Informație

1.1: O abordare sistematică - Biologie

1.1: O abordare sistematică - Biologie


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.

Obiectivele de învățare

  • Descrieți modul în care microorganismele sunt clasificate și distinse ca specii unice
  • Comparați sistemele istorice și actuale de taxonomie utilizate pentru clasificarea microorganismelor

Odată ce microbii au devenit vizibili pentru oameni cu ajutorul microscoapelor, oamenii de știință au început să-și dea seama de diversitatea lor enormă. Microorganismele variază în tot felul de moduri, inclusiv dimensiunea, aspectul și ratele lor de reproducere. Pentru a studia această nouă gamă incredibil de diversă de organisme, cercetătorii aveau nevoie de o modalitate de a le organiza sistematic.

Știința taxonomiei

Taxonomia este clasificarea, descrierea, identificarea și denumirea organismelor vii. Clasificarea este practica de a organiza organismele în diferite grupuri pe baza caracteristicilor lor comune. Cel mai faimos taxonom timpuriu a fost un botanist, zoolog și medic suedez pe nume Carolus Linnaeus (1701–1778). În 1735, Linnaeus a publicat Systema Naturae, o broșură de 11 pagini în care a propus taxonomia linneană, un sistem de clasificare și denumire a organismelor folosind un format standard, astfel încât oamenii de știință să poată discuta despre organisme folosind o terminologie consecventă. El a continuat să revizuiască și să adauge la carte, care a crescut în mai multe volume (Figura (PageIndex{1})).

În taxonomia sa, Linnaeus a împărțit lumea naturală în trei regate: animal, vegetal și mineral (regatul mineral a fost abandonat ulterior). În cadrul regnurilor animale și vegetale, el a grupat organismele folosind o ierarhie de niveluri și subniveluri din ce în ce mai specifice, pe baza asemănărilor lor. Numele nivelurilor din taxonomia originală a lui Linnaeus erau regatul, clasă, ordine, familie, gen (plural: genuri) și specie. Specia a fost și continuă să fie cea mai specifică și de bază unitate taxonomică.

Arborele vieții în evoluție (filogenii)

Odată cu progresele tehnologice, alți oameni de știință au făcut treptat perfecționări sistemului linnean și, în cele din urmă, au creat noi sisteme pentru clasificarea organismelor. În anii 1800, a existat un interes din ce în ce mai mare pentru dezvoltarea taxonomiilor care țineau cont de relațiile evolutive, sau filogeniile, ale tuturor speciilor diferite de organisme de pe pământ. O modalitate de a descrie aceste relații este printr-o diagramă numită arbore filogenetic (sau arbore al vieții). În aceste diagrame, grupurile de organisme sunt aranjate în funcție de cât de strâns legate se crede că sunt. În arborii filogenetici timpurii, relația dintre organisme a fost dedusă prin asemănările lor vizibile, cum ar fi prezența sau absența părului sau numărul de membre. Acum, analiza este mai complicată. Astăzi, analizele filogene includ comparații genetice, biochimice și embriologice, așa cum va fi discutat mai târziu în acest capitol.

Arborele vieții lui Linnaeus conținea doar două ramuri principale pentru toate ființele vii: regnul animal și cel vegetal. În 1866, ErnstHaeckel, un biolog, filozof și medic german, a propus un alt regat, Protista, pentru organismele unicelulare (Figura (PageIndex{2})). Mai târziu, el a propus un al patrulea regn, Monera, pentru organismele nicelulare ale căror celule sunt lipsite de nuclee, cum ar fi bacteriile.

Aproape 100 de ani mai târziu, în 1969, ecologistul american Robert Whittaker (1920–1980) a propus adăugarea unui alt regat – ciuperci – în arborele său de viață. Arborele lui Whittaker conținea, de asemenea, un nivel de clasificare deasupra nivelului regnului - nivelul imperiului sau superregnului - pentru a distinge între organismele care au nuclei legați de membrană în celulele lor (eucariote) și cele care nu au (procariote). Imperiul Prokaryota conținea doar Regatul Monera. Imperiul Eukaryota conținea celelalte patru regate: Fungi, Protista, Plantae și Animalia. Arborele cu cinci regate al lui Whittaker a fost considerat filogenia standard timp de mulți ani.

Figura (PageIndex{3}) arată cum s-a schimbat arborele vieții de-a lungul timpului. Rețineți că virușii nu se găsesc în niciunul dintre acești copaci. Asta pentru că nu sunt alcătuite din celule și, prin urmare, este dificil de determinat unde s-ar potrivi într-un arbore al vieții.

Exercițiul (PageIndex{1})

Rezumați pe scurt modul în care înțelegerea noastră evolutivă a microorganismelor a contribuit la schimbări în modul în care sunt clasificate organismele.

Focus clinic: PARTEA 2

Medicamentele antibiotice sunt concepute special pentru a ucide sau a inhiba creșterea bacteriilor. Dar, după câteva zile de tratament cu antibiotice, Cora nu dă semne de îmbunătățire. De asemenea, culturile ei de LCR s-au întors din negativul de laborator. Deoarece bacteriile sau ciupercile nu au fost izolate din proba de LCR a lui Cora, medicul ei exclude meningita bacteriană și fungică. Meningita virală este încă o posibilitate.

Cu toate acestea, Cora raportează acum câteva simptome noi îngrijorătoare. Începe să aibă dificultăți în mers. Rigiditatea ei musculară s-a extins de la gât la restul corpului, iar membrele ei se smuciază uneori involuntar. În plus, simptomele cognitive ale Corei se înrăutățesc. În acest moment, medicul Corei devine foarte îngrijorat și comandă mai multe teste pe probele de LCR.

Exercițiul (PageIndex{2})

Ce tipuri de microorganisme ar putea cauza simptomele lui Cora?

Rolul geneticii în taxonomia modernă

Arborii lui Haeckel și Whittaker au prezentat ipoteze despre filogenia diferitelor organisme bazate pe caracteristici ușor de observat. Dar apariția geneticii moleculare la sfârșitul secolului al XX-lea a dezvăluit alte modalități de organizare a arborilor filogenetici. Metodele genetice permit un mod standardizat de a compara toate organismele vii fără a se baza pe caracteristici observabile care pot fi adesea subiective. Taxonomia modernă se bazează în mare măsură pe compararea acizilor nucleici (acid dezoxiribonucleic [ADN] sau acid ribonucleic [ARN]) sau a proteinelor din diferite organisme. Cu cât acizii nucleici și proteinele sunt mai asemănătoare între două organisme, cu atât sunt considerate a fi mai strâns legate.

În anii 1970, microbiologul american Carl Woese a descoperit ceea ce părea a fi o „înregistrare vie” a evoluției organismelor. El și colaboratorul său George Fox au creat un arbore al vieții bazat pe genetică, bazat pe asemănările și diferențele pe care le-au observat în subunitatea mică de ARN ribozomal (ARNr) a diferitelor organisme. În acest proces, ei au descoperit că un anumit tip de bacterii, numite arheobacterii (cunoscute acum pur și simplu ca archaea), erau semnificativ diferite de alte bacterii și eucariote în ceea ce privește secvența subunității mici de ARNr. Pentru a face față acestei diferențe, au creat un arbore cu trei Domenii peste nivelul Regatului: Archaea, Bacteria și Eukarya (Figura (PageIndex{4})). Analiza genetică a subunității mici de ARNr sugerează că arheile, bacteriile și eucariotele au evoluat dintr-un tip de celulă ancestrală comună. Arborele este înclinat pentru a arăta o relație evolutivă mai strânsă între Archaea și Eukarya decât o au cu bacterii.

Exercițiul (PageIndex{3})

  1. În taxonomia modernă, cum determină oamenii de știință cât de strâns sunt legate două organisme?
  2. Explicați de ce ramurile de pe „copacul vieții” provin toate dintr-un singur „trunchi”.

Numirea microbilor

În dezvoltarea taxonomiei sale, Linnaeus a folosit un sistem de nomenclatură binomială, un sistem de denumire din două cuvinte pentru identificarea organismelor după gen și specie. De exemplu, oamenii moderni sunt în gen Homo și au numele speciei sapiens, deci numele lor științific în nomenclatura binomială este Homo sapiens. În nomenclatura binomială, partea de gen a numelui este întotdeauna scrisă cu majuscule; este urmat de numele speciei, care nu este scris cu majuscule. Ambele nume sunt scrise în cursive.

Denumirile taxonomice din secolele al XVIII-lea și al XX-lea au fost de obicei derivate din latină, deoarece aceasta era limba comună folosită de oamenii de știință atunci când sistemele taxonomice au fost create pentru prima dată. Astăzi, organismelor nou descoperite li se pot da nume derivate din latină, greacă sau engleză. Uneori, aceste nume reflectă o trăsătură distinctivă a organismului; în alte cazuri, microorganismele sunt numite după oamenii de știință care le-au descoperit. Arheonul Haloquadratum walsbyi este un exemplu al ambelor scheme de denumire. Genul, Haloquadratum, descrie habitatul de apă sărată al microorganismului (Aura este derivat din cuvântul grecesc pentru „sare”), precum și aranjarea celulelor sale pătrate, care sunt aranjate în grupuri pătrate de patru celule (quadratum este latină pentru „pătrat”). Speciile, walsbyi, poartă numele lui Anthony Edward Walsby, microbiologul care a descoperit Haloquadratum walsbyi în 1980. În timp ce ar putea părea mai ușor să dai unui organism un nume descriptiv comun - ca o ciocănitoare cu cap roșu - ne putem imagina cum ar putea deveni problematic. Ce se întâmplă când se descoperă o altă specie de ciocănitoare cu culoarea capului roșu? Nomenclatura sistematică folosită de oamenii de știință elimină această problemă potențială, atribuind fiecărui organism un singur nume unic, format din două cuvinte, care este recunoscut de oamenii de știință din întreaga lume.

În acest text, vom prescurta de obicei genul și specia unui organism după prima mențiune a acestuia. Forma prescurtată este pur și simplu prima inițială a genului, urmată de o perioadă și de numele complet al speciei. De exemplu, bacteria Escherichia coli este scurtat la E coli în forma sa prescurtată. Aceeași convenție o veți întâlni și în alte texte științifice.

Manuale lui Bergey

Fie într-un copac sau într-o pânză, microbii pot fi dificil de identificat și clasificat. Fără caracteristici macroscopice ușor de observat, cum ar fi pene, picioare sau blană, oamenii de știință trebuie să captureze, să crească și să găsească modalități de a studia proprietățile lor biochimice pentru a diferenția și clasifica microbii. În ciuda acestor obstacole, un grup de microbiologi a creat și actualizat un set de manuale pentru identificarea și clasificarea microorganismelor. Publicat pentru prima dată în 1923 și actualizat de mai multe ori de atunci, Manualul lui Bergey de bacteriologie determinativă și Manualul lui Bergey de bacteriologie sistematică sunt referințele standard pentru identificarea și clasificarea diferitelor procariote. (Anexa D la acest manual se bazează parțial pe manualele lui Bergey; arată cum sunt clasificate organismele care apar în acest manual.) Deoarece atât de multe bacterii arată identic, pentru a le identifica trebuie folosite metode bazate pe caracteristici non-vizuale. De exemplu, testele biochimice pot fi utilizate pentru a identifica substanțele chimice unice pentru anumite specii. De asemenea, testele serologice pot fi folosite pentru a identifica anticorpi specifici care vor reactiona impotriva proteinelor gasite la anumite specii. În cele din urmă, secvențierea ADN și ARNr poate fi utilizată atât pentru identificarea unei anumite specii bacteriene, cât și pentru clasificarea speciilor nou descoperite.

  • Ce este nomenclatura binomială și de ce este un instrument util pentru denumirea organismelor?
  • Explicați de ce o resursă precum unul dintre manualele lui Bergey ar fi utilă în identificarea unui microorganism dintr-o probă.

ACELAȘI NUME, TULINA DIFERITĂ

În cadrul unei specii de microorganisme, pot exista mai multe subtipuri numite tulpini. În timp ce tulpini diferite pot fi aproape identice din punct de vedere genetic, ele pot avea atribute foarte diferite. BacteriaEscherichia coli este infamă pentru că provoacă intoxicații alimentare și diareea călătorilor. Cu toate acestea, există de fapt multe tulpini diferite de E coli, iar capacitatea lor de a provoca boli variază.

Un patogen (care cauzează boli) E coli tulpina de care poate ai auzit este E coli O157:H7. La om, infecția de la E coli O157:H7 poate provoca crampe abdominale și diaree. Infecția provine de obicei din apă sau alimente contaminate, în special din legume crude și din carnea insuficient gătită. În anii 1990, au existat mai multe focare mari de E coli O157:H7 se crede că își are originea în hamburgerii puțin gătiți.

In timp ce E coli O157:H7 și alte câteva tulpini au dat E coli un nume prost, majoritatea E coli tulpinile nu provoacă boli. De fapt, unele pot fi de ajutor. Diferite tulpini de E coli găsite în mod natural în intestinul nostru ne ajută să ne digerăm alimentele, să ne furnizeze unele substanțe chimice necesare și să luptăm împotriva microbilor patogeni.

Rezumat

  • Carolus Linnaeus a dezvoltat un sistem taxonomic pentru clasificarea organismelor în grupuri înrudite.
  • Nomenclatura binomială atribuie organismelor nume științifice latinizate cu o denumire de gen și specie.
  • Un arbore filogenetic este o modalitate de a arăta modul în care se crede că diferite organisme sunt legate între ele din punct de vedere evolutiv.
  • Primul arbore filogenetic conținea regnuri pentru plante și animale; Ernst Haeckel a propus adăugarea unui regat pentru protiști.
  • Arborele lui Robert Whittaker conținea cinci regate: Animalia, Plantae, Protista, Fungi și Monera.
  • Carl Woese a folosit subunități mici de ARN ribozomal pentru a crea un arbore filogenetic care grupează organismele în trei domenii pe baza asemănării lor genetice.
  • Manualele lui Bergey de bacteriologie determinativă și sistemică sunt referințele standard pentru identificarea și, respectiv, clasificarea bacteriilor.
  • Bacteriile pot fi identificate prin teste biochimice, analize ADN/ARN și metode de testare serologică.

Glosar

nomenclatura binominala
o convenție universală pentru denumirea științifică a organismelor folosind nume latinizate pentru gen și specii
eucariote
un organism format din una sau mai multe celule care conțin un nucleu și organele legate de membrană
filogenie
istoria evolutivă a unui grup de organisme
procariotă
un organism a cărui structură celulară nu include un nucleu legat de membrană
taxonomie
clasificarea, descrierea, identificarea și denumirea organismelor vii

Colaborator

  • Nina Parker, (Universitatea Shenandoah), Mark Schneegurt (Universitatea de Stat Wichita), Anh-Hue Thi Tu (Universitatea de Stat din Georgia Southwestern), Philip Lister (Colegiul Comunitar Central New Mexico) și Brian M. Forster (Universitatea Saint Joseph) cu mulți autori contribuitori. Conținut original prin Openstax (CC BY 4.0; acces gratuit la https://openstax.org/books/microbiology/pages/1-introduction)


Biologie în timp și spațiu: o abordare de modelare a ecuațiilor diferențiale parțiale

Cum comunică obiectele biologice, fac structuri, iau măsurători și decizii, caută hrană, adică fac toate lucrurile necesare supraviețuirii? Proiectată pentru un public avansat de licență, această carte folosește matematica pentru a începe să spună această poveste. Se bazează pe un fundal în calculul multivariabil, ecuații diferențiale obișnuite și procese stocastice de bază și utilizează ecuațiile diferențiale parțiale ca cadru în care să exploreze aceste întrebări.

Un manual de soluții pentru instructor pentru acest titlu este disponibil electronic acelor instructori care au adoptat manualul pentru utilizarea în clasă. Vă rugăm să trimiteți un e-mail la [email protected] pentru mai multe informații.

Această carte spune povestea proceselor vii care se schimbă în timp și spațiu. Conduse de cercetarea științifică, metodele din ecuații cu diferențe parțiale, procese stocastice, sisteme dinamice și metode numerice sunt aplicate asupra subiectului, iar expunerea lor pare fără efort în urmărirea unei înțelegeri biologice mai profunde. Cu subiecte care variază de la populațiile de viermi din muguri de molid la dinamica calciului și de la modele de tufișuri de tigru la comportament colectiv, aceasta este o lectură obligatorie pentru oricine este serios cu biologia matematică modernă.

&mdash Mark Lewis, Universitatea din Alberta

Prof. Keener este una dintre marile minți în biologie matematică care a pregătit generații de oameni de știință și matematicieni de-a lungul anilor.

&mdash Leah Edelstein-Keshet, Universitatea din Columbia Britanică

Aceasta este o carte fantastică pentru cei dintre noi care predau modelarea matematică a fenomenelor spațio-temporale în biologie și pentru oricine dorește să se mute în domeniu. Ghidează cititorul asupra modului în care ar trebui să abordeze arta modelării și, într-un mod foarte sistematic și natural, introduce multe dintre abordările matematice și computaționale necesare, integrându-le perfect cu biologia. Este o plăcere să citesc.

&mdash Philip Maini, Universitatea din Oxford

Biologia matematică are puține texte de bază. Dar acesta este unul.

&mdash Michael C. Reed, Universitatea Duke

Cititorii

Studenți și cercetători de licență și absolvenți interesați de biologia matematică și PDE.

Recenzii și aprobări

Această carte spune povestea proceselor vii care se schimbă în timp și spațiu. Conduse de cercetarea științifică, metodele din ecuații cu diferențe parțiale, procese stocastice, sisteme dinamice și metode numerice sunt aplicate asupra subiectului, iar expunerea lor pare fără efort în urmărirea unei înțelegeri biologice mai profunde. Cu subiecte care variază de la populațiile de viermi din muguri de molid la dinamica calciului și de la modele de tufișuri de tigru la comportament colectiv, aceasta este o lectură obligatorie pentru oricine este serios cu biologia matematică modernă.

-- Mark Lewis, Universitatea din Alberta

Prof. Keener este una dintre marile minți în biologie matematică care a pregătit generații de oameni de știință și matematicieni de-a lungul anilor.

-- Leah Edelstein-Keshet, Universitatea din Columbia Britanică

Aceasta este o carte fantastică pentru cei dintre noi care predau modelarea matematică a fenomenelor spațio-temporale în biologie și pentru oricine dorește să se mute în domeniu. Ghidează cititorul asupra modului în care ar trebui să abordeze arta modelării și, într-un mod foarte sistematic și natural, introduce multe dintre abordările matematice și computaționale necesare, integrându-le perfect cu biologia. Este o plăcere să citesc.

-- Philip Maini, Universitatea din Oxford

Biologia matematică are puține texte de bază. Dar acesta este unul.

-- Michael C. Reed, Universitatea Duke

Cuprins


O abordare sistematică a biologiei

La începutul mileniului, și pe măsură ce Proiectul Genomului Uman se apropia de ultima sa fază, industria farmaceutică a fost plină de optimism cu privire la noile medicamente inovatoare care ar rezulta din viitoarea avalanșă de date genomice și proteomice umane. Cu toate acestea, dovezile de atunci au arătat că acest hype nu a fost justificat, de fapt, mai puține produse farmaceutice noi intră în clinică în fiecare an acum decât în ​​anii 1990. Industria realizează din ce în ce mai mult că, așa cum procesele biochimice nu funcționează izolat, un medicament care vizează o singură țintă este probabil să îi afecteze pe alții pe aceeași cale, cu consecințe neașteptate și potențial dăunătoare.

Prin urmare, multe companii apelează la noua disciplină a sistemelor sau a biologiei rețelelor pentru a rezolva această dilemă. Adriano Henney, director al AstraZeneca's Pathways Capability la Alderley Park, Marea Britanie, definește biologia sistemelor în contextul industriei farmaceutice ca „înțelegerea modului în care o țintă va răspunde în contextul rețelelor celulare”. Cu toate acestea, aceeași industrie, lipsită de numerar, este cu greu în măsură să investească în facilități complete noi. În mod rațional, multe companii aleg colaborarea: lucrează îndeaproape atât cu mediul academic, cât și cu companiile de software pentru a produce soluții personalizate. O companie care a găsit această abordare productivă este Merrimack Pharmaceuticals, cu sediul în Cambridge, Massachusetts, SUA. Oamenii de știință de la Merrimack colaborează îndeaproape cu compania de software The MathWorks din Massachusetts și au fost impresionați de performanța platformei lor noi de biologie a sistemelor, SimBiology.

Merrimack este o companie biofarmaceutică, fondată în 2000, care dezvoltă un portofoliu de produse bioterapeutice pentru tratamentul bolilor autoimune și cancerului. Primul său produs, MM-093, o versiune recombinată a alfa-fetoproteinei umane, a încheiat recent un studiu clinic de fază 2 pentru artrita reumatoidă și un studiu pilot în psoriazis. Acum se concentrează mai mult pe conducta oncologică, dezvoltând anticorpi monoclonali și bispecifici care se vor lega de factorii de creștere care determină creșterea tumorilor și, prin urmare, „dezactivează”. Echipa Network Biology de la Merrimack folosește principiile ingineriei chimice, modelării computaționale și biologiei de mare performanță pentru a identifica care dintre multele proteine ​​de semnalizare implicate într-o cale este probabil cea mai bună țintă pentru dezvoltarea medicamentelor și ce tipuri de intervenție vor fi. cel mai eficient. „Modelele și abordarea noastră Network Biology sunt folosite pentru a înțelege mai bine căile complexe ale bolii, pentru a proiecta terapii țintite, pentru a prezice combinații de medicamente sinergice și pentru a identifica pacienții cu cea mai mare probabilitate de a răspunde la terapiile țintite”, spune Birgit Schoeberl, directorul Rețelei Merrimack. Biologie.

Colaborarea lui Merrimack cu The Mathworks’ se întoarce la începuturile companiei. Inițial, Merrimack a folosit doar mediul complex Matlab al acestuia din urmă pentru a proiecta și dezvolta modele de căi biochimice. Acum folosește SimBiology de aproximativ doi ani, inițial ca teste beta. Acest produs este în esență o interfață grafică de utilizator (GUI) care se află deasupra Matlab. Schoeberl explică rațiunea din spatele alegerii și utilizării acestui produs de către Merrimack: „SimBiology este o interfață grafică care ne permite să construim și să împărtășim cu ușurință modele matematice bazate pe scheme de reacție biochimică între modelatori și experimentați, fără a pierde flexibilitatea de a scrie propriul cod în trebuie sa. Folosind SimBiology, este foarte ușor să schimbați una sau mai multe condiții de intrare și să vedeți cum afectează rezultatele simulării”, adaugă Schoeberl. „Ușurința de utilizare și flexibilitatea Matlab de bază în combinație cu toate casetele de instrumente este motivul pentru care l-am implementat. Le face mult mai ușor pentru biologii teoretici și experimentali să colaboreze.”

Schoeberl și colegii săi au examinat o serie de alte instrumente de modelare și GUI, inclusiv soluții open-source, înainte de a se stabili pe SimBiology. Ea este sigură că unul dintre principalii factori care le-au influențat alegerea a fost faptul că erau deja familiarizați cu Matlab pentru alte aplicații. „Alegând SimBiology, am găsit o soluție care ne-a permis să instalăm interfața grafică fără probleme pe o platformă cuprinzătoare pe care o cunoșteam deja bine și care include instrumente de bioinformatică și statistică, precum și software de simulare.” Ei găsesc, de asemenea, facilități pentru căutare. pentru reacții și specii chimice în cadrul modelelor deosebit de utile, deoarece unele dintre rețelele cu care lucrează pot conține până la 500 de condiții inițiale și 200 de parametri cinetici. Au găsit câteva dezavantaje cu software-ul. „Simbiologia este încă puțin lentă în rezolvarea sistemelor mari de ODE neliniară și am prefera să fie mai rapidă, în special pentru analiza sensibilității sau estimarea parametrilor”, admite Schoeberl.

Relația strânsă de lucru dintre Merrimack și The MathWorks a permis, de asemenea, Schoeberl și colegilor ei să sugereze funcționalități noi pentru SimBiology și să vadă schimbările implementate prompt. Un exemplu recent a fost încorporarea de estimare a parametrilor și a analizei de sensibilitate, tehnici pe care modelerii Merrimack le-au dezvoltat intern, în platforma SimBiology. Schoeberl explică: „Dacă modelați o rețea complexă de interacțiune cu proteine, veți dori să știți la ce parametri și condiții va fi cel mai sensibil rezultatul, deoarece acestea sunt probabil cele mai raționale de ajustat. Analiza sensibilității este o metodă de identificare a acestora.” Pe măsură ce acest număr a intrat în presă, Merrimack și Mathworks urmau să prezinte un poster la cea de-a șaptea conferință internațională anuală privind biologia sistemelor (ICSB), desfășurată la Yokohama, Japonia. Lucrarea prezentată acolo utilizează exemplul rețelei de receptori ErbB, care este importantă în dezvoltarea cancerului, pentru a explora diferențele dintre analiza de sensibilitate globală și locală.

Analiza de sensibilitate folosește toate datele experimentale disponibile despre calea în cauză, iar parametrii estimați a fi cei mai sensibili sunt apoi modificați pentru a se potrivi mai bine modelul la acele date. În prezent, cea mai importantă limitare a acestei metode este că multe dintre date, în special parametrii cinetici care descriu viteza reacțiilor, nu sunt încă cunoscute.

Un consorțiu de grupuri academice germane adoptă o abordare similară cu Merrimack în echipă cu o companie de software, GeneData din Basel, Elveția, pentru a simula un sistem celular de importanță clinică. Jens Timmer de la Institutul de Fizică din Freiburg, Germania, este coordonatorul proiectului HepatoSys, care a fost înființat în urmă cu patru sau cinci ani pentru a modela hepatocite (celule hepatice). Consorțiul include biologi și clinicieni experimentali și teoreticieni organizați în rețele locale, dintre care unii investighează procese biochimice specifice, în timp ce alții dezvoltă metode generice. Guvernul german a convenit recent că prima perioadă de finanțare a HepatoSys a oferit „dovada de principiu” și și-a dublat finanțarea la 24 de milioane de euro în trei ani.

Colaborarea oamenilor de știință HepatoSys cu GeneData a apărut din cauza necesității de a stoca cantități de date și modele în formate standard și de a le partaja între toate grupurile dintr-un consorțiu disparat. „Când am înființat consorțiul, am constatat că, deși toate grupurile erau bucuroși să-și împărtășească datele, acestea erau stocate în diferite formate și adesea prost documentate, așa că colaborarea a fost foarte dificilă în practică. Acum toți folosim un singur format de date printr-o bază de date Oracle construită de GeneData. Sperăm că va deveni un „standard de aur” în toată Germania și nu numai pentru stocarea datelor pentru biologia sistemelor, în paralel cu standardul SBML (Systems Biology Markup Language) utilizat pe scară largă pentru modele”, spune Timmer. Alegerea GeneData ca partener sa bazat în mare parte pe anii de experiență ai acelei companii în proiectarea bazelor de date pentru industria farmaceutică. Baza de date a fost scrisă după o specificație de cerință de 100 de pagini, produsă de Timmer și colaboratorii săi, care folosesc, de asemenea, software-ul GeneData Philosopher pentru a integra diferite tipuri de date moleculare și a le folosi pentru a reconstrui rețele metabolice.

Această colaborare are avantaje atât pentru partenerul industrial, cât și pentru consorțiul academic. „Știința finanțată prin proiectul HepatoSys este de ultimă oră și este foarte satisfăcător să lucrezi cu ei”, spune Hans-Peter Fischer de la GeneData. „Există, de asemenea, multe provocări tehnologice implicate în crearea unei baze de date mari și complexe pentru stocarea atât a datelor experimentale, cât și a celor simulate.” Fischer și colegii lor speră că vor exista oportunități suplimentare de a comercializa baza de date dezvoltată de ei către industriile farmaceutice și biotehnologice atunci când aceste industrii sunt pregătite să investească mai mult în biologia sistemelor.

Nat Goodman de la Institutul de Biologie a Sistemelor din Seattle, Washington, SUA este de acord că MathWorks și GeneData produc software care este util, fiabil și solid din punct de vedere matematic. Cu toate acestea, el preferă să sublinieze limitările impuse în prezent comunității de modelare de lipsa de date cinetice precise. „Până acum, cele mai impresionante modele de rețea și căi au venit din sisteme simple, izolate și bine studiate, în care sunt disponibile date foarte detaliate, cum ar fi efectul unui „comutator” cu o singură genă: nu atât de mult „fructul de jos. ” ca un fruct care deja cade din copaci', spune el. El crede că simulările precise ale rețelelor mai complexe, interesante și relevante din punct de vedere clinic vor avea nevoie de colectarea de date „la o scară pe care majoritatea biologilor nici măcar nu și-o pot imagina”. Cu toate acestea, primele dintre produsele oncologice Merrimack dezvoltate folosind modelarea rețelei sunt acum în cercetare și se îndreaptă către clinică. O lansare cu succes a unuia dintre acestea ar dovedi principiul că chiar și modelele imperfecte în uz curent au o valoare semnificativă în modelarea procesului complex care este dezvoltarea cancerului.


Metode

Colectare de medicamente anticancer aprobate de FDA și informații despre relația lor

Am colectat medicamente împotriva cancerului aprobate de FDA din 1949 până la sfârșitul anului 2014 din mai multe surse de date. Am început colecția de medicamente anticancer de pe site-uri web axate pe medicamente anticancer, inclusiv informații despre medicamente ale Institutului Național al Cancerului (NCI) [15], lista de medicamente pentru cancer MediLexicon [16] și NavigatingCancer [17]. Apoi, am folosit instrumentul MedEx-UIMA, un nou sistem de procesare a limbajului natural, pentru a regăsi denumirile generice pentru aceste medicamente [18]. Folosind denumirile generice, am căutat [email protected] [19] și am descărcat etichetele lor FDA. Pentru cei care nu pot fi găsite în [email protected], le-am obținut etichetele de la Dailymed [20] sau DrugBank [21]. Din eticheta medicamentului, am preluat manual anul de aprobare inițial, mecanismul de acțiune al medicamentului, ținta medicamentului, metoda de administrare și indicația pentru fiecare medicament. Am verificat în continuare surse multiple, cum ar fi MyCancerGenome [22], DrugBank și mai multe publicații [4, 23] pentru a obține țintele medicamentului. Pentru categoria de medicamente, am verificat manual ChemoCare [24] pentru a atribui medicamentele ca agenți citotoxici sau țintiți. În lista noastră de medicamente selectată, nu am inclus medicamentele pentru a trata efectele secundare ale medicamentelor, durerea cauzată de cancer, alte afecțiuni sau prevenirea cancerului.

Clase de ținte medicamentoase și cancer

Pentru acești agenți vizați, le-am colectat țintele de la etichetele de medicamente FDA, DrugBank și MyCancerGenome. Apoi am selectat manual țintele primare care mediază efectul pentru fiecare medicament. Am preluat în continuare adnotarea genei din Ingenuity Pathway Analysis (IPA) [25] pentru a obține locația lor subcelulară și clasele de familie. Pentru indicație, am colectat mai întâi informațiile detaliate de pe etichetele medicamentelor FDA și apoi le-am clasificat manual în clasa de nivel superior în scopul analizei datelor. De exemplu, medicamentul idelalisib poate fi utilizat pentru a trata leucemia limfocitară cronică recidivă (CLL), limfomul non-Hodgkin cu celule B recidivat (FL), limfomul limfocitar mic (SLL) recidivat de la etichetele FDA. În analiza noastră de date, am înregistrat clasele terapeutice ale medicamentului ca leucemie și limfom.

Genele cancerului și mutațiile somatice ale genomului cancerului

Setul de gene pentru cancer conține 594 de gene din Recensământul genelor pentru cancer, care au fost implicate în tumorigeneză prin dovezi experimentale din literatură (14 iulie 2016) [26]. Am obținut 50 de oncogene (OCG) și 50 de gene supresoare de tumori (TSG) cu mare încredere de la Davioli și colab. [27]. Mutațiile somatice au fost obținute din Tabelul suplimentar 2 într-o lucrare anterioară [28]. Tabelul conține mutațiile somatice la 3268 de pacienți din 12 tipuri de cancer. Acestea sunt carcinomul urotelial al vezicii urinare (BLCA), adenocarcinomul mamar (BRCA), adenocarcinomul de colon și rectal (COAD/READ), glioblastomul (GBM), carcinomul cu celule scuamoase de cap și gât (HNSC), carcinomul renal cu celule clare (KIRC), acut. leucemie mieloidă (LAML), adenocarcinom pulmonar (LUAD), carcinom cu celule scuamoase pulmonare (LUSC), cancer ovarian (OV) și carcinom endometrioid al corpului uterin (UCEC). Mutațiile includ missense, silent, nonsens, splice site, readthrough, frameshift indels (inserții/ștergeri) și inframe indels [28].

Analiza rețelei

Am construit două rețele pe baza datelor noastre curatate, rețelele de droguri-cancer și de droguri-cancer-țintă. În rețeaua de droguri-cancer, există două tipuri de noduri reprezentând tipuri de medicamente sau cancer și margini sugerând medicamentul ca tratament aprobat pentru cancer. În rețeaua medicament-cancer-țintă, există trei tipuri de noduri reprezentând tipuri de cancer, medicament sau țintă de medicament și margini care indică asocieri cancer-medicament sau interacțiuni medicament-țintă. Gradul de rețea este utilizat pentru a evalua caracteristica topologică a fiecărui tip de cancer și medicament, adică numărul de margini ale fiecărui nod din rețea.

Abordare comună bazată pe ținte

Am folosit o abordare comună bazată pe ținte pentru a descoperi noi asociații medicament-cancer [29]. Este una dintre strategiile de „vinovăție prin asociere” bazată pe cunoașterea faptului că drogurile au împărtășit ținte comune sau nu. Dacă două medicamente A și B au o țintă comună, medicamentul A este utilizat în prezent pentru tratarea cancerului de tip C și medicamentul B este utilizat pentru cancerul de tip D, este foarte probabil să fie eficient pentru medicamentul A-cancer de tip D și medicamentul B- asociații de cancer de tip C.


Discuţie

Am prezentat o evaluare sistematică de referință comparând în mod cuprinzător 18 metode de imputare scRNA-seq. Comparația noastră este supusă mai multor limitări. În primul rând, metodele de imputare au fost în mare parte comparate cu parametrii impliciti care ar putea să nu atingă performanțe optime în toate seturile de date. Munca noastră ar putea fi îmbunătățită în continuare prin utilizarea unor metode precum validarea moleculară încrucișată (MCV) [56]. În plus, am folosit 72 de ore ca limită de timp pentru convergență pentru metodele de imputare, ceea ce nu garantează convergența algoritmică pentru unele metode. În evaluarea noastră a metodelor de imputare privind deducerea pseudotimpului cu metode de analiză a traiectoriei, tipurile de celule ale țesutului HCA_10x_țesut celulele au fost adnotate computațional. O altă limitare este că nu există țesuturi de boală incluse în acest studiu. În viitor, merită să continuăm investigarea modului în care concluziile prezentate în acest studiu se pot traduce în aplicații într-un cadru bolnav, cum ar fi țesuturile canceroase. O provocare este că expresia unor gene în celulele bolnave ar putea fi anormală [57–60], ceea ce ar putea duce la identificarea falsă a celulelor similare și ar putea afecta performanța imputării.

O problemă deschisă care nu a fost investigată în studiul nostru actual este impactul metodelor de imputare asupra analizei vitezei ARN [61–63]. Deoarece viteza ARN este estimată prin analiza ARNm nespliced ​​și spliced, ea ia în considerare atât numărul spliced, cât și cel nespliced. Metodele de imputare existente se ocupă de evenimentele de abandon prin imputarea valorilor expresiei genelor mai degrabă decât a citirilor originale, iar expresia genei este de obicei cuantificată numai pe exoni, care ar putea să nu distingă contribuțiile dintre transcrierile spliced ​​față de nespliced. Prin urmare, dacă metodele de imputare existente pot fi aplicate și analizei vitezei și pentru imputarea separată a transcrierilor spliced ​​și nespliced ​​(inclusiv introni) rămâne o problemă deschisă care necesită investigații viitoare extinse, care depășesc scopul prezentului studiu. Pe lângă analiza vitezei, evaluarea modului în care metodele de imputare pot avea impact asupra altor analize emergente, cum ar fi transcriptomica spațială [64–68], merită, de asemenea, investigații viitoare.


Cuprins

Metodele originale utilizate în analiza cladistică și școala de taxonomie derivă din lucrările entomologului german Willi Hennig, care s-a referit la aceasta ca sistematica filogenetică (de asemenea, titlul cărții sale din 1966) termenii „cladistică” și „cladă” au fost popularizați de alți cercetători. Cladistica în sensul original se referă la un anumit set de metode utilizate în analiza filogenetică, deși acum este uneori folosită pentru a se referi la întregul domeniu. [7]

Ceea ce se numește acum metoda cladistică a apărut încă din 1901 cu o lucrare a lui Peter Chalmers Mitchell pentru păsări [8] [9] și, ulterior, a lui Robert John Tillyard (pentru insecte) în 1921, [10] și W. Zimmermann (pentru plante). ) în 1943. [11] Termenul „clad” a fost introdus în 1958 de Julian Huxley după ce a fost inventat de Lucien Cuénot în 1940, [12] „cladogenesis” în 1958, [13] „cladistic” de Arthur Cain și Harrison în 1960, [14] "cladist" (for an adherent of Hennig's school) by Ernst Mayr in 1965, [15] and "cladistics" in 1966. [13] Hennig referred to his own approach as "phylogenetic systematics". From the time of his original formulation until the end of the 1970s, cladistics competed as an analytical and philosophical approach to systematics with phenetics and so-called evolutionary taxonomy. Phenetics was championed at this time by the numerical taxonomists Peter Sneath and Robert Sokal, and evolutionary taxonomy by Ernst Mayr.

Originally conceived, if only in essence, by Willi Hennig in a book published in 1950, cladistics did not flourish until its translation into English in 1966 (Lewin 1997). Today, cladistics is the most popular method for inferring phylogenetic trees from morphological data.

In the 1990s, the development of effective polymerase chain reaction techniques allowed the application of cladistic methods to biochemical and molecular genetic traits of organisms, vastly expanding the amount of data available for phylogenetics. At the same time, cladistics rapidly became popular in evolutionary biology, because computers made it possible to process large quantities of data about organisms and their characteristics.

The cladistic method interprets each shared character state transformation as a potential piece of evidence for grouping. Synapomorphies (shared, derived character states) are viewed as evidence of grouping, while symplesiomorphies (shared ancestral character states) are not. The outcome of a cladistic analysis is a cladogram – a tree-shaped diagram (dendrogram) [16] that is interpreted to represent the best hypothesis of phylogenetic relationships. Although traditionally such cladograms were generated largely on the basis of morphological characters and originally calculated by hand, genetic sequencing data and computational phylogenetics are now commonly used in phylogenetic analyses, and the parsimony criterion has been abandoned by many phylogeneticists in favor of more "sophisticated" but less parsimonious evolutionary models of character state transformation. Cladists contend that these models are unjustified because there is no evidence that they recover more "true" or "correct" results from actual empirical data sets [17]

Every cladogram is based on a particular dataset analyzed with a particular method. Datasets are tables consisting of molecular, morphological, ethological [18] and/or other characters and a list of operational taxonomic units (OTUs), which may be genes, individuals, populations, species, or larger taxa that are presumed to be monophyletic and therefore to form, all together, one large clade phylogenetic analysis infers the branching pattern within that clade. Different datasets and different methods, not to mention violations of the mentioned assumptions, often result in different cladograms. Only scientific investigation can show which is more likely to be correct.

Until recently, for example, cladograms like the following have generally been accepted as accurate representations of the ancestral relations among turtles, lizards, crocodilians, and birds: [19]

If this phylogenetic hypothesis is correct, then the last common ancestor of turtles and birds, at the branch near the ▼ lived earlier than the last common ancestor of lizards and birds, near the ♦ . Most molecular evidence, however, produces cladograms more like this: [20]

If this is accurate, then the last common ancestor of turtles and birds lived later than the last common ancestor of lizards and birds. Since the cladograms show two mutually exclusive hypotheses to describe the evolutionary history, at most one of them is correct.

The cladogram to the right represents the current universally accepted hypothesis that all primates, including strepsirrhines like the lemurs and lorises, had a common ancestor all of whose descendants were primates, and so form a clade the name Primates is therefore recognized for this clade. Within the primates, all anthropoids (monkeys, apes and humans) are hypothesized to have had a common ancestor all of whose descendants were anthropoids, so they form the clade called Anthropoidea. The "prosimians", on the other hand, form a paraphyletic taxon. The name Prosimii is not used in phylogenetic nomenclature, which names only clades the "prosimians" are instead divided between the clades Strepsirhini and Haplorhini, where the latter contains Tarsiiformes and Anthropoidea.

The following terms, coined by Hennig, are used to identify shared or distinct character states among groups: [21] [22] [23]

  • A plesiomorfie ("close form") or ancestral state is a character state that a taxon has retained from its ancestors. When two or more taxa that are not nested within each other share a plesiomorphy, it is a symplesiomorphy (din syn-, "together"). Symplesiomorphies do not mean that the taxa that exhibit that character state are necessarily closely related. For example, Reptilia is traditionally characterized by (among other things) being cold-blooded (i.e., not maintaining a constant high body temperature), whereas birds are warm-blooded. Since cold-bloodedness is a plesiomorphy, inherited from the common ancestor of traditional reptiles and birds, and thus a symplesiomorphy of turtles, snakes and crocodiles (among others), it does not mean that turtles, snakes and crocodiles form a clade that excludes the birds.
  • Un apomorfie ("separate form") or derived state is an innovation. It can thus be used to diagnose a clade – or even to help define a clade name in phylogenetic nomenclature. Features that are derived in individual taxa (a single species or a group that is represented by a single terminal in a given phylogenetic analysis) are called autapomorphies (din auto-, "self"). Autapomorphies express nothing about relationships among groups clades are identified (or defined) by synapomorphies (din syn-, "together"). For example, the possession of digits that are homologous with those of Homo sapiens is a synapomorphy within the vertebrates. The tetrapods can be singled out as consisting of the first vertebrate with such digits homologous to those of Homo sapiens together with all descendants of this vertebrate (an apomorphy-based phylogenetic definition). [24] Importantly, snakes and other tetrapods that do not have digits are nonetheless tetrapods: other characters, such as amniotic eggs and diapsid skulls, indicate that they descended from ancestors that possessed digits which are homologous with ours.
  • A character state is homoplastic or "an instance of homoplasie" if it is shared by two or more organisms but is absent from their common ancestor or from a later ancestor in the lineage leading to one of the organisms. It is therefore inferred to have evolved by convergence or reversal. Both mammals and birds are able to maintain a high constant body temperature (i.e., they are warm-blooded). However, the accepted cladogram explaining their significant features indicates that their common ancestor is in a group lacking this character state, so the state must have evolved independently in the two clades. Warm-bloodedness is separately a synapomorphy of mammals (or a larger clade) and of birds (or a larger clade), but it is not a synapomorphy of any group including both these clades. Hennig's Auxiliary Principle [25] states that shared character states should be considered evidence of grouping unless they are contradicted by the weight of other evidence thus, homoplasy of some feature among members of a group may only be inferred after a phylogenetic hypothesis for that group has been established.

The terms plesiomorphy and apomorphy are relative their application depends on the position of a group within a tree. For example, when trying to decide whether the tetrapods form a clade, an important question is whether having four limbs is a synapomorphy of the earliest taxa to be included within Tetrapoda: did all the earliest members of the Tetrapoda inherit four limbs from a common ancestor, whereas all other vertebrates did not, or at least not homologously? By contrast, for a group within the tetrapods, such as birds, having four limbs is a plesiomorphy. Using these two terms allows a greater precision in the discussion of homology, in particular allowing clear expression of the hierarchical relationships among different homologous features.

It can be difficult to decide whether a character state is in fact the same and thus can be classified as a synapomorphy, which may identify a monophyletic group, or whether it only appears to be the same and is thus a homoplasy, which cannot identify such a group. There is a danger of circular reasoning: assumptions about the shape of a phylogenetic tree are used to justify decisions about character states, which are then used as evidence for the shape of the tree. [26] Phylogenetics uses various forms of parsimony to decide such questions the conclusions reached often depend on the dataset and the methods. Such is the nature of empirical science, and for this reason, most cladists refer to their cladograms as hypotheses of relationship. Cladograms that are supported by a large number and variety of different kinds of characters are viewed as more robust than those based on more limited evidence. [27]

Mono-, para- and polyphyletic taxa can be understood based on the shape of the tree (as done above), as well as based on their character states. [22] [23] [28] These are compared in the table below.

Term Node-based definition Character-based definition
Monophyly A clade, a monophyletic taxon, is a taxon that includes all descendants of an inferred ancestor. A clade is characterized by one or more apomorphies: derived character states present in the first member of the taxon, inherited by its descendants (unless secondarily lost), and not inherited by any other taxa.
Paraphyly A paraphyletic assemblage is one that is constructed by taking a clade and removing one or more smaller clades. [29] (Removing one clade produces a singly paraphyletic assemblage, removing two produces a doubly paraphylectic assemblage, and so on.) [30] A paraphyletic assemblage is characterized by one or more plesiomorphies: character states inherited from ancestors but not present in all of their descendants. As a consequence, a paraphyletic assemblage is truncated, in that it excludes one or more clades from an otherwise monophyletic taxon. An alternative name is evolutionary grade, referring to an ancestral character state within the group. While paraphyletic assemblages are popular among paleontologists and evolutionary taxonomists, cladists do not recognize paraphyletic assemblages as having any formal information content – they are merely parts of clades.
Polyphyly A polyphyletic assemblage is one which is neither monophyletic nor paraphyletic. A polyphyletic assemblage is characterized by one or more homoplasies: character states which have converged or reverted so as to be the same but which have not been inherited from a common ancestor. No systematist recognizes polyphyletic assemblages as taxonomically meaningful entities, although ecologists sometimes consider them meaningful labels for functional participants in ecological communities (e. g., primary producers, detritivores, etc.).

Cladistics, either generally or in specific applications, has been criticized from its beginnings. Decisions as to whether particular character states are homologous, a precondition of their being synapomorphies, have been challenged as involving circular reasoning and subjective judgements. [31] Of course, the potential unreliability of evidence is a problem for any systematic method, or for that matter, for any empirical scientific endeavor at all. [32]

Transformed cladistics arose in the late 1970s [33] in an attempt to resolve some of these problems by removing a priori assumptions about phylogeny from cladistic analysis, but it has remained unpopular. [34]

The cladistic method does not identify fossil species as actual ancestors of a clade. [35] Instead, fossil taxa are identified as belonging to separate extinct branches. While a fossil species could be the actual ancestor of a clade, there is no way to know that. Therefore, a more conservative hypothesis is that the fossil taxon is related to other fossil and extant taxa, as implied by the pattern of shared apomorphic features. [36]

The comparisons used to acquire data on which cladograms can be based are not limited to the field of biology. [37] Any group of individuals or classes that are hypothesized to have a common ancestor, and to which a set of common characteristics may or may not apply, can be compared pairwise. Cladograms can be used to depict the hypothetical descent relationships within groups of items in many different academic realms. The only requirement is that the items have characteristics that can be identified and measured.

Anthropology and archaeology: [38] Cladistic methods have been used to reconstruct the development of cultures or artifacts using groups of cultural traits or artifact features.

Comparative mythology and folktale use cladistic methods to reconstruct the protoversion of many myths. Mythological phylogenies constructed with mythemes clearly support low horizontal transmissions (borrowings), historical (sometimes Palaeolithic) diffusions and punctuated evolution. [39] They also are a powerful way to test hypotheses about cross-cultural relationships among folktales. [40] [41]

Literature: Cladistic methods have been used in the classification of the surviving manuscripts of the povești Canterbury, [42] and the manuscripts of the Sanskrit Charaka Samhita. [43]

Historical linguistics: [44] Cladistic methods have been used to reconstruct the phylogeny of languages using linguistic features. This is similar to the traditional comparative method of historical linguistics, but is more explicit in its use of parsimony and allows much faster analysis of large datasets (computational phylogenetics).

Textual criticism or stemmatics: [43] [45] Cladistic methods have been used to reconstruct the phylogeny of manuscripts of the same work (and reconstruct the lost original) using distinctive copying errors as apomorphies. This differs from traditional historical-comparative linguistics in enabling the editor to evaluate and place in genetic relationship large groups of manuscripts with large numbers of variants that would be impossible to handle manually. It also enables parsimony analysis of contaminated traditions of transmission that would be impossible to evaluate manually in a reasonable period of time.

Astrophysics [46] infers the history of relationships between galaxies to create branching diagram hypotheses of galaxy diversification.


Systematics: Meaning, Branches and Its Application

The term systematics is derived from the Latinised Greek word and ‘systema’ means ‘together’. The systematics partly overlap with taxonomy and originally used to des­cribe the system of classification prescribed by early biologists. Linnaeus applied the word “Systematics” in the system of classi­fication in his famous book ‘Systema Natu­rae’ published in 1735.

Blackwelder and Boyden (1952) gave a definition that “sys­tematics is the entire field dealing with the kinds of animals, their distinction, classifica­tion and evolution”. C. G. Simpson (1961) considers that “Systematics is the scientific study of the kinds and diversity of organ­isms and of any and all relationships among them”.

The simpler definition by Ernst Mayr (1969), and Mayr and Ashlock (1991) is “Sys­tematics is the science of the diversity of organisms”. Christoffersen (1995) has de­fined systematics as “the theory, principles and practice of identifying (discovering) systems, i.e., of ordering the diversity of organisms (parts) into more general systems of taxa according to the most general causal processes”.

The systematics includes both taxonomy and evolution. Taxonomy includes classifi­cation and nomenclature but inclines heavily on systematics for its concepts. So study of systematics includes a much broader aspect that includes not only morphology and ana­tomy but also genetics, molecular biology, behavioural aspects and evolutionary biology.

The recent approach to the science of biology has added a new dimension to the science of classification and the new system­atics has emerged as a synthesis of progress in all the major disciplines of Biology.

Branches of Systematics:

The new systematics may be divided into following branches:

1. Numerical systematics:

This type of systematics is based on bio-statistical method in identification and classifi­cation of animals. This branch is called biometry.

2. Biochemical systematics:

This branch of systematics deals with classification of animals on the basis of biochemical analysis of protoplasm.

3. Experimental systematics:

This branch of systematics deals with identification of various evolutionary units within a species and their role in the process of evolution. Here mutation is considered as evolutionary unit.

Application of Systematics in Biology:

1. Systematics is the study of diversity of organisms including past and present and relationships among living things. Relationships are established by mak­ing cladograms, phylogenetic trees and phylogenies. The phylogeny is the evolutionary history of an animal or plant, for a taxonomic group.

Phylogenies include two parts—the first part shows the group relationships and the second part indicates the amount of evolution. Phylogenetic trees of species and higher taxa are established by morphological, physi­ological and molecular characteristics, and the distribution of animals and their ancestors are related to geogra­phy. In this way the systematics is used to understand the evolutionary history of organisms.

2. The field of systematics provides scientific names of the organisms, de­scription of the species, ordering the organisms into higher taxa, classifica­tion of the organisms and evolution­ary histories.

3. Systematics is also important in imple­menting the conservation issues be­cause it attempts to explain the biodiversity which is related to differ­ent kinds of species and could be used in preservation and protect the endan­gered animals and plants.

The loss of biodiversity is related to the extreme harmful of the existence of mankind. The unchecked human population destroy different kinds of plants and animals for food and other factors.

4. The destruction or suppression of harm­ful pests or animals by the introduc­tion and increase of their natural en­emies is called biological control.

The natural enemies of pests are often in­troduced for biological control for the advantage of agriculture and forestry. The natural enemies include insectivorous spiders, centipedes, some insects, frogs and birds which are much more economical than the chemical control because they have no injurious side effects.

The predaceous insects play a vital role in the natural control of in­jurious insects. The adult and larval stages of predatory insects of lady bird beetles (Coccinellidae) are economi­cally very important and are responsi­ble for the destruction of the colonies of plant lice, scale insects, mealy bugs and white flies which are found as serious pests in various parts of the world.

Some chrysopids are also preda­tory enemies of mealy bugs and plant lice. An egg parasite, Trichogramma sp. is utilized in India for the control of sugar cane borers and boll worms of cotton.

In all cases the proper identification of parasites and their hosts are necessary for the control of the pests. The systematists are involved in implement­ing the biological control programmes of the pests and diseases most effec­tively.

5. There are a lot of insects which act as vectors of various human diseases. For example, some species of Anopheles sp. are the vector of malaria diseases, Aedes aegypti spreads the virus of dengu fe­ver and phlebotomus argentipes spreads the pathogens of kala-azar fever.

So taxonomists play a vital role in iden­tification of the species of vectors, and control strategy programmes of the vectors should be planned in such a way that the target species is attacked.


Classification of Enzymes | Biochimie

In this article we will discuss about the classification of enzymes.

Some enzymes are often designated by common names based on usage (pepsin, trypsin, chymotrypsin, papain etc) but these names contain no infor­mation on the substrate and the reaction catalyzed. In certain cases, enzymes catalyzing hydrolysis reactions are designated by the name of the substrate followed by the suffix “ase” (peptidase, phosphatase, arginase, etc.).

A slightly more precise denomination uses the name of the substrate and then that of the reaction catalyzed, with the suffix “ase”, for example, violate dehydrogenase.

In 1961, the Commission on Enzymes of the International Union of Biochemistry established a systematic and much more rigorous classification and nomencla­ture comprising 6 classes divided into sub-classes the latter are themselves divided into sub-sub-classes which are numbered.

In this new denomination, malate dehydrogenase is called malate-NAD-oxidoreductase this name reflects not only the type of reaction catalyzed, but also the name of the substrate and that of the hydrogen acceptor.

The following are a few examples illustrating this classification:

This class comprises the enzymes which were earlier called dehydrogenases, oxidases, peroxidases, hydroxylases, oxigenases, etc.

1.1.1 With NAD + or NADP + as hydrogen acceptor

Ex. L-Malate : NAD-oxidoreductase (1.1.1.37), see fig. 4-38.

L-lactate: NAD-oxidoreductase (1.1.1.27), see fig. 4-30.

1.1.2 With a cytochrome as acceptor

Ex. L-lactate: ferricytochrome c-oxidoreductase (1.1.2.3).

1.1.3 With O2 as hydrogen acceptor

Ex. glucose oxidase or β-D-glucose: oxygen-oxidoreductase (1.1.3.4).

1.2.1 With NAD + or NADP + as acceptor

Ex. D-glyceraldehyde-3-phosphate: NAD oxidoreductase (1.2.1.12) see fig. 4-27.

Ex. xanthine oxygen oxidoreductase (1.2.3.2).

1.2.4 With lipoic acid as acceptor.

1.3.1 With NAD + or NADP + as acceptor

Ex. 4.5 dihydrouracil: NAD oxidoreductase (1.3.1.1.1).

1.3.2 With a cytochrome as acceptor.

Ex. 4.5-dihydro-orotate: oxygen oxidoreductase (1.3.1.1.1), see fig. 6-22.

1.4.1 With NAD + or NADP + as acceptor

Ex. L-Glutamate: NAD oxidoreductase (1.4.1.2) see fig. 7-3. etc.

2.1 Transferring a monocarbon group (C1):

Ex. S-adenosyl-methionine: L-homocysteine S-methyl transferase (2.1.1.10).

2.1.2 Hydroxymethyl transferases and formyl transferases

Ex. L-serine : tetrahydrofolate 5,10 hydroxymethyl transferase (2.1.2.1) see fig. 7-9.

2.1.3 Carboxyl transferases and carbamoyl transferases

Ex. carbamylphosphate: L-aspartate carbamyl transferase

Ex. UDPG-glucose: D-fructose glucosyl transferase (2.4.1.13).

2.4.2 Pentosyl transferases

Ex. Uridine: Orthophosphate ribosyltransferase (2.4.2.3).

2.6 Transferring nitrogen groups:

Ex. L-aspartate: ketoglutarate amino transferase (2.6.1.1)

2.7 Phosphoryl transferases:

2.7.1 With an alcohol group as acceptor

Ex. ATP: D-hexose-6-phosphotransferase (2.7.1.1) see. fig. 4-20.

2.7.2 With a carboxylic group as acceptor

Ex. ATP: 3 Phosphoglycerate 1-phosphotransferase (2.7.2.3) see fig. 4-28

2.7.3 With a nitrogen group as acceptor

Ex. ATP: creatine phosphotransferase (2.7.3.2) see fig. 7-13. etc.

3.1 Splitting the Ester Bonds:

Ex. Lipase or glycerol-ester hydrolase (3.1.1.3).

Ex. alkaline phosphatase (3.1.3.1) see fig. 6-13.

Ex. ribonucleases, deoxyribonucleases, see figs. 6-10 to 6-12 deoxyribonucleate 3′ nucleotido hydrolase (3.1.4.6).

Ex. β-glucosidase or β-D-glucoside glucohydrolase (3.2.1.21)

3.4 Splitting peptide bonds

3.4.1 α-aminopeptido-amino acid hydrolases

Ex. aminopeptidase or aminoacyl-peptide hydrolase (3.4.1.2).

3.4.2 α-carboxypeptido-amino acid hydrolases

Ex. carboxypeptidase A or peptidyl-L amino acid hydrolase (4.3.2.1).

3.4.4 Peptido-peptide hydrolases (endopeptidases).

Catalyzing the removal of a group by a process other than hydrolysis (often, with formation of a double bond) or on the contrary, catalyzing the addition of a group.

4.1.1 Carboxylases (Carboxylases or Decarboxylases)

Ex. aspartate decarboxylase or L-aspartate 4 carboxylase (4.1.1.12).

Ex. fructose-bisphosphate aldolase or fructose 1-6 bisphosphate:

D-glyceraldehyde-3-phosphate lyase (4.1.2.13) see fig. 4-26.

Ex. L-aspartate-ammonium lyase (4.3.1.1) see fig. 7-5 etc.

5.1 Racemases and epimerases

5.1.1 Acting on amino acids

Ex. D-ribulose-5-phosphate-3-epimerase (5.1.3.1) see fig. 4-40.

Ex. 4 maleyl-aceto acetate cis-trans isomerase (5.2.1.2) see fig. 7-24.

5.3 Intramolecular oxidorcductases

5.3.1 Catalyzing the interconversion aldose-ketose.

Ex. D-glyceraldehyde 3 phosphate keto-isomcrase or triosephosphate isomerase (5.3.1.1) see fig. 4-26.

5.4 Intramolecular transferases

Ex. L-methylmalonyl-coA-coA-carbonyl mutase (5.4.99.2) see fig. 5-13. etc.


Concluzie

WGS data are also a rich source for chloroplast assemblies. For nearly half of the analyzed data without available chloroplast genome, we could generate complete assemblies using at least one of the tools.

Still, even with simulated (i.e., “perfect”) data, not all tools succeeded in generating complete chloroplast assemblies. Therefore, we determined the strengths and weaknesses of the specific tools and have provided guidelines for users. It might however be necessary to combine different methods or manually explore the parameter space. Ultimately, large-scale studies reconstructing hundreds or thousands of chloroplast genomes are now feasible using the currently available tools.


The biology of human overfeeding: A systematic review

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, USA

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, USA

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, USA

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Rezumat

This systematic review has examined more than 300 original papers dealing with the biology of overfeeding. Studies have varied from 1 day to 6 months. Overfeeding produced weight gain in adolescents, adult men and women and in older men. In longer term studies, there was a clear and highly significant relationship between energy ingested and weight gain and fat storage with limited individual differences. There is some evidence for a contribution of a genetic component to this response variability. The response to overfeeding was affected by the baseline state of the groups being compared: those with insulin resistance versus insulin sensitivity those prone to obesity versus those resistant to obesity and those with metabolically abnormal obesity versus those with metabolically normal obesity. Dietary components, such as total fat, polyunsaturated fat and carbohydrate influenced the patterns of adipose tissue distribution as did the history of low or normal birth weight. Overfeeding affected the endocrine system with increased circulating concentrations of insulin and triiodothyronine frequently present. Growth hormone, in contrast, was rapidly suppressed. Changes in plasma lipids were influenced by diet, exercise and the magnitude of weight gain. Adipose tissue and skeletal muscle morphology and metabolism are substantially altered by chronic overfeeding.

Tabelul S1. Main and Ancillary Studies Related to Overfeeding

Tabelul S2. Interaction of overfeeding and exercise on resting metabolic rate (RMR), thermic effect of food (TEM) in the upper panel and fat oxidation and carbohydrate oxidation in the lower panel. Data show changes from baseline measurements to the subsequent effects of increasing energy intake or energy expenditure to maintain energy flux, increasing energy flux or reducing energy flux.

Table S3. Summary of the Effect of Diet and Overfeeding on Changes in Thyroid Hormones

Table S4. Response of Glucose, Insulin and Insulin Sensitivity to Overfeeding

Table S5. Effect of Overfeeding on Gastrointestinal

Table S6. Effect of Overfeeding on Neuronal Responses Using Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI)

Table S7. Response of Triglycerides, Cholesterol, LDL-Chol, HDL-Chol, FFA, and Other Parameters to Overfeeding

Table S8. Effect of Overfeeding on inflammatory Markers

Table S9. The effects of long-term overfeeding on selected skeletal muscle characteristics

Table S10. Effect of overfeeding for 100 days on the energy cost and respiratory exchange ratio of selected resting and exercise workloads.

Figura S1. Plot of fat mass gain in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Figura S2. Plot of fat-free mass gain in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Figura S3. Plot of total body energy gain in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Figura S4. Plot of body energy gain in % of the overfed calories in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Figura S5. Observed-minus-predicted TEE (Shaded Bars). Based on the regression of Total Daily Energy Expenditure in a model combining FFM and fat mass in the same subjects at their initial weight Mean (±SD). Reproduced from Leibel et al. 35

Vă rugăm să rețineți: editorul nu este responsabil pentru conținutul sau funcționalitatea oricărei informații de sprijin furnizate de autori. Orice întrebări (altele decât conținutul lipsă) trebuie direcționate către autorul corespunzător articolului.


Priveste filmarea: TAXONOMIA SISTEMÁTICA: CLASSIFICAÇÃO DOS SERES VIVOS. QUER QUE DESENHE? DESCOMPLICA (Iunie 2022).


Comentarii:

  1. Shipton

    O zi bună, dragi colegi și prieteni. Am petrecut mult timp căutând un blog bun pe subiecte asemănătoare, dar multe dintre ele nu mi s-au potrivit cu lipsa sau lipsa de informații, interfețele stupide și așa mai departe. Acum am găsit ceea ce îmi doream și am decis să adaug propriul meu comentariu. Mi-as dori, stimati domni administratori, ca blogul dumneavoastra sa continue sa se dezvolte intr-un asemenea ritm, numarul de oameni sa creasca constant, iar paginile sa devina din ce in ce mai multe. Mi-am amintit de multă vreme adresa blogului tău și sper să intru în rândurile celor mai activi utilizatori. Mulțumesc mult tuturor celor care m-au ascultat și și-au luat un minut de timp liber pentru a citi acest comentariu. Mulțumesc din nou. Vitalia.

  2. Nezuru

    Propoziția ta este frumoasă

  3. Fitch

    Adică nu ai dreptate. Introduceți vom discuta.

  4. Kazrazahn

    Tovarășii soldați, cântecul trebuie să fie strigat, astfel încât mușchii de pe fund să tremure. Dormi mai repede - ai nevoie de o pernă. Mai bine să faci și să regreți decât să regreți că nu ai făcut. Nu te -am iubit atât cât ai gemut! ..

  5. Gabriele

    Pentru mine, aceasta nu este cea mai bună opțiune

  6. Kazrataxe

    Îmi cer scuze, dar, după părerea mea, comite o eroare. Îi sugerez să discute. Scrie -mi în PM, vom comunica.



Scrie un mesaj