​​cu doi hibride de drojdie ( 14, 15). Bazele de date care conțin subseturi de informații de interacțiune care pot fi stocate în BIND sunt în creștere ca număr și sunt candidați principali pentru instrumentele de import de date. În cazurile în care astfel de baze de date sunt gratuite pentru uz academic, dar nu au voie să fie distribuite de către o terță parte, vom pune la dispoziție instrumente de import.


Lista de teorii utilizate în asistența socială

În calitate de asistent social, mai multe cunoștințe pot duce la o abordare mai informată și la interacțiuni mai eficiente cu clienții. Aici, vom cerceta zeci de ani de cercetare pentru a împărtăși un set cuprinzător de teorii și modele de practică a asistenței sociale, inclusiv:

Teoria sistemelor

Anii 1950 au fost un deceniu de inovație globală. De la coduri de bare la cărți de credit, computere comerciale la casete video, invenții de ultimă oră au urcat pe scenă. Cam în același timp, o nouă dezvoltare a asistenței sociale își făcea debutul: teoria sistemelor.

Inspirată de progresele majore în domeniile psihologiei, comunicării și psihiatriei, teoria sistemelor se bazează pe credința că indivizii nu funcționează în mod izolat. Mai degrabă, teoria poziționează oamenii ca produse ale sistemelor complexe: influențați de o varietate de factori externi, inclusiv alți indivizi, familii, comunități și organizații.

Teoria sistemelor ecologice

Dezvoltată de psihologul american Urie Bronfenbrenner, teoria sistemelor ecologice subliniază importanța observării oamenilor în mai multe medii, sau sisteme, pentru a le înțelege pe deplin comportamentul. În teoria sa, Bronfenbrenner conturează cinci sisteme distincte:

  • The microsistem este mediul mic, imediat al cuiva. Pentru un copil, aceasta include de obicei familia directă, profesorii, colegii și îngrijitorii. Relațiile din microsistem sunt bidirecționale – de exemplu, un părinte care tratează un copil cu bunătate va afecta probabil modul în care copilul tratează părintele în schimb. Din acest motiv, unii consideră că microsistemul este cel mai influent nivel al teoriei sistemelor ecologice.
  • The mezosistem constă în interacțiuni între diferitele părți ale microsistemului unei persoane. De exemplu, între părintele unui copil și profesor. Un asistent social care folosește această teorie în practica de zi cu zi s-ar putea întreba: „Diferitele părți ale microsistemului clientului meu lucrează împreună pentru un impact pozitiv sau lucrează unul împotriva celuilalt?”
  • The exosistem este mediul indirect al unui individ. Luați în considerare un copil al cărui tată este un soldat activ. Deși armata nu face parte din mediul direct al acelui copil, ea încă îl influențează mental și emoțional și le poate afecta gândurile, relațiile și comportamentul.
  • The macrosistem este setul global de credințe, valori și norme ale unei societăți. Acest sistem are adesea un efect în cascadă asupra comportamentului în toate celelalte sisteme, servind ca un filtru prin care un individ își interpretează experiențele. De exemplu, un copil ar putea crește crezând că statutul lor socioeconomic este un factor limitator în viață. Această credință la nivel de macrosistem îi poate determina să se comporte diferit în școală - pozitiv sau negativ, în funcție de individ.
  • The cronosistem include schimbări majore care influențează dezvoltarea unui individ peste timp. Aceasta ar putea include schimbări în structura familiei, statutul de angajare sau adresa, precum și schimbări majore ale societății, cum ar fi războaie, mișcări pentru drepturile civile sau flux economic.

Teoria sistemelor familiale

Teoria sistemelor familiale a fost dezvoltată la mijlocul anilor 1950, în timp ce psihiatrul american Murray Bowen lucra la Institutul Național de Sănătate Mintală. Pe baza cunoștințelor sale despre modelele familiale și teoria sistemelor, Bowen credea că personalitățile, emoțiile și comportamentele indivizilor adulți pot fi urmărite până la interacțiunile lor familiale. Familia, a sugerat el, este o unitate emoțională și, prin urmare, poate juca un rol formativ în dezvoltare.

În cadrul asistenței sociale, profesioniștii pot permite familiilor să încerce diferite moduri de a face lucrurile, cum ar fi învățarea unui părinte despre cum să mențină limitele adecvate cu copilul lor. Familia este identificată ca un sistem social, iar terapia angajează acest concept pentru a sprijini creșterea clienților.

Teoria contingentei

Teoria contingenței explică faptul că rezultatele individuale depind de o varietate de factori situaționali specifici. În domeniul asistenței sociale, teoria contingenței vă poate inspira să căutați înțelegere, luând în considerare toate influențele interne și externe care contribuie la problema unui client.

Resurse legate de teoria sistemelor

Behaviorism și teoria învățării sociale

Ce determină comportamentul uman? Este o întrebare care a fost pusă de zeci de ani și una care este deosebit de relevantă pentru domeniul asistenței sociale. Atât behaviorismul, cât și teoria învățării sociale oferă asistenților sociali un cadru util pentru înțelegerea clienților.

Învățând cum experiențele din trecut influențează comportamentul actual, puteți dezvolta o abordare susținută de cercetare pentru a oferi îngrijiri țintite.

Teoria învățării sociale

Teoria învățării sociale a fost dezvoltată de influentul psiholog Albert Bandura de la Universitatea Stanford. În 1961, Bandura a efectuat cel mai cunoscut experiment al său: studiul păpușii Bobo. În acest experiment, copiii au privit la televizor un adult strigând și bătând o păpușă Bobo.

Mai târziu, în aceeași zi, copiii au fost lăsați să se joace într-o cameră care conținea o păpușă Bobo - iar cei care văzuseră filmul aveau mai multe șanse să chinuie păpușa, imitând comportamentul la care fuseseră expuși mai devreme. Ca urmare, teoria învățării sociale presupune că învățarea are loc prin observație și imitație.

Behaviorism și teoria comportamentală

Conform behaviorismului, toate comportamentele sunt dobândite prin condiționare. Prin adăugarea unui stimul condiționat înaintea unui stimul necondiționat care duce la un răspuns necondiționat, stimulul condiționat va duce la un nou răspuns condiționat. În celebrul său experiment, psihologul rus Ivan Pavlov a condiționat câinii să producă saliva la sunetul unui metronom. Prin introducerea constantă a metronomului înainte de ora de hrănire, el a descoperit că doar sunetul ar duce la salivare — în anticiparea timpului de hrănire.

În mod similar, oamenii pot fi condiționați să răspundă la stimuli specifici. De exemplu, un copil poate munci mai mult la școală dacă i se promite o recompensă pentru că a primit note bune.

Teoria cognitivă în asistența socială

Teoria cognitivă descoperă modul în care gândirea unei persoane influențează comportamentul. Această teorie pune accent pe modelele de gândire disfuncționale care influențează comportamentele problematice — ceea ce ne spunem după un eveniment. Lucrările sociale pot utiliza această abordare în sesiunile de terapie pentru a lega gândurile disfuncționale care apar după și înainte de comportamente.

Resurse legate de comportamentism și teoria învățării sociale

Teoria psihodinamică

Originally introduced by Sigmund Freud, psychodynamic theory has a storied history within social work. This theory is based on Freud’s belief that humans are intra-psychologically driven to seek gratification and that these impulses largely influence our everyday behavior. Psychodynamic theory has four major schools of thought: drive theory, ego psychology, object relations theory and self-psychology.

Drive Theory

This psychodynamic theory is based on Freud’s belief that humans are biologically driven to seek gratification of their endogenous drive — and that these impulses largely influence our everyday behavior. Per Freud, these primary drives include sex, self-preservation, and aggression. Impositions on these drives may be external or internal via superego and ego psychic structures introduced by Freud. Social workers who approach clients with theoretical orientation on drive may posit that a client’s actions are based on an innate suppression of, otherwise, socially unacceptable actions.

Ego Psychology

According to the American Psychological Association (APA), ego psychology is an approach that emphasizes the functions of the ego in controlling impulses, planning, and dealing with the external environment. Freud believed that the ego is weak in relation to one’s id. Ego psychology combines biological and psychological views of development by understanding the influences of socio cultural impacts on function.

Object Relations Theory

Object-relations theory is a branch of psychodynamic thought that suggests relationships are more critical to personality development than individual drives and abilities. Accordingly, social workers may want to study the interactions between a client and the people who played a significant role in their life in early childhood.

Self Psychology

Self psychology was introduced by Austrian psychoanalyst Heinz Kohut in the early 1970s and has since become one of social work’s most significant analytic theories. According to self psychology, humans have a distinct set of development needs and transferences: mirroring, idealizing, and alter ego. If a parent fails to meet those needs in childhood, an individual may wind up unable to regulate self-esteem — and therefore, may be overly dependent on others to provide those functions. In the realm of social work, this calls for a careful understanding of early occurrences and shortcomings.

Psychodynamic Related Resources

Developmental Perspective

Creştere. Schimbare. Consistency. By adopting a developmental perspective, social workers can start uncovering the patterns of a person’s life. A large portion of developmental theories focus on childhood, since this is such a formative time.

Psychosocial Developmental Theory

Inspired by the earlier work of Sigmund Freud, German psychoanalyst Erik Erikson developed an eight-stage theory of identity and psychosocial development. According to Erikson, everyone must pass through eight stages of development throughout their life cycle: hope, will, purpose, competence, fidelity, love, care, and wisdom. As a social worker, you may find it useful to identify a client’s current stage to pinpoint what challenges they’re currently facing.

Transpersonal Theory

Transpersonal theory suggests the existence of stages beyond the adult ego. These stages contribute to creativity, wisdom, and altruism in healthy individuals—but can lead to psychosis in those lacking healthy ego development. In social work, transpersonal theory may be used to treat anxiety, depression, addiction and other mental health concerns. Typically spiritual approaches as used such as meditation, guided visualization, hypnotherapy and more.

Developmental Perspective Related Resources

Rational Choice Perspective

Rational choice perspective is based on the idea that people calculate risks and benefits before making any decision, since all actions are fundamentally rational in character. Studying this theory can help social workers better understand client behavior. For instance, an action that seems objectively irrational to some, may make more sense upon closer examination of the individual’s context.

Social Exchange Theory

Social exchange theory dates back to 1958, when American sociologist George Homans published the paper “Social Behavior as Exchange.” According to Homans, any two-person relationship can be viewed in terms of cost-benefit analysis—what am I giving, and what am I getting in return? The APA defines social exchange theory as a concern of social interactions in exchanges where all participants seek to maximize their benefits. Within social work, professionals may utilize their theory to better understand interactions with their client and others around them — diving into the intrinsic rewards they may receive.

Social Constructionism

True. Fals. Good. Bad. Right. Gresit. In social constructionism, these are all relative concepts, entirely dependent on the person who is interpreting them. This concept abandons the idea that one’s mind represents a mirror of reality—rather, it suggests that each of us creates our own world from our individual perceptions and interactions with others in the community.

Symbolic Interactionism

Symbolic interactionism positions communication as the central way in which people make sense of their social worlds. American psychologist Herbert Blumer introduced three premises of symbolic interactionism:

  1. Humans interact with objects, institutions, and other individuals based on ascribed meanings.
  2. These ascribed meanings are inspired by our interactions with others and society.
  3. The meanings are interpreted by individuals in specific circumstances.

Imagine, for example, that your client professes a love for baking. Adopting a lens of symbolic interactionism, you may dig deeper into the ascribed meaning behind this act. Perhaps your client makes meringues because they used to help their mother do so in childhood — and for them, escaping to the kitchen is an act of comfort and safety.

Rational Choice Perspective Related Resources

Conflict Theory

Conflict theory explains how different power structures impact people’s lives. In this theory, life is characterized by conflict—whether that’s oppression, discrimination, power struggles, or structural inequality. In addressing these asymmetrical power relationships, social workers can strive to reduce tensions between different groups.


Articole

It was highlighted that the original article [1] contained errors in the figures and their legends and by extension the in-text figure citations. This Corrections article shows the correct figures and correct .

Authors: Guan-Sheng Liu, Richard Ballweg, Alan Ashbaugh, Yin Zhang, Joseph Facciolo, Melanie T. Cushion and Tongli Zhang

Citare: BMC Systems Biology 2019 13 :40

Published on: 12 August 2019

The original article was published in BMC Systems Biology 2018 12:77

Network-based characterization of drug-protein interaction signatures with a space-efficient approach

Characterization of drug-protein interaction networks with biological features has recently become challenging in recent pharmaceutical science toward a better understanding of polypharmacology.

Authors: Yasuo Tabei, Masaaki Kotera, Ryusuke Sawada and Yoshihiro Yamanishi

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :39

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

GNE: a deep learning framework for gene network inference by aggregating biological information

The topological landscape of gene interaction networks provides a rich source of information for inferring functional patterns of genes or proteins. However, it is still a challenging task to aggregate heterog.

Authors: Kishan KC, Rui Li, Feng Cui, Qi Yu and Anne R. Haake

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :38

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Fusing gene expressions and transitive protein-protein interactions for inference of gene regulatory networks

Systematic fusion of multiple data sources for Gene Regulatory Networks (GRN) inference remains a key challenge in systems biology. We incorporate information from protein-protein interaction networks (PPIN) i.

Authors: Wenting Liu and Jagath C. Rajapakse

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :37

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Boolean network modeling of β-cell apoptosis and insulin resistance in type 2 diabetes mellitus

Major alteration in lifestyle of human population has promoted Type 2 diabetes mellitus (T2DM) to the level of an epidemic. This metabolic disorder is characterized by insulin resistance and pancreatic β-cell dys.

Authors: Pritha Dutta, Lichun Ma, Yusuf Ali, Peter M.A. Sloot and Jie Zheng

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :36

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Ultrafast clustering of single-cell flow cytometry data using FlowGrid

Flow cytometry is a popular technology for quantitative single-cell profiling of cell surface markers. It enables expression measurement of tens of cell surface protein markers in millions of single cells. Aceasta .

Authors: Xiaoxin Ye and Joshua W. K. Ho

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :35

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Predicting disease-related phenotypes using an integrated phenotype similarity measurement based on HPO

Improving efficiency of disease diagnosis based on phenotype ontology is a critical yet challenging research area. Recently, Human Phenotype Ontology (HPO)-based semantic similarity has been affectively and wi.

Authors: Hansheng Xue, Jiajie Peng and Xuequn Shang

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :34

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Anti-TNF- αtreatment-related pathways and biomarkers revealed by transcriptome analysis in Chinese psoriasis patients

Anti-tumor necrosis factor alpha (TNF- α) therapy has made a significant impact on treating psoriasis. Despite these agents being designed to block TNF- α activity, their mechanism of action in the remission of p.

Authors: Lunfei Liu, Wenting Liu, Yuxin Zheng, Jisu Chen, Jiong Zhou, Huatuo Dai, Suiqing Cai, Jianjun Liu, Min Zheng and Yunqing Ren

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :29

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

A fast and efficient count-based matrix factorization method for detecting cell types from single-cell RNAseq data

Single-cell RNA sequencing (scRNAseq) data always involves various unwanted variables, which would be able to mask the true signal to identify cell-types. More efficient way of dealing with this issue is to ex.

Authors: Shiquan Sun, Yabo Chen, Yang Liu and Xuequn Shang

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :28

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

Identification of Hürthle cell cancers: solving a clinical challenge with genomic sequencing and a trio of machine learning algorithms

Identification of Hürthle cell cancers by non-operative fine-needle aspiration biopsy (FNAB) of thyroid nodules is challenging. Resultingly, non-cancerous Hürthle lesions were conventionally distinguished from.

Authors: Yangyang Hao, Quan-Yang Duh, Richard T. Kloos, Joshua Babiarz, R. Mack Harrell, S. Thomas Traweek, Su Yeon Kim, Grazyna Fedorowicz, P. Sean Walsh, Peter M. Sadow, Jing Huang and Giulia C. Kennedy

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :27

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

FCMDAP: using miRNA family and cluster information to improve the prediction accuracy of disease related miRNAs

Biological experiments have confirmed the association between miRNAs and various diseases. However, such experiments are costly and time consuming. Computational methods help select potential disease-related m.

Authors: Xiaoying Li, Yaping Lin, Changlong Gu and Jialiang Yang

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 2) :26

Published on: 5 April 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 2

PMAMCA: prediction of microRNA-disease association utilizing a matrix completion approach

Numerous experimental results have indicated that microRNAs (miRNAs) play a vital role in biological processes, as well as outbreaks of diseases at the molecular level. Despite their important role in biologic.

Authors: Jihwan Ha, Chihyun Park and Sanghyun Park

Citare: BMC Systems Biology 2019 13 :33

Content type: Research article

Published on: 20 March 2019

Adaptive information processing of network modules to dynamic and spatial stimuli

Adaptation and homeostasis are basic features of information processing in cells and seen in a broad range of contexts. Much of the current understanding of adaptation in network modules/motifs is based on the.

Authors: J. Krishnan and Ioannis Floros

Citare: BMC Systems Biology 2019 13 :32

Content type: Research article

Published on: 14 March 2019

Correction to: Pathway crosstalk perturbation network modeling for identification of connectivity changes induced by diabetic neuropathy and pioglitazone

Authors: Guillermo de Anda-Jáuregui, Kai Guo, Brett A. McGregor, Eva L. Feldman and Junguk Hur

Citare: BMC Systems Biology 2019 13 :31

Published on: 13 March 2019

The original article was published in BMC Systems Biology 2019 13:1

How to schedule VEGF and PD-1 inhibitors in combination cancer therapy?

One of the questions in the design of cancer clinical trials with combination of two drugs is in which order to administer the drugs. This is an important question, especially in the case where one agent may i.

Authors: Xiulan Lai and Avner Friedman

Citare: BMC Systems Biology 2019 13 :30

Content type: Research article

Published on: 13 March 2019

LSM-W 2 : laser scanning microscopy worker for wheat leaf surface morphology

Microscopic images are widely used in plant biology as an essential source of information on morphometric characteristics of the cells and the topological characteristics of cellular tissue pattern due to mode.

Authors: Ulyana S. Zubairova, Pavel Yu. Verman, Polina A. Oshchepkova, Alina S. Elsukova and Alexey V. Doroshkov

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 1) :22

Published on: 5 March 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 1

Systems biology research at BGRS-2018

Authors: Yuriy L. Orlov, Ralf Hofestädt and Ancha V. Baranova

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 1) :21

Content type: Introduction

Published on: 5 March 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 1

Towards embedding Caco-2 model of gut interface in a microfluidic device to enable multi-organ models for systems biology

A cancer cell line originating from human epithelial colorectal adenocarcinoma (Caco-2 cells) serves as a high capacity model for a preclinical screening of drugs. Recent need for incorporating barrier tissue .

Authors: Dmitry Sakharov, Diana Maltseva, Evgeny Knyazev, Sergey Nikulin, Andrey Poloznikov, Sergey Shilin, Ancha Baranova, Irina Tsypina and Alexander Tonevitsky

Citare: BMC Systems Biology 2019 13(Suppl 1) :19

Published on: 5 March 2019

This article is part of a Supplement: Volume 13 Supplement 1

Urine proteome changes associated with autonomic regulation of heart rate in cosmonauts

The strategy of adaptation of the human body in microgravity is largely associated with the plasticity of cardiovascular system regulatory mechanisms. During long-term space flights the changes in the stroke v.

Authors: Lyudmila H. Pastushkova, Vasily B. Rusanov, Anna G. Goncharova, Alexander G. Brzhozovskiy, Alexey S. Kononikhin, Anna G. Chernikova, Daria N. Kashirina, Andrey M. Nosovsky, Roman M. Baevsky, Evgeny N. Nikolaev and Irina M. Larina


Neet KE: Enzyme catalytic power minireview series. J Biol Chem. 1998, 273: 25527-25528. 10.1074/jbc.273.40.25527.

Radzicka A, Wolfenden R: A Proficient Enzyme. Ştiinţă. 1995, 267: 90-93.

Kraut J: How Do Enzymes Work. Ştiinţă. 1988, 242: 533-540.

Knowles JR: Enzyme Catalysis - Not Different, Just Better. Natură. 1991, 350: 121-124. 10.1038/350121a0.

Fischer E: Ber Dtsch Chem Ges. 1894, 27: 3189-

Haldane JBS: Enzymes. 1930, London, Longmans, Green

Cannon WR, Benkovic SJ: Solvation, reorganization energy, and biological catalysis. J Biol Chem. 1998, 273: 26257-26260. 10.1074/jbc.273.41.26257.

Agarwal PK, Billeter SR, Rajagopalan PTR, Benkovic SJ, Hammes-Schiffer S: Network of coupled promoting motions in enzyme catalysis. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002, 99: 2794-2799. 10.1073/pnas.052005999.

Benkovic SJ, Hammes-Schiffer S: A perspective on enzyme catalysis. Ştiinţă. 2003, 301: 1196-1202. 10.1126/science.1085515.

Agarwal PK, Geist A, Gorin A: Protein dynamics and enzymatic catalysis: investigating the peptidyl-prolyl cis-trans isomerization activity of cyclophilin A. Biochemistry. 2004, 43: 10605-10618. 10.1021/bi0495228.

Agarwal PK: Cis/trans isomerization in HIV-1 capsid protein catalyzed by cyclophilin A: insights from computational and theoretical studies. Proteins: Struct Func Bioinform. 2004, 56: 449-463. 10.1002/prot.20135.

Agarwal PK: Role of protein dynamics in reaction rate enhancement by enzymes. J Am Chem Soc. 2005, 127: 15248-15256. 10.1021/ja055251s.

Schramm VL, Shi WX: Atomic motion in enzymatic reaction coordinates. Curr Opin Struct Biol. 2001, 11: 657-665. 10.1016/S0959-440X(01)00269-X.

Heller WT: Influence of multiple well defined conformations on small-angle scattering of proteins in solution. Acta Crystallogr D. 2005, 61: 33-44. 10.1107/S0907444904025855.

Eisenmesser EZ, Bosco DA, Akke M, Kern D: Enzyme dynamics during catalysis. Ştiinţă. 2002, 295: 1520-1523. 10.1126/science.1066176.

Bosco DA, Eisenmesser EZ, Pochapsky S, Sundquist WI, Kern D: Catalysis of cis/trans isomerization in native HIV-1 capsid by human cyclophilin A. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002, 99: 5247-5252. 10.1073/pnas.082100499.

Wand AJ: Dynamic activation of protein function: A view emerging from NMR spectroscopy. Nat Struct Biol. 2001, 8: 926-931. 10.1038/nsb1101-926.

Zavodszky P, Kardos J, Svingor A, Petsko GA: Adjustment of conformational flexibility is a key event in the thermal adaptation of proteins. Proc Natl Acad Sci U S A. 1998, 95: 7406-7411. 10.1073/pnas.95.13.7406.

Zaccai G: Biochemistry - How soft is a protein? A protein dynamics force constant measured by neutron scattering. Ştiinţă. 2000, 288: 1604-1607. 10.1126/science.288.5471.1604.

Osborne MJ, Schnell J, Benkovic SJ, Dyson HJ, Wright PE: Backbone dynamics in dihydrofolate reductase complexes: Role of loop flexibility in the catalytic mechanism. Biochemistry. 2001, 40: 9846-9859. 10.1021/bi010621k.

Cameron CE, Benkovic SJ: Evidence for a functional role of the dynamics of glycine-121 of Escherichia coli dihydrofolate reductase obtained from kinetic analysis of a site-directed mutant. Biochemistry. 1997, 36: 15792-15800. 10.1021/bi9716231.

Fenimore PW, Frauenfelder H, McMahon BH, Young RD: Bulk Solvent and hydration-shell fluctuations, similar to a- and b-fluctuations in glasses, control protein motions and functions. P Natl Acad Sci USA. 2004, 101: 14408-14413. 10.1073/pnas.0405573101.

Frauenfelder H, Fenimore PW, McMahon BH: Hydration, slaving and protein function. Biophys Chem. 2002, 98: 35-48. 10.1016/S0301-4622(02)00083-2.

Handschumacher RE, Harding MW, Rice J, Drugge RJ: Cyclophilin - a Specific Cytosolic Binding-Protein for Cyclosporin-A. Ştiinţă. 1984, 226: 544-547.

Takahashi N, Hayano T, Suzuki M: Peptidyl-Prolyl Cis-Trans Isomerase Is the Cyclosporin-a-Binding Protein Cyclophilin. Natură. 1989, 337: 473-475. 10.1038/337473a0.

Gothel SF, Marahiel MA: Peptidyl-prolyl cis-trans isomerases, a superfamily of ubiquitous folding catalysts. Cell Mol Life Sci. 1999, 55: 423-436. 10.1007/s000180050299.

Rovira P, Mascarell L, Truffa-Bachi P: The impact of immunosuppressive drugs on the analysis of T-cell activation. Curr Med Chem. 2000, 7: 673-692.

Fischer G: Chemical aspects of peptide bond isomerisation. Chem Soc Rev. 2000, 29: 119-127. 10.1039/a803742f.

Zhao YD, Ke HM: Crystal structure implies that cyclophilin predominantly catalyzes the trans to cis isomerization. Biochemistry. 1996, 35: 7356-7361. 10.1021/bi9602775.

Zhao YD, Ke HM: Mechanistic implication of crystal structures of the cyclophilin-dipeptide complexes. Biochemistry. 1996, 35: 7362-7368. 10.1021/bi960278x.

Vajdos FE, Yoo SH, Houseweart M, Sundquist WI, Hill CP: Crystal structure of cyclophilin A complexed with a binding site peptide from the HIV-1 capsid protein. Proteine ​​Sci. 1997, 6: 2297-2307.

Page AP, Kumar S, Carlow CKS: Parasite Cyclophilins and Antiparasite Activity of Cyclosporine-A. Parasitology Today. 1995, 11: 385-388. 10.1016/0169-4758(95)80007-7.

Chappell LH, Wastling JM: Cyclosporine-a - Antiparasite Drug, Modulator of the Host-Parasite Relationship and Immunosuppressant. Parasitology. 1992, 105: S25-S40.

Gamble TR, Vajdos FF, Yoo SH, Worthylake DK, Houseweart M, Sundquist WI, Hill CP: Crystal structure of human cyclophilin A bound to the amino- terminal domain of HIV-1 capsid. Celulă. 1996, 87: 1285-1294. 10.1016/S0092-8674(00)81823-1.

Yoo SH, Myszka DG, Yeh CY, McMurray M, Hill CP, Sundquist WI: Molecular recognition in the HIV-1 capsid/cyclophilin a complex. J Mol Biol. 1997, 269: 780-795. 10.1006/jmbi.1997.1051.

Saphire ACS, Bobardt MD, Gallay PA: trans-complementation rescue of cyclophilin A-deficient viruses reveals that the requirement for cyclophilin A in human immunodeficiency virus type 1 replication is independent of its isomerase activity. J Virol. 2002, 76: 2255-2262. 10.1128/jvi.76.5.2255-2262.2002.

Howard BR, Vajdos FF, Li S, Sundquist WI, Hill CP: Structural insights into the catalytic mechanism of cyclophilin A. Nat Struct Biol. 2003, 10: 475-481. 10.1038/nsb927.

Braaten D, Franke EK, Luban J: Cyclophilin A is required for an early step in the life cycle of human immunodeficiency virus type 1 before the initiation of reverse transcription. J Virol. 1996, 70: 3551-3560.

Wiegers K, Krausslich HG: Differential dependence of the infectivity of HIV-1 group O isolates on the cellular protein cyclophilin A. Virology. 2002, 294: 289-295. 10.1006/viro.2001.1347.

Li G, Cui Q: What is so special about Arg 55 in the catalysis of cyclophilin A? insights from hybrid QM/MM simulations. J Am Chem Soc. 2003, 125: 15028-15038. 10.1021/ja0367851.

Garcia-Viloca M, Gao J, Karplus M, Truhlar DG: How enzymes work: Analysis by modern rate theory and computer simulations. Ştiinţă. 2004, 303: 186-195. 10.1126/science.1088172.

Torrie GM, Valleau JP: Non-Physical Sampling Distributions in Monte-Carlo Free-Energy Estimation - Umbrella Sampling. J Comput Phys. 1977, 23: 187-199. 10.1016/0021-9991(77)90121-8.

Kumar S, Bouzida D, Swendsen RH, Kollman PA, Rosenberg JM: The Weighted Histogram Analysis Method for Free-Energy Calculations on Biomolecules .1. The Method. J Comput Chem. 1992, 13: 1011-1021. 10.1002/jcc.540130812.

Levy RM, Karplus M, Kushick J, Perahia D: Evaluation of the Configurational Entropy for Proteins - Application to Molecular-Dynamics Simulations of an Alpha-Helix. Macromolecules. 1984, 17: 1370-1374. 10.1021/ma00137a013.

Eisenmesser EZ, Millet O, Labeikovsky W, Korzhnev DM, Wolf-Watz M, Bosco DA, Skalicky JJ, Kay LE, Kern D: Intrinsic dynamics of an enzyme underlies catalysis. Natură. 2005, 438: 117-121. 10.1038/nature04105.

Bouvignies G, Bernado P, Meier S, Cho K, Grzesiek S, Bruschweiler R, Blackledge M: Identification of slow correlated motions in proteins using residual dipolar and hydrogen-bond scalar couplings. P Natl Acad Sci USA. 2005, 102: 13885-13890. 10.1073/pnas.0505129102.

Tournier AL, Xu JC, Smith JC: Translational hydration water dynamics drives the protein glass transition. Biophys J. 2003, 85: 1871-1875.

Tournier AL, Xu JC, Smith JC: Solvent caging of internal motions in myoglobin at low temperatures. Physchemcomm. 2003, 6-8. 10.1039/b209839c.

Gerlt JA, Babbitt PC: Mechanistically diverse enzyme superfamilies: the importance of chemistry in the evolution of catalysis. Curr Opin Chem Biol. 1998, 2: 607-612. 10.1016/S1367-5931(98)80091-4.

Babbitt PC, Gerlt JA: Understanding enzyme superfamilies - Chemistry as the fundamental determinant in the evolution of new catalytic activities. J Biol Chem. 1997, 272: 30591-30594. 10.1074/jbc.272.49.30591.

Sawaya MR, Kraut J: Loop and subdomain movements in the mechanism of Escherichia coli dihydrofolate reductase: Crystallographic evidence. Biochemistry. 1997, 36: 586-603. 10.1021/bi962337c.

Agarwal PK, Billeter SR, Hammes-Schiffer S: Nuclear quantum effects and enzyme dynamics in dihydrofolate reductase catalysis. J Phys Chem B. 2002, 106: 3283-3293. 10.1021/jp020190v.

Watney JB, Agarwal PK, Hammes-Schiffer S: Effect of mutation on enzyme motion in dihydrofolate reductase. J Am Chem Soc. 2003, 125: 3745-3750. 10.1021/ja028487u.

Schnell JR, Dyson HJ, Wright PE: Effect of cofactor binding and loop conformation on side chain methyl dynamics in dihydrofolate reductase. Biochemistry. 2004, 43: 374-383. 10.1021/bi035464z.

Garcia-Viloca M, Truhlar DG, Gao JL: Reaction-path energetics and kinetics of the hydride transfer reaction catalyzed by dihydrofolate reductase. Biochemistry. 2003, 42: 13558-13575. 10.1021/bi034824f.

Thorpe IF, Brooks CL: The coupling of structural fluctuations to hydride transfer in dihydrofolate reductase. Proteins: Struct Func Bioform. 2004, 57: 444-457. 10.1002/prot.20219.

Rajagopalan PTR, Lutz S, Benkovic SJ: Coupling interactions of distal residues enhance dihydrofolate reductase catalysis: Mutational effects on hydride transfer rates. Biochemistry. 2002, 41: 12618-12628. 10.1021/bi026369d.

Bahnson BJ, Colby TD, Chin JK, Goldstein BM, Klinman JP: A link between protein structure and enzyme catalyzed hydrogen tunneling. Proc Natl Acad Sci U S A. 1997, 94: 12797-12802. 10.1073/pnas.94.24.12797.

Colby TD, Bahnson BJ, Chin JK, Klinman JP, Goldstein BM: Active site modifications in a double mutant of liver alcohol dehydrogenase: Structural studies of two enzyme-ligand complexes. Biochemistry. 1998, 37: 9295-9304. 10.1021/bi973184b.

Agarwal PK, Webb SP, Hammes-Schiffer S: Computational studies of the mechanism for proton and hydride transfer in liver alcohol dehydrogenase. J Am Chem Soc. 2000, 122: 4803-4812. 10.1021/ja994456w.

Webb SP, Agarwal PK, Hammes-Schiffer S: Combining electronic structure methods with the calculation of hydrogen vibrational wavefunctions: Application to hydride transfer in liver alcohol dehydrogenase. J Phys Chem B. 2000, 104: 8884-8894. 10.1021/jp001635n.

Billeter SR, Webb SP, Agarwal PK, Iordanov T, Hammes-Schiffer S: Hydride transfer in liver alcohol dehydrogenase: Quantum dynamics, kinetic isotope effects, and role of enzyme motion. J Am Chem Soc. 2001, 123: 11262-11272. 10.1021/ja011384b.

Billeter SR, Webb SP, Iordanov T, Agarwal PK, Hammes-Schiffer S: Hybrid approach for including electronic and nuclear quantum effects in molecular dynamics simulations of hydrogen transfer reactions in enzymes. J Chem Phys. 2001, 114: 6925-6936. 10.1063/1.1356441.

Hammes GG: Multiple conformational changes in enzyme catalysis. Biochemistry. 2002, 41: 8221-8228. 10.1021/bi0260839.

Kohen A: Kinetic isotope effects as probes for hydrogen tunneling, coupled motion and dynamics contributions to enzyme catalysis. Prog React Kinet Mec. 2003, 28: 119-156.

Tousignant A, Pelletier JN: Protein motions promote catalysis. Chem Biol. 2004, 11: 1037-1042. 10.1016/j.chembiol.2004.06.007.

Lockless SW, Ranganathan R: Evolutionarily conserved pathways of energetic connectivity in protein families. Ştiinţă. 1999, 286: 295-299. 10.1126/science.286.5438.295.

Moritsugu K, Miyashita O, Kidera A: Vibrational energy transfer in a protein molecule. Phys Rev Lett. 2000, 85: 3970-3973. 10.1103/PhysRevLett.85.3970.

Moritsugu K, Miyashita O, Kidera A: Temperature dependence of vibrational energy transfer in a protein molecule. J Phys Chem B. 2003, 107: 3309-3317. 10.1021/jp027823q.

Heyes DJ, Hunter CN, van Stokkum IHM, van Grondelle R, Groot ML: Ultrafast enzymatic reaction dynamics in protochlorophyllide oxidoreductase. Nat Struct Biol. 2003, 10: 491-492. 10.1038/nsb929.



Comentarii:

  1. Sen

    Este de acord, această idee excelentă este necesară doar apropo

  2. Bell

    Felul!

  3. Deveon

    Îmi cer scuze, dar, după părerea mea, greșești. Pot dovedi asta.

  4. Chepe

    wonderfully, very valuable piece

  5. Roussel

    Este eliminat (are secțiune mixtă)

  6. Nek

    Eu cred că te înșeli. Propun sa discutam. Trimite un e-mail la PM, vorbim.

  7. Spark

    Îmi cer scuze, dar, după părerea mea, te înșeli. Îl propun să discutăm. Scrie-mi in PM.



Scrie un mesaj