معلومة

ما هو معامل التحكم في التدفق؟


في تحليل التحكم الأيضي ، يتم تحديد عدد من المعاملات ، بما في ذلك معاملات التحكم في التدفق. كيف يتم تعريف هذا المعامل وماذا يقيس؟


يقيس معامل التحكم في التدفق التغير النسبي في تدفق مسار الحالة المستقرة استجابة لتغير نسبي في نشاط الإنزيم. رياضيا يتم تعريفها وفقا لما يلي:

$ C ^ J_ {e_i} = frac {dJ} {de_i} frac {e_i} {J} $

نظرًا لأن نشاط الإنزيم يتناسب مع تركيز الإنزيم ، غالبًا ما يتم تحديد معامل التحكم في التدفق فيما يتعلق بتركيز الإنزيم ، $ e_i $.

يمكن التعبير عن هذا أيضًا في شكل سجل:

$ C ^ J_ {e_i} = frac {d ln J} {d ln e_i} $

يمكن أيضًا التعبير عنها تقريبًا كنسبة مئوية من التغييرات:

$ C ^ J_ {e_i} = frac {J ٪} {e_i ٪} $

هذا التعريف يجعل من السهل قياسه. على سبيل المثال ، إذا تم تغيير نشاط إنزيم معين بمعامل 1.5 والذي ينتج عنه تغيير 1.25 ضعف في تدفق الحالة المستقرة ، فإن قيمة معامل التحكم في التدفق تكون تقريبًا 1.25 / 1.5 = 0.83. نظرًا لأنه يتم قياس معاملات التحكم في التدفق باستخدام التغييرات النسبية ، فإن المعاملات تكون بلا أبعاد.

تعد معاملات التحكم في التدفق مفيدة لقياس مدى تأثير تفاعل إنزيمي معين على التدفق في المسار.

لمزيد من المعلومات أوصي بالورقة التالية:

كاسر ، هنريك ، جيمس أ.بيرنز ، إتش كاسير ، ودي أ.فيل. "السيطرة على التدفق". (1995): 341-366.


الجريان (علم الأحياء)

بشكل عام، تدفق في علم الأحياء يتعلق بحركة مادة بين الأجزاء. هناك العديد من الحالات التي يكون فيها مفهوم التدفق مهمًا.

  • حركة الجزيئات عبر الغشاء: في هذه الحالة ، يتم تعريف التدفق من خلال معدل انتشار أو نقل مادة عبر غشاء منفذ. باستثناء حالة النقل النشط ، يتناسب صافي التدفق بشكل مباشر مع فرق التركيز عبر الغشاء ، ومساحة سطح الغشاء ، وثابت نفاذية الغشاء.
  • في علم البيئة ، غالبًا ما يُنظر إلى التدفق على مستوى النظام البيئي - على سبيل المثال ، يعد التحديد الدقيق لتدفقات الكربون باستخدام تقنيات مثل التباين الدوامي (على المستوى الإقليمي والعالمي) ضروريًا لنمذجة أسباب وعواقب الاحترار العالمي. يشير إلى معدل تدفق المستقلبات عبر شبكة كيميائية حيوية ، على طول مسار أيضي خطي ، أو من خلال إنزيم واحد. يمكن أيضًا إجراء حساب لتدفق الكربون أو تدفق المكونات الأولية الأخرى للجزيئات الحيوية (مثل النيتروجين). الوحدة العامة للتدفق هي الكتلة / الوقت الكيميائي (على سبيل المثال ، ميكرومول / دقيقة مجم / كجم / دقيقة). تعتمد معدلات الجريان على عدد من العوامل ، بما في ذلك: تركيز الإنزيم ، تركيز السلائف ، المنتج ، والمستقلبات الوسيطة ، التعديل اللاحق للإنزيمات ووجود المنشطات الأيضية أو المثبطات. يمكن أن يشير التدفق الأيضي في الأنظمة البيولوجية إلى معدلات التخليق الحيوي للبوليمرات أو الجزيئات الكبيرة الأخرى ، مثل البروتينات أو الدهون أو عديد النيوكليوتيدات أو الكربوهيدرات المعقدة ، بالإضافة إلى تدفق المستقلبات الوسيطة عبر المسارات. يوفر تحليل التحكم في التمثيل الغذائي وتحليل توازن التدفق أطرًا لفهم التدفقات الأيضية وقيودها.

التدفق هو صافي حركة الجسيمات عبر منطقة محددة في فترة زمنية محددة. [1] قد تكون الجزيئات عبارة عن أيونات أو جزيئات ، أو قد تكون أكبر ، مثل الحشرات أو فطر المسك أو السيارات. يمكن أن تتراوح الوحدات الزمنية من ميلي ثانية إلى آلاف السنين. التدفق ليس هو نفسه السرعة أو السرعة ولا هو نفس الكثافة أو التركيز. الحركة نفسها لا تكفي.


بخصوص قياس معاملات التحكم في التدفق بمعايرة الإنزيم. الحالات الثابتة وشبه المستقرة ودور الوقت في التحكم في التجارب التحليلية

الطريقة الثابتة لتحديد معاملات التحكم في التدفق هي طريقة معايرة الإنزيم التي يتم فيها قياس التغيير في تدفق المسار عند تغيير تركيز الإنزيم. في هذه الدراسة ، تم التحقيق في تطبيق هذه الطريقة على مسار بسيط معاد تشكيله بواسطة قياسات محاكية. كان من المفترض أن يكون المسار في حالة شبه ثابتة ، وهو الإدراك التجريبي للبناء الرياضي "الحالة المستقرة". تبين أن معاملات التحكم في التدفق ، المحسوبة بطريقة تحاكي التحديد التجريبي لها ، تعتمد بشدة على الوقت. في البداية ، كان معامل التحكم في التدفق المحسوب مرتفعًا للإنزيم المجاور للتفاعل الذي يراقب التدفق ، وتم المبالغة في تقدير قيمة الحالة المستقرة. وبالمثل ، تم التقليل من قيمة معاملات التحكم في التدفق بالنسبة للإنزيمات البعيدة عن تفاعل المراقبة. تبين أن الدورة الزمنية التي تمت ملاحظتها لمعاملات التحكم في التدفق المحاكاة تعكس حقيقة أن الأنظمة التجريبية ليست حالة ثابتة ولكنها شبه مستقرة. بالنسبة للمسار في الحالة شبه المستقرة ، يمكن التغلب على بعض المشكلات المتعلقة بتجارب معايرة الإنزيم من خلال السماح للنظام بالاسترخاء لفترة زمنية كبيرة مقارنة بوقت دوران وسائط المسار المجمعة.


مراجع

يتم سرد المصادر المشار إليها على وجه التحديد هنا فقط. للعثور على أي مرجع تم الاستشهاد به ، اتبع الرابط المشار إليه بعلامة [@] الذي يليه. يتم توفير قائمة أطول مع إصدار الويب للفصل 12 من الإصدار الثالث (2004) من أساسيات حركية الإنزيم ، ويمكن العثور على مراجع أخرى في المقالات المدرجة.

قائمة المراجع هذه في حاجة ماسة إلى التحديث! اقتراحات للتضمين ستكون موضع ترحيب.

    جي سي براون ، ر. هافنر و إم دي براند (1990) نهج من أعلى إلى أسفل لتحديد معاملات التحكم في نظرية التحكم الأيضي. يورو. J. Biochem. 188, 321-325 [@] A. Cornish-Bowden (1995) تحليل التحكم الأيضي في النظرية والتطبيق. حال. مول. زنزانة. بيول. 11, 21-64 [@] A. Cornish-Bowden (2004) Fundamentals of Enzyme Kinetics (3rd edn.)، pp.239-270، Portland Press، London [@] A. Cornish-Bowden and M.L C & aacuterdenas، eds. (1990) التحكم في العمليات الأيضية ، مطبعة بلنوم ، نيويورك [@]
  • أ. كورنيش بودين و M.L.C & aacuterdenas ، محرران. (2000) الآثار التكنولوجية والطبية لتحليل التحكم في التمثيل الغذائي ، Kluwer Academic Publishers ، Dordrecht [@] B. Crabtree و E. A. Newsholme (1987) اشتقاق وتفسير معاملات التحكم. بيوتشيم. ج. 247, 113-120 [@] D. A. Fell (1992) تحليل التحكم الأيضي: مسح لتطورها النظري والتجريبي. بيوتشيم. ج. 286, 313-330 [@] D. A. Fell (1997) Understanding the Control of Metabolism، Portand Press، London [@] R. Heinrich and T. نقد نظرية التقاطع وإجراء عام لتحديد مواقع التفاعل مع المستجيب. يورو. J. Biochem. 42, 89-95 [@] R. Heinrich and S. Schuster (1996) The Regulation of Cellular Systems، Chapman and Hall، New York [@] H. Kacser and J. A. Burns (1973) The Control of Flux. سيمب. شركة إكسب. بيول. 27, 65-104 [@] H. Kacser، J. A. Burns and D. A. Fell (1995) السيطرة على التدفق. بيوتشيم. شركة عبر. 23, 341-391 [@] M. A. Savageau (1976) تحليل النظم البيوكيميائية: دراسة للوظيفة والتصميم في البيولوجيا الجزيئية ، أديسون ويسلي ، ريدينغ ، ماساتشوستس. [@]

تم إنشاء الصفحة قبل عام 1998
آخر تحديث: 6 فبراير 2012
آخر تحديث مهم: 4 يناير 2011
نرحب بالتعليقات والتصحيحات على هذه الصفحة ، ويمكن إرسالها إلى Athel Cornish-Bowden.


12.6.1 خصائص الاتصال

للحصول على مسار غير ممنوح من ن الإنزيمات هناك علاقة تجميع واحدة لمعاملات التحكم في التدفق ، و (ن - 1) علاقات الجمع بين معاملات ضبط التركيز ولكن توجد ن معاملات التحكم في التدفق و ن(ن - 1) معاملات التحكم في التركيز ، أو ن 2 معاملات تحكم إجمالاً. في الواقع ، توفر علاقات الجمع ن المعادلات المتعلقة ن 2 مجهول. لحساب كل المجهول ، أبعد من ذلك ن(ن - 1) المعادلات مطلوبة. هذه تأتي من خصائص الاتصال ، التي سيتم وصفها الآن.

إذا كان تركيز الإنزيم هأنا وتركيز المستقلب سي تغيير في وقت واحد من قبل دهأنا و دسي على التوالي بطريقة لا تحدث أي تأثير على المعدل الخامسأنا من خلال الإنزيم المعني ، يجب أن تكون التغييرات مرتبطة على النحو التالي:

يمكن كتابة معادلة مقابلة لكل قيمة أنا، لذلك يمكننا بسهولة حساب التغييرات الصغيرة التي يجب إجراؤها على جميع تركيزات الإنزيم لإنتاج تغيير معين في تركيز مستقلب واحد ، مع ترك جميع تركيزات المستقلب الأخرى وجميع المعدلات (وبالتالي جميع التدفقات) دون تغيير. إذا لم يكن هناك تغيير في التدفق لسلسلة معينة من اضطرابات الإنزيم ، فيمكن كتابة المعادلة 12.18 على النحو التالي:

واستبدال المعادلة 12.23 لكل قيمة أنا في هذا وإلغاء العامل المشترك -dسي/سي من كل الشروط يصبح

H. Kacser and J. A. Burns (1973) The Control of Flux Symposia of the Society for Experimental Biology 27, 65 & # 8211104 ، تمت مراجعته بواسطة H. Kacser ، و J. A. Burns و D. A. Fell (1995) 23, 341�

يعبر هذا الآن عن خاصية الاتصال بين معاملات التحكم في التدفق والمرونة ، والتي اكتشفها Kacser and Burns (1973). في المسار الحقيقي ، ستكون بعض المرونة عادةً صفراً ، لأنه من غير المحتمل أن يكون لكل مستقلب تأثير كبير على كل إنزيم. وبالتالي ، فإن بعض المصطلحات في مجاميع مثل تلك الموجودة في المعادلة 12.25 ستكون عادةً مفقودة ، ولكن في هذا القسم سأدرج جميع المصطلحات التي يمكن أن تحدث من حيث المبدأ.

حيث لا يوجد تركيز مستقلب ما عدا سي تم تغييره ، تنطبق معادلة مشابهة للمعادلة 12.24 على أي مستقلب S.ك لأي منهم ك & ني ي:

لكن اذا ك = ي هناك تغيير دسي/سي و حينئذ

H.V Westerhoff و Y.-D. Chen (1984) كيف تتحكم أنشطة الإنزيم في تركيزات المستقلب؟ نظرية إضافية في نظرية التحكم الأيضي المجلة الأوروبية للكيمياء الحيوية 142, 425�

واستبدال المعادلة 12.23 كما كان من قبل ، يؤدي ذلك إلى خصائص الاتصال بين معاملات التحكم في التركيز والمرونة (Westerhoff and Chen ، 1985):

للحصول على مسار غير ممنوح من ن الانزيمات هناك (ن - 1) معادلات مشابهة للمعادلة 12.25 ، واحدة لكل مستقلب ، و (ن - 1) معادلتان متشابهتان مع المعادلة 12.28 ، واحدة لكل مجموعة من مستقلبين ، وتوفر هاتان المعادلتان معًا ن(ن - 1) معادلات إضافية يجب دمجها مع ن علاقات الجمع لتوفير ن معادلتان لازمتان لحساب جميع معاملات التحكم من المرونة.

12.6.2 معاملات التحكم في مسار من ثلاث خطوات

D. A. Fell and H. M. Sauro (1985) التحكم الأيضي وتحليله. علاقات إضافية بين معاملات المرونة والتحكم المجلة الأوروبية للكيمياء الحيوية 148, 555�

D. A. Fell (1992) تحليل التحكم الأيضي: مسح للتطور النظري والتجريبي مجلة الكيمياء الحيوية 286, 313�

على الرغم من ظهور المضاعفات مع المسارات المتفرعة ، إلا أنها لا تغير النقطة الأساسية المتمثلة في وجود عدد كافٍ من العلاقات المستقلة بين معاملات التحكم والمرونة حتى يكون من الممكن من حيث المبدأ حساب جميع معاملات التحكم. هذا لا يثبت فقط أن خصائص الحالة المستقرة (معاملات التحكم) لنظام كامل تتبع خصائص مكوناته (المرونة) ، ولكنه يوضح أيضًا كيف يمكن إجراء الحساب. الحل الفعلي لـ ن 2 المعادلات الآنية معقدة إذا ن ليست صغيرة بشكل تافه ، وفي الممارسة الحالية يتم التعامل مع المشكلة باعتبارها واحدة من جبر المصفوفة (Fell and Sauro، 1985 Fell، 1992). لن أدخل في التفاصيل هنا ، ولكن بدلاً من ذلك سأفحص نتائج مثل هذا الحساب للحصول على مثال بسيط.

بالنسبة للمسار المكون من ثلاث خطوات الموضح في المعادلة 12.29 ، يمكن التعبير عن معاملات التحكم في التدفق الثلاثة من حيث المرونة على النحو التالي:

يتم وضع البسط على المصطلحات المقابلة في القواسم للتأكيد على أن المقام ليس متطابقًا في التعبيرات الثلاثة فحسب ، بل إنه يتكون أيضًا من مجموع البسط الثلاثة ، وفقًا لعلاقة الجمع ، المعادلة 12.15. يتكون كل مصطلح في المقام من منتج من المرونة ، ومرونة واحدة لكل مستقلب داخلي في النظام يتكون كل بسط من مصطلحات المقام التي لا تحتوي على نشاط الإنزيم الذي يتم التعبير عن معامل التحكم فيه على سبيل المثال ، تشير المعادلة 12.32 إلى ه3، لذلك لا يحتوي البسط على أي مرونة ذات كتابة علوية الخامس3.

تنشأ علامات الطرح في المعادلات 12.30-32 بشكل طبيعي من الجبر. يجب ألا نسمح لهم بتضليلنا للاعتقاد بأن أيًا من المصطلحات الفردية في المعادلات سلبية. في ظل الظروف العادية (المعرفة كما في القسم 12.3.2 كظروف لا يوجد فيها تثبيط للركيزة أو تنشيط المنتج) ، فإن الجمع بين مرونة الركيزة الإيجابية مع مرونة المنتج السلبية يجعل جميع الشروط في المعادلات الثلاث إيجابية.

هناك علاقات مقابلة لكل تركيز مستقلب ، على سبيل المثال ، ل س1:

هذه التعبيرات لها نفس المقام مثل تلك الخاصة بمعاملات التحكم في التدفق ، المعادلات 12.30-32 ، ولكن كل حد بسط يحتوي الآن على مرونة أقل من حد المقام ، لأن التركيز س1 التي تظهر على هيئة نص مرتفع على الجانب الأيسر من المعادلة لا تحدث في مرونة البسط. كما كان من قبل ، فإن الإنزيم المعدل مفقود من جميع المنتجات ، وهناك إنزيم إضافي مفقود أيضًا من كل منتج. يحدث كل حد من البسط مرتين في التعبيرات الثلاثة ، مع وجود علامات معاكسة على سبيل المثال ، المصطلح في المعادلة 12.33 يقابله المصطلح - في المعادلة 12.34. تضمن هذه المطابقة لشروط البسط الامتثال لعلاقة الجمع ، المعادلة 12.16.

12.6.3 التعبير عن علاقات الجمع والاتصال في شكل مصفوفة

على الرغم من أنني أتجنب جبر المصفوفة قدر الإمكان في هذا الكتاب ، إلا أن القراء المطلعين عليها قد يجدون أنه من المفيد التعبير عن نتائج القسم السابق لتسهيل المقارنة مع مقالات المراجعة التي تستخدم صياغة المصفوفة. على أي حال ، يصبح هذا أمرًا لا غنى عنه تقريبًا لأخذ تحليل التحكم الأيضي إلى ما بعد المستوى الأساسي.

لننظر ، على سبيل المثال ، في المعادلة التالية ، التي سأشير فيها إلى المصفوفة الأولى باسم ج المصفوفة ، والثاني مثل & إبسيلون المصفوفة ، والجانب الأيمن مثل مصفوفة الوحدة:

لاحظ أولاً أن الصف العلوي من ملف ج تحتوي المصفوفة على معاملات التحكم في التدفق الثلاثة ، والثاني والثالث معاملات التحكم في التركيز للوسيطتين S1 و S.2 على التوالى. ال & إبسيلون تحتوي المصفوفة على متجه وحدة كعمود أول ، وتحتوي المدخلات الأخرى على جميع المرونة ، منها اثنان ، ويتم استبدالها بصفر لأن S1 يفترض في المعادلة 12.29 ألا يكون لها أي تأثير على E.3 و S.2 من المفترض ألا يكون لها أي تأثير على E.1. حاصل ضرب الصف الأول من ج والعمود الأول من & إبسيلون ينتج الإدخال العلوي الأيسر في مصفوفة الوحدة ، وهو 1 ، وبالتالي يعبر عن علاقة الجمع لمعاملات التحكم في التدفق (مقارنة المعادلة 12.15 أو 12.20). بطريقة مماثلة ، يتم التعبير عن علاقات الجمع لمعاملات التحكم في التركيز بواسطة منتجات الصفوف الأخرى من ج مع العمود الأول من & إبسيلون. يتم التعبير عن علاقة الاتصال لمعاملات التحكم في التدفق بمنتج الصف العلوي من ج مع أي عمود من & إبسيلون بصرف النظر عن الأول. يتم التعبير عن علاقات الاتصال لمعاملات التحكم في التركيز بواسطة جميع المنتجات الأخرى الممكنة التي لم يتم ذكرها صراحة.

12.6.4 علاقة التوصيل لمستقلب لا يدخل في التغذية الراجعة

يحتوي كل مستقلب على مرونتين على الأقل غير صفريين ، لأن كل مستقلب يؤثر على معدلات الإنزيم الذي يكون هو الركيزة والإنزيم الذي هو المنتج له. ومع ذلك ، فإن المستقلبات التي لا تشارك في التغذية الراجعة أو التأثيرات المغذية وليست ركائز أو منتجات لأكثر من إنزيم واحد سيكون لها فقط هاتان المرونتان غير الصفريتين ، وعلاقة الاتصال تفترض بعد ذلك شكلاً بسيطًا. على سبيل المثال ، بالنسبة لـ S.1 في المعادلة 12.29 لدينا

مما يدل على أن نسبة معاملات التحكم في التدفق لأنزيمين متتاليين تساوي ناقص مقلوب نسبة مرونة المستقلب المتصل (ومن هنا جاءت علاقة اتصال الاسم):

تسمح هذه العلاقة للفرد بالسير على طول المسار المتعلق بمعاملات التحكم في أزواج ، وبما أن معاملات التحكم من حيث المبدأ أكثر صعوبة في القياس بشكل مباشر من قياس المرونة ، فهذه ميزة مهمة.

12.6.5 معامل التحكم في التدفق لأنزيم التدفق من خلال تفاعله الخاص

يمكن أن يؤدي التعبير الجبري المتزايد لتحليل التحكم الأيضي ، وخاصة الاستخدام المتزايد لجبر المصفوفة ، إلى حجب الخصائص التي تكون واضحة تمامًا إذا حرص المرء على عدم إغفال الكيمياء الأساسية. يتم تقديم مثال عن درجة التحكم التي يمارسها إنزيم Eأنا على التدفق من خلال التفاعل الذي يحفزه. إذا تجاهلنا مضاعفات الإنزيمات المتعددة في النظام التي تحفز نفس التفاعل (أي أننا نتجاهل إمكانية وجود إنزيمات متوازنة) ، فمن الواضح أن المعدل الخامسأنا يعتمد فقط على نشاط الإنزيم نفسه كما هو محدد من خلال تركيزه وتلك الخاصة بالركيزة الخاصة بهأنا - 1 والمنتج S.أنا كما يُستشعر من خلال مرونتها غير الصفرية ، وتلك الخاصة بأي مستقلبات أخرى ذات مرونة غير صفرية ، والتي يمكننا تمثيلها بواسطة وسيط تعسفي Sك. وهكذا فإن نفس النوع من التجارب الفكرية التي قادتنا إلى المعادلة 12.17 سيعطي التعبير التالي:

يمكننا كتابة تدفق الحالة المستقرة يأنامن خلال الخطوة المحفزة بواسطة E.أنا على الجانب الأيسر من هذا التعبير بدلاً من الخامسأنا لأنها في الحالة المستقرة تكون متطابقة. قسمة كل الشروط على الخامسأنادهأنا/ هـأنا (أو يأنادهأنا/ هـأنا) والضرب عند الاقتضاء بكسور تعادل الوحدة (مثل سأنا-1/سأنا-1)

الجانب الأيسر من هذه المعادلة هو تعريف معامل التحكم في التدفق ، والمصطلح الأول على الجانب الأيمن هو مرونة Eأنا فيما يتعلق بمعدلها الخاص ، الذي يُفترض عادةً أنه مساوٍ للوحدة ، ويمكن التعرف على كل من المصطلحات الأخرى على أنها مرونة مضروبة في معامل التحكم. عند إجراء جميع الترجمات المناسبة ، يمكن كتابة المعادلة على النحو التالي:

ر. هاينريش وت.Rapoport (1974) نظرية الحالة المستقرة الخطية للسلاسل الأنزيمية: الخصائص العامة والتحكم وقوة المستجيب المجلة الأوروبية للكيمياء الحيوية 42, 89󈟋

تعبر هذه المعادلة الآن عن فكرة مهمة مفادها أن معامل التحكم في التدفق لأي إنزيم للتدفق من خلال تفاعله الخاص يتم تحديده تمامًا من خلال مجموع منتجات مرونته غير الصفرية مع معاملات التحكم في التركيز المقابلة (Heinrich and Rapoport ، 1974) .

على الرغم من أن ثلاثة مستقلبات فقط تظهر على الجانب الأيمن من المعادلة 12.40 ، والتي تمثل الفئات الثلاث من المستقلبات التي عادةً ما تحتوي على مرونة غير صفرية ، فقد يكون الرقم أكثر أو أقل من ثلاثة لأي إنزيم معين. لن يكون عادةً أقل من اثنين ، لأن الركائز والمنتجات لها دائمًا مرونة غير صفرية: يجب أن يكون هذا صحيحًا جبريًا ، وحتى من الناحية العددية سيكون من غير المعتاد أن تكون مرونة الركيزة أو المنتج ضئيلة.

تم إنشاء الصفحة قبل عام 1998
آخر تحديث: 6 فبراير 2012
آخر تحديث مهم: 10 أبريل 2006
تعليقات لـ Athel Cornish-Bowden


معاملات التحكم في التدفق التي تحددها معايرة المثبط: تصميم وتحليل التجارب لتقليل الأخطاء.

هذه الورقة عبارة عن دراسة حول آثار الخطأ التجريبي على القيم المقدرة لمعاملات التحكم في التدفق التي تم الحصول عليها باستخدام مثبطات معينة. تتم مقارنة طريقتين محتملتين لتحليل البيانات التجريبية: طريقة استقراء بسيطة (ما يسمى بطريقة الرسم البياني) وطريقة ملائمة للوظيفة غير الخطية. بالنسبة لهذه التقنيات ، يتم تحديد مصادر الأخطاء المنهجية وتقدير تأثيرات الأخطاء المنهجية والعشوائية ، باستخدام كل من التحليل الإحصائي والحساب العددي. يتضح أن طريقة الرسم البياني حساسة جدًا للأخطاء العشوائية ، وفي جميع الظروف التي تمت دراستها ، فإن طريقة التركيب ، حتى في ظل الظروف التي لا تصمد فيها الافتراضات التي تقوم عليها الوظيفة المجهزة ، تفوقت على طريقة الرسم البياني. يتم تحليل ومناقشة الطرق الممكنة لتصميم التجارب لتقليل آثار الأخطاء التجريبية.


مراجعة حتى الآن.

معدل تدفق الجسيمات (dn / دينارا، أي عدد الجسيمات التي تتحرك في وقت محدد) عبر منطقة ما هو التدفق. رمز التدفق هو ي ووحدات التدفق هي مول م -2 ث -1.

عدد الجسيمات ن في حجم معين الخامس هو التركيز ج (C = n / V.) حتى نتمكن أيضًا من التعبير عن معادلة التدفق من حيث التغيير في التركيز مع مرور الوقت. وحدات تيار مستمر / دينار هي مول سم -3 ث -1.

ينص قانون Fick & rsquos الأول على أن التدفق يتناسب مع تدرج التركيز ، وثابت التناسب D هو معامل الانتشار.

ماذا معامل الانتشار ، د، حقا تمثل بيولوجيا؟ طريقة واحدة لمعرفة ذلك هي النظر إلى وحدات د لمعرفة ما يصفه حقًا. وحدات د الطول 2 / الوقت (م 2 ث -1) ، وعادة ما يتم الإبلاغ عنها على أنها سم 2 / ثانية (سم 2 ث -1). معامل الانتشار (د) يصف المدة التي تستغرقها مادة معينة (مثل الأكسجين أو البروتينات ، وما إلى ذلك) للتنقل عبر وسط معين (مثل الماء أو دبس السكر).


الاتجاهات والتحديات المستقبلية

كما هو موضح أعلاه ، فإن تحليل التحكم الأيضي مفيد بشكل خاص لوصف الجوانب النظرية للتنظيم. ستستمر هذه الأداة في التوسع في حقبة ما بعد الجينوم ، لا سيما مع التقدم في في الجسم الحي تصوير وتقدير البروتينات والمستقلبات (على سبيل المثال ، باستخدام الرنين المغناطيسي النووي الكاشف). ستتطلب جهود النمذجة المستقبلية تكامل أو أخذ عينات من الأساليب الرياضية الحالية ، بما في ذلك تحليل التحكم الأيضي ، وكذلك تطوير مناهج وأدوات نظرية جديدة. نظرًا لأن النماذج تصبح أكثر تعقيدًا وتكاملًا لتعكس الحجم الهائل للتفاعلات التي تحدث في وقت واحد في الخلية ، فمن المحتمل أن يكون دمج طرق مونت كارلو (أخذ العينات العشوائي) وتحليل العناصر المحدودة (التقريبات القائمة على التقسيم الفرعي إلى عناصر أصغر وأكثر قابلية للإدارة) من الضروري. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تطوير المنصات وقواعد البيانات المطلوبة لبناء نماذج تزداد تعقيدًا بطريقة منظمة وتعاونية ويمكن الوصول إليها على نطاق واسع [34]. سيصبح الوصول إلى الموارد الحسابية المطلوبة أيضًا مشكلة. ربما يمكن لمعهد مشابه للمركز الوطني لأبحاث الغلاف الجوي [35] ، والذي يسهل البحث الدولي حول تغير المناخ العالمي ، أن يساعد في تنسيق ودعم جهود النمذجة البيولوجية.


إعادة النظر

مقدمة

بيولوجيا الأنظمة هو مجال علمي جديد نسبيًا يستخدم ، بطريقة تكرارية ، مزيجًا من البيانات الكمية والنمذجة الرياضية والنظرية للوصول إلى فهم "على مستوى الأنظمة". نحن نفسر هذا على أنه فهم لكيفية اعتماد سلوك النظام ، سواء كان تواتر كائن حي دقيق في مجتمع ميكروبي ، أو التدفق عبر مسار استقلابي ، على خصائص مكونات النظام ، والتفاعلات بين المكونات . لذلك فهي ليست عكس الاختزالية: في تجلياتها التصاعدية ، تستخدم بيولوجيا الأنظمة بيانات الاختزالية (خصائص المكونات) ، وتبني صورة للسلوك الجماعي المتوقع إذا تم تضمين التفاعلات. تهدف بيولوجيا الأنظمة ، في مظهرها التنازلي ، إلى تحديد المكونات والتفاعل من مجموعات البيانات الكبيرة (omics) ، حيث يكون لها صلات قوية بالمعلوماتية الحيوية (وربما لا يمكن تمييزها عنها).

تغلغل بيولوجيا الأنظمة في علم الأحياء السائد بشكل كبير [1]. أيضًا في مجال أبحاث بكتيريا حمض اللاكتيك ، فإن مناهج بيولوجيا الأنظمة لها تقليد كبير. في هذا الاستعراض ، نريد أن نوضح ما هي أنظمة بيولوجيا التي جلبت مجال LAB ، من خلال عدد من الحالات المختارة. تحتوي هذه المراجعة على تركيز أقوى - ولكن ليس حصريًا - على النهج التصاعدي ، وعلى علم وظائف الأعضاء الميكروبي ، ولا سيما التمثيل الغذائي. سنبدأ بنماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم ومقارباتها ، والتي يمكن اعتبارها حلاً وسطًا بين بيولوجيا الأنظمة من أسفل إلى أعلى ومن أعلى إلى أسفل. بعد ذلك ، بعد تحديد قيود معينة في هذا النوع من النماذج ، سنركز على النماذج الحركية لفسيولوجيا LAB ، لمناقشة "السبب الفعال" (كيف) و "السبب النهائي" (لماذا) لتنظيم التمثيل الغذائي في LAB. أخيرًا ، سنقوم بتوسيع نطاق الخلايا والنظر فيها كمكونات في مجتمع الخلايا ومناقشة استراتيجيات تنظيم التمثيل الغذائي في إطار ديناميكيات السكان. سننتهي مع بعض المنظور لما نعتقد أنه بعض التطورات المستقبلية المهيمنة في مجال بيولوجيا الأنظمة ، ذات الصلة ببحوث LAB.

نماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم

يغذي اهتمام اليوم ببيولوجيا الأنظمة إلى حد كبير تقنيات الإنتاجية العالية التي تولد كميات كبيرة من البيانات. هناك إجماع عام على أن الجينوميات الوظيفية لها إمكانات هائلة في علوم الحياة ، ولا سيما في التكنولوجيا الحيوية والطب. تعد كيفية استخدام هذه التقنيات بكفاءة أكبر ، سواء للفهم الأساسي أو اكتشاف العلامات الحيوية أو تطبيقات التكنولوجيا الحيوية الملموسة ، مجالًا للبحث النشط. من الواضح أن حجم البيانات وتعقيدها أصبحا أكبر من أن يتعامل معها علماء الأحياء وحدهم ، خاصة عندما يكون هؤلاء غير مدربين تدريباً جيداً في الرياضيات والحسابات المتقدمة (وهو ما لا يزال للأسف هو الحال إلى حد كبير). لذلك هناك حاجة مفهومة من منظور عالم الأحياء للمساعدة في استخراج مجموعات البيانات التي يجمعونها وتفسيرها واستخدامها. تتطلب مثل هذه الأنشطة نمذجة بشكل أو بآخر [2].

تقدم الإحصائيات الحيوية والمعلوماتية الحيوية المساعدة في تحليل مجموعات البيانات على نطاق الجينوم ، لكنها غالبًا ما تعتمد على التحليل الرياضي والإحصائي البحت [3]. على الرغم من أنها مفيدة للغاية ، إلا أنها تتجاهل ما يشار إليه غالبًا باسم "البيانات القديمة" ، أي المجموعة الكبيرة من المعارف البيولوجية التي غالبًا ما تكون مبعثرة في الأدبيات وبالتالي يصعب الوصول إليها. علاوة على ذلك ، لم يتم تصميم العديد من التقنيات لدمجها بداهة المعرفة ، حتى لو كانت متوفرة [3]. من ناحية أخرى ، يقوم علماء بيولوجيا الأنظمة "من أسفل إلى أعلى" ببناء نماذج آلية مفصلة تهدف إلى فهم أساسي لسلوك الأنظمة [1] (انظر أيضًا القسم الخاص بالتحكم في التمثيل الغذائي الأولي لـ LAB).

يمكن اعتبار استخدام عمليات إعادة بناء مقياس الجينوم ، والنماذج المقابلة لها ، بمثابة نهج "وسطي" ، نظرًا لأنها تجمع بين بيانات علم الجينوم واستراتيجيات النمذجة الأكثر تقليدية. تمت مراجعة جميع جوانب نماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم على نطاق واسع في السنوات الأخيرة [4-10]. في هذا القسم سوف نصف بعض تطبيقاته على شبكات التمثيل الغذائي من LAB. يمكن تقسيم هذه التطبيقات إلى ثلاثة مجالات تطبيق رئيسية: (1) المعلوماتية الحيوية المتقدمة وتحليل البيانات (2) التحليل الكمي والتنبؤ بالتخمير و (3) استكشاف واكتشاف إمكانات التمثيل الغذائي.

المعلوماتية الحيوية المتقدمة وتحليل البيانات

إن النموذج الأيضي على نطاق الجينوم ، أو إعادة البناء الأيضي ، ليس أكثر ولا أقل من جرد منظم يدويًا لجميع ارتباطات تفاعلات التمثيل الغذائي والبروتين الجيني للكائن الحي [5 ، 11]. وهو يعتمد على مزيج من الاستدلال المعلوماتي الحيوي لوظيفة الجينات ، والأدلة التجريبية في شكل دراسات كيميائية حيوية وعلم وظائف الأعضاء (على سبيل المثال ، التغذية المساعدة للأحماض الأمينية أو الفيتامينات [12]) ، والبحث في الأدبيات. للحصول على معلومات حول كيفية صنع مثل هذه النماذج ، نشير إلى بعض المراجعات حول هذا الموضوع [4 ، 5 ، 11]. يتوفر عدد لا بأس به من نماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم لـ LAB [13-15]. بمجرد تعيين علاقات تفاعل البروتين الجيني المعقدة والتي غالبًا ما تكون معقدة ومتعددة ، يمكن استخدام هذه العلاقات نفسها لتكامل مجموعات البيانات التي تشير إلى مكونات الشبكة هذه. بشكل عام ، توفر إعادة البناء الأيضية على نطاق الجينوم ما أسماه بالسون "سياق المحتوى" [16] ، وقد تم استخدام تحليل المسار هذا في العديد من الدراسات ، بدءًا من التفسير الأيضي لشاشات اللياقة البدنية أو الضربات القاضية [17-19] ، ودراسات الارتباط الوظيفي [20] ، ودراسات حول تطور الجينوم [21] والشبكات الأيضية [22 ، 23]. كان أحد الأمثلة البسيطة نسبيًا في أبحاث LAB هو استخدام خرائط التمثيل الغذائي لرسم بيانات المصفوفات الدقيقة. تم استخدام هذا التحليل بواسطة Stevens et al [24] لتحديد ثاني أكسيد الكربون2 كسبب محتمل لتأخر النمو في الثقافات الهوائية L. الأخمصية. تم تطوير طريقة أكثر رسمية وإحصائية ، مع هذا الهدف بالضبط ، بواسطة مجموعة J. Nielsen ، المسماة مستقلب المراسل تحليل [25].

التحليل الكمي والتنبؤ بالتخمير

نماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم هي نماذج متكافئة ، وبالتالي يمكن استخدامها لتحليل (والتنبؤ أحيانًا) بالتدفقات في شبكات التمثيل الغذائي ، وهي منطقة يشار إليها غالبًا باسم تحليل التدفق الأيضي (MFA ، انظر للحصول على مراجعة ممتازة لتقنيات النمذجة المختلفة في هندسة التمثيل الغذائي [26]). في هذا المجال ، كان التركيز في الغالب على تقدير التدفقات الداخلية من التدفقات الخارجية (معدلات الاستهلاك والإنتاج) ، و 13 إدراج ملصق C في مجمعات التمثيل الغذائي [27]. تم تطوير النماذج خصيصًا لتقديرات التدفق الدقيقة [28 ، 29] ، ولكن تبين أن النماذج الأيضية على نطاق الجينوم تتمتع بدرجات حرية أكبر بكثير من النماذج المتكافئة التقليدية المستخدمة لتحليل التدفق (فكر في ترتيب مائة درجة من الحرية ، انظر على سبيل المثال [15]). يحدث هذا في المقام الأول بسبب التجميع والتبسيط في الحالة الأخيرة: عندما يتم إنشاء النموذج بناءً على الجينوم ، يتم تضمين العديد من المسارات التقويضية الإضافية ومسارات امتصاص السكر والتي لن تكون ذات صلة بنماذج MFA المخصصة.

عندما تتوفر بيانات الاستيعاب والإنتاج ، فإن الأسلوب المفيد للغاية هو تعيين هذه البيانات كقيود تدفق في النموذج ، ثم إجراء تحليل توازن التدفق (FBA). يتطلب FBA هدفًا (معدل إنتاج الكتلة الحيوية ، أو معدل إنتاج ATP) الذي تم تحسينه [9]. ستبحث خوارزمية التحسين ، التي تسمى البرمجة الخطية ، عن توزيعات التدفق التي ستزيد من وظيفة الهدف. الأهم من ذلك ، مساحة الحل ، بمعنى آخر. يتم تقييد مساحة جميع توزيعات التدفق الممكنة (وليس بالضرورة الأمثل) ، في هذه الحالة بمعدلات الامتصاص والإنتاج المقاسة. ومن ثم ، فإن الخوارزمية سوف تجد الأمثل في مثل هذه الحدود. من المقاييس المثيرة للاهتمام التي تنتجها خوارزمية البرمجة الخطية ما يسمى بالتكلفة المخفضة: فهي تحدد مقدار زيادة الهدف (أو انخفاضه في حالة وجود مشكلة تصغير) إذا سُمح بتمديد الحدود قليلاً [30]. إذا كانت هذه التكلفة المخفضة غير صفرية لتدفق الامتصاص المقاس ، فهذا يشير إلى أن امتصاص هذا المركب يحتمل أن يحد من الوظيفة الموضوعية [15].

ومع ذلك ، هناك تفصيل تقني واحد مهم: على الرغم من ضمان FBA للعثور على القيمة المثلى العالمية لوظيفة الهدف ، فمن المحتمل أن يكون هناك العديد من توزيعات التدفق المختلفة التي توفر تلك القيمة. وبالتالي ، فإن حلول FBA ليست فريدة من نوعها [31]. لذلك ينبغي للمرء أن يختبر التفاعلات التي لها قيمة فريدة في المستوى الأمثل ، وأي التفاعلات لا تزال حرة في التغيير. يمكن اختبار ذلك من خلال تحليل تغير التدفق (FVA) ، والذي يقلل ويعظم كل تدفق في الشبكة في المستوى الأمثل [32]. ينتج FVA في نماذج LAB المقيدة بالبيانات التجريبية في الواقع حلول FBA فريدة تمامًا ، ومعظم التباين طفيف فقط ولا يؤثر على تحليل التكلفة المنخفضة. هذا هو الحال فقط إذا كانت الشبكة محدودة الطاقة وكان إنتاج ATP واستهلاكه عن طريق تكوين الكتلة الحيوية مقترنين بشكل صارم مما يؤدي إلى تحرير هذا القيد في مزيد من المرونة ، على سبيل المثال في دورات غير مجدية [15]. وجد زملاؤنا نفس الشيء بالنسبة لـ بكتريا قولونية النماذج (Bruggeman و Kelk و Olivier و Stougie ، نتائج غير منشورة) ، لذلك هذا ليس خاصًا بـ LAB.

في دراستين في L. الأخمصية، تم إجراء اكتشافات بيولوجية جديدة مثيرة للاهتمام باستخدام تحليل التكلفة المنخفضة. في دراسة أجريناها ، وجد أن تقويض السلسلة المتفرعة والأحماض الأمينية العطرية ساهم في إنتاج ATP [15]. أظهر التحليل التفصيلي أن هدم هذه الأحماض الأمينية يشكل نشاطًا ترانسهيدروجينيز يمكن أن يحل محل إنتاج NADPH التقليدي من خلال الجزء المؤكسد من مسار فوسفات البنتوز. في ظل الظروف اللاهوائية ، يكون هذا مفيدًا لأنه يزيل NADH الزائد ويحوله إلى NADPH المطلوب للتخليق الحيوي للأحماض الدهنية. تم العثور أيضًا على نشاط إنزيم الهيدروجيناز ، المخفي في شبكة التمثيل الغذائي ، في العقدية الحرارية، الذي يفتقر إلى الخطوات المؤكسدة لـ PPP ، وفي تقويض الأحماض الأمينية لهذا الكائن الحي يمكن أن يكون مصدرًا رئيسيًا لـ NADPH [14] ، على الرغم من وجود إنزيم GAPDH المعتمد على NADP والذي يمكن أن يؤدي هذا الدور. في S. المقيحة (والعديد من المكورات العقدية) ، يظهر وضع مماثل (Levering ، نتائج غير منشورة).

في الحالة الثانية ، تم استخدام تحليل التكاليف المخفضة لفهم الإنتاج المبهم للأحماض الأمينية عند "نمو صفري" في L. الأخمصية[33]. في هذه الدراسة ، تم استخدام زراعة retentostat في النمو L. الأخمصية بمعدلات نمو منخفضة تدريجيًا ، ويزداد إفراز المزيد من الأحماض الأمينية (مثل الأسبارتاتي والأرجينين). ومن المثير للاهتمام ، أن الأحماض الأمينية الأخرى ، ولا سيما الأحماض الأمينية العطرية والمتفرعة السلسلة ، تم تناولها بشكل زائد. أظهرت بيانات المصفوفات الدقيقة انتظام مجموعات الجينات الخاصة بالنبات [34]. نظرًا لأن المنتجات التقويضية للأحماض الأمينية المتفرعة السلسلة والعطرية متطابقة أو مشابهة للهرمونات النباتية المعروفة ، فإن هذه البيانات تشير إلى أن L. الأخمصية يتصرف كما لو كان في بيئة شبيهة بالنباتات [33]. أظهرت التكاليف المنخفضة أنه في ظل هذه الظروف ، تم إفراز الأحماض الأمينية كوسيلة بديلة لتصدير النيتروجين الزائد الناتج عن تقويض الأحماض الأمينية المتفرعة السلسلة والعطرية.

استكشاف واكتشاف إمكانات التمثيل الغذائي

وبالتالي ، يمكن استخدام نماذج مقياس الجينوم لتحليل بيانات الاستيعاب والإنتاج المعقدة للحصول على نظرة ثاقبة في قيود التخمير والنمو ، مع التطبيقات في تحسين متوسط ​​النمو. علاوة على ذلك ، نظرًا لأنها تشكل جردًا شاملاً للإمكانات الأيضية للكائن الحي ، يمكن أن تؤدي نماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم ، على عكس نماذج MFA التقليدية ، إلى اكتشافات مسار جديدة ، كما هو موضح أعلاه مع مثال transhydrogenase. مثال آخر على ذلك هو دورة transketolase المفترضة في L. الأخمصية، مما قد يؤدي إلى "الاحتراق" الهوائي للجلوكوز وتحويله إلى ثاني أكسيد الكربون2 و ح2O ، مع 6 مولات مذهلة من ATP لكل مول من الجلوكوز كنتيجة [35]. على الرغم من أن هذه الدورة تبدو غير فعالة ، إلا أنها مسار "خفي" مثير للاهتمام قد يستحق المزيد من الاستكشاف.

خيار آخر هو استخدام نماذج مقياس الجينوم لسيناريوهات ماذا لو ، والتي ستكون مفيدة جدًا للهندسة الأيضية والبيولوجيا التركيبية. يمكن إدخال مسارات جديدة في السيليكو، واختبار ما إذا كان يمكن إجراء جميع العوامل المشتركة بالنسب الصحيحة ، يمكن حساب العائد النظري الأقصى ، والنواتج الثانوية التي سيتم تكوينها ، وما إلى ذلك [36]. على العكس من ذلك ، يمكن مسح عمليات حذف الجينات و / أو مجموعات منها للعثور على سيناريوهات من شأنها زيادة التدفق نحو المنتج محل الاهتمام [37–39]. على الرغم من أن هذا النهج قد ثبت أنه يعمل في بكتريا قولونية، لا سيما من قبل مجموعة S. Y. Lee [40 ، 41] ، لم يتم العثور على العديد من الأمثلة على LAB. من المحتمل أن يكون سبب هذا الاختراق الذي لا يزال ضعيفًا نسبيًا لبيولوجيا الأنظمة في هذا المجال التقليدي ، وبسبب ارتباطه بالطعام ، والذي من الواضح أنه يعيق الهندسة الأيضية ونهج البيولوجيا التركيبية. وجدنا مثالًا واحدًا حيث تم استخدام FBA لنمذجة الإفراط في التعبير عن البروتين في L. اللاكتيس[42].

حدود نماذج مقياس الجينوم

أخيرًا ، نود تذكير القارئ بحقيقة أن النماذج الأيضية على نطاق الجينوم هي نماذج متكافئة تفتقر إلى أي تفاصيل حركية. ومن ثم ، يمكن حساب نسب التدفقات فقط ، أي أسئلة مثل "ما مقدار التدفقات إذا وضعت الكثير؟" يمكن معالجتها. هذه عوائد ، ولا يمكن للنماذج المتكافئة إلا أن تتنبأ بالإنتاجية ، أو في حالة العوائد المثلى لـ FBA. في القسم الخاص بالمثالية ، سوف نعيد النظر في هذه النقطة ونجادل في أن الكائنات الحية ، وعلى وجه الخصوص LAB ، غالبًا ما لا يتم اختيارها من أجل الإنتاجية أو الكفاءة ، ولكن من أجل المعدل. لذلك يجب موازنة جميع التنبؤات بنماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم مقابل هذا المؤثر المحتمل (انظر [43] للحصول على أمثلة). يجب النظر إلى السيناريوهات على أنها فرضيات في توجيه التجارب التالية ، وبهذا المعنى تكون النماذج مفيدة للغاية ، على الرغم من قيودها.

كيف يتم التحكم في التمثيل الغذائي الأولي في LAB (منظم؟)

التفسيرات الآلية للسلوك الأيضي وكيف يتم التلاعب به من قبل الكائن الحي نفسه ، أو يمكن التلاعب به من خلال الهندسة الأيضية ، هي في صميم الكثير من الأبحاث حول LAB. تم استخدام عدد من مناهج النمذجة الرياضية في أبحاث LAB لدمج البيانات التجريبية من الدراسات الكيميائية الحيوية التفصيلية حول عملية النقل [44] وحركية الإنزيم (انظر ، على سبيل المثال.[45 ، 46]) ، مدعومًا بقياسات التدفق والمستقلبات ، مثل الرنين المغناطيسي النووي داخل الجسم الحي [47 ، 48]. اقترن نهج علم الجينوم في فسيولوجيا LAB في السنوات الأخيرة باستخدام نماذج شبكة التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم [15] ، كما نوقش أعلاه. هنا ، نريد مناقشة عدة محاولات لنمذجة استقلاب LAB بشكل ديناميكي ، باستخدام النماذج الحركية (القائمة على المعادلات التفاضلية) ، والتي تم نشر العديد منها. سيكون التركيز على افتراضات وقيود هذه النماذج ، وإلى أي مدى ساعدت في فهم ثروة البيانات الفسيولوجية ، أو لتوليد فرضيات.

ليس من المستغرب أن جهود النمذجة الحركية في L. اللاكتيس تم التركيز بشكل حصري تقريبًا على تحلل السكر (انظر الشكل 1 للتعرف على السمات الرئيسية للمسار ذي الصلة بالمناقشة). كان هناك طريقتان رئيسيتان لنمذجة تحلل السكر في L. اللاكتيس. النكهة الأولى هي أنواع مختلفة من نموذج "Hoefnagel" [52-54] ، الذي تم إنشاؤه فيفي السيليكوروح الخلية "، مما يعني أن جميع المعلمات في النموذج تعتمد على حركية الإنزيم التي تم الحصول عليها في المختبر[55]. ثم يتم تجميع معادلات المعدل المحدد لجميع الإنزيمات معًا لحساب سلوك المسار بأكمله ، من حيث مستويات الأيض والتدفق. لا توجد بيانات متضمنة ملائمة ويتم مقارنة تنبؤات النموذج لتحديد الانحرافات الهيكلية بشكل أساسي في النموذج. يعتمد النهج الثاني على ملاءمة بيانات السلاسل الزمنية للأيضات ، بشكل حصري تقريبًا في الجسم الحي بيانات الرنين المغناطيسي النووي من مجموعة H. Santos [56 ، 57]. في النهج الأخير ، لم يتم استخدام معادلات معدل واقعية كيميائيًا حيويًا ، ولكن حركية تقريبية (في تنسيق قانون القوة) مع عدد أقل من المعلمات والسمات الرياضية التي تجعلها أسهل في التعامل معها ، ولا سيما من خلال حقيقة أن المعادلات التفاضلية لها حلول تحليلية [58 ]. في الآونة الأخيرة ، تم تقديم مقاربة ثالثة ومقارنتها بنمذجة قانون القوة: هذا النهج ، القائم على ما يسمى بنظرية الميزانية الديناميكية ، يعمل على مستوى تجريد أعلى بكثير [59]. تحمل الدراسة أوجه تشابه مع المنظور الاقتصادي لنمو الخلايا الذي قدمناه [60] ، ولكنها تحتوي على تفاصيل كيميائية حيوية أقل من النهجين الرئيسيين اللذين تمت مناقشتهما هنا ، وبالتالي لا تساعد في شرح الآليات ، أو تحديد الأهداف المحتملة للهندسة الأيضية.

التمثيل الغذائي الأولي لـ L. اللاكتيس مع اللاعبين الرئيسيين التي تمت مناقشتها في النص الرئيسي. إشارة إلى ردود الفعل التنظيمية (الإيجابية) وحلقات التغذية الأمامية التي تتضمن F16bP في خط برتقالي متقطع. باللون الأحمر توجد إنزيمات لاس-وبيرون. في المربعات الخضراء نظام PTS و GAPDH ، على التوالي. يشير تجمع G6P و PEP إلى تجمعات من الوسطاء التي تعتبر في حالة توازن سريع.

كلا النهجين لهما إيجابيات وسلبيات. نهج Hoefnagel أقرب إلى الكيمياء الحيوية والحدس البيولوجي ، لكنه يعاني من عدم كفاية البيانات الحركية (على سبيل المثال ، تم تضمين العديد من حركية الإنزيم من كائنات أخرى غير L. اللاكتيس) والإمكانات في الجسم الحيفي المختبر الاختلافات التي لا يمكن تجنبها ويصعب معالجتها. علاوة على ذلك ، تُؤخذ حركية الإنزيم عادةً من قواعد البيانات مثل Brenda أو Sabio-RK [61] ، حيث من المحتمل أن تكون ظروف الاختبار لكل إنزيم مختلفة. يتطرق هذا إلى مسألة مهمة تتعلق بالتقييس والتوثيق سنناقشها في نهاية هذا القسم. هذه القيود ل في المختبر ينتج عن الخواص الحركية قيم معلمات غير مؤكدة إلى حد ما ، ومع ذلك لم يتم تقديم تحليل شامل (عالمي) للحساسية بقدر ما نعلم أنه يعالج أي معلمات في النموذج لها تأثير كبير على ديناميكيات التحلل السكري والتحكم فيه. بالنظر إلى هذه القيود ، فإن المراسلات بين النماذج والبيانات التجريبية جيدة بشكل مدهش ، وتشكل أساسًا صلبًا لمزيد من التنقيح للنماذج ، وفهم الأساس الكيميائي الحيوي لعملية التمثيل الغذائي الأولية في L. اللاكتيس.

نهج تركيب البيانات ، أو الهندسة العكسية ، كما يمارس بشكل خاص من قبل فويت وزملاؤه [56 ، 57] ، له أساس ديناميكي حراري [56 ، 58] ولكن له عيب يتمثل في عدم وجود تعيين واضح للكيمياء الحيوية. تسمح التبسيطات بحل تحليلي للمعادلات التفاضلية العادية التي تشكل معظم النماذج الحركية. من المحتمل أن تكون هذه ميزة كبيرة للحصول على نظرة أعمق حول كيفية تأثير تصميم معين أو مجموعة من المعلمات على سلوك المسار. مثال حديث في L. اللاكتيس يستغل هذا باستخدام نهج مماثل ، ليس مع حركية قانون القوة ولكن مع حركية linlog التي تقدم أيضًا حلولًا تحليلية لمجموعة معادلات توازن الكتلة [62].

النتيجة الرئيسية ، على حد علمنا ، الناتجة عن تحليل الهندسة العكسية هي أهمية تنشيط التغذية الأمامية لـ F16bP على PK. يُزعم أن حلقة التغذية الأمامية هذه مطلوبة للزيادة السريعة في PEP عند استنفاد الجلوكوز [57]. نظرًا لأن PEP هو الركيزة لنظام PTS الذي يأخذ الجلوكوز ، فقد تم ترشيد الزيادة في PEP كاستراتيجية لضمان الامتصاص الفوري للجلوكوز مرة أخرى. في الواقع ، Hoefnagel وآخرون قدمت بالفعل ملاحظة مماثلة في بهم في السيليكون نموذج الخلية [53]. اقترحوا أيضًا أن تنشيط F16bP ، ولكن أيضًا تأثيرات الفوسفات غير العضوية (Pi) على PK وتنظيم PFK بواسطة PEP مهمة لزيادة PEP ونضوب بطيء لـ F16bP.

مدعومًا بالأدلة التجريبية Hoefnagel [53] شدد على أهمية Pi كمتغير حر ، بدلاً من متغير إدخال يستخدمه Voit [57]. ومع ذلك ، لم يذكر ما نعتقد أنه أهم نتيجة لاعتبار Pi كمتغير حر: فهو يجعل مجموع الفوسفات في الخلية عبارة عن تجمع محفوظ. يحدث هذا بسبب ما يسمى بالحفاظ على الشق [63]: حيث لا يوجد نقل صاف للفوسفات في النماذج (يدخل الجلوكوز وتخرج الأحماض) ، ولا تستطيع الخلايا إنتاج الفوسفات. من جديد (ما لم يكن - بشكل غير متوقع - سيكونون قادرين على التفاعلات النووية) ، لا يمكن تغيير الكمية الإجمالية للفوسفات الموجودة في جميع المستقلبات مثل PEP و F16bP و ATP و Pi (تحفظات الشق الأخرى هي على سبيل المثال المجموعة الإجمالية من الإنزيم المساعد A ، أو مجموع NADH و NAD). لاحظ أن عمليات حفظ الأجزاء هذه قد تكون مصطنعة لنماذج نظرًا لأننا نتجاهل المصادر المحتملة مثل الأحواض ، مثل متعدد الفوسفات ، ولكن من المحتمل أن تكون هذه التدفقات بطيئة مقارنةً بالتدفق العالي للجليكوليتيك. ومن ثم ، إذا كانت الخواص الحركية في النموذج تسقط F16bP بسبب استنفاد الجلوكوز ، فإن الفوسفات المرتبط بها هكتار هاء للذهاب إلى بعض حمامات السباحة الأخرى ، ولا سيما PEP و Pi. لذا فإن السؤال هو ما هي أهم المعلمات الحركية التي تسبب التغيير في توزيع الفوسفات على تجمعات تحلل السكر ، ATP و Pi. لم تتم معالجة هذا الأمر بشكل كامل حتى الآن ، وبالتالي فإن الادعاء بأن تنشيط التغذية التلقائية لـ PK بواسطة F16bP مناسب في هذا الصدد ، في رأينا لا يزال معلقًا.

وتجدر الإشارة علاوة على ذلك ، أن حلقة التغذية الأمامية F16bP على PK ليست فريدة بأي حال من الأحوال L. اللاكتيس. تظهر معظم مسارات تحلل السكر ، إن لم يكن كلها (أكثر من 30 حالة في قاعدة بيانات بريندا) ، ولا سيما الكائنات الحية التي لا تحتوي على نظام امتصاص الجلوكوز المواد السمية الثابتة ، وبالتالي ، لا تعتمد على مستويات عالية من PEP "لبدء" تحلل السكر عند إعادة الجلوكوز. -إضافة. لذلك ، قد يتساءل المرء عن التفسير الوظيفي لتنشيط التغذية إلى الأمام في الكائنات الحية الأخرى. إحدى الفرضيات التي لدينا مرتبطة بالحركية والديناميكا الحرارية لـ GAPDH: يعمل هذا الإنزيم بالقرب من التوازن وهو حساس جدًا للعمل الجماعي [64]. من المحتمل أن تشير مستويات F16bP المرتفعة إلى تدفق عالٍ (كما في بكتريا قولونية[65]) وبالتالي الإشارة إلى أن نشاط GAPDH مرتفع (إيه) مطلوب. يجب أن تساعد حلقة التغذية الأمامية على PK في سحب المستقلبات في تحلل السكر السفلي ، وبالتالي تقليل منتجات GAPDH. يتناسب السيناريو الأخير مع دراسة المثبط لـ GAPDH [66] ، والتي تُظهر أن نشاط GAPDH يمارس سيطرة عالية على تدفق حال السكر. نود أن نلاحظ أن هذه النتيجة لا تتعارض في الواقع مع الدراسة التي أجرتها مجموعة PR Jensen التي أظهروا فيها أن تغيير تعبير GAPDH لا يؤثر على تدفق حال السكر [67]: هذه الدراسات لا تقيس بدقة معامل التحكم في التمثيل الغذائي ، كما هو موضح في قسم الأمثل.

بصرف النظر عن حلقة التغذية الأمامية ، هناك حلقة تنظيمية مهمة أخرى في نظام تحلل السكر في L. اللاكتيس التي لم تحظ بالاهتمام الذي نعتقد أنه يستحقه: ردود الفعل السلبية لـ F16bP (و Pi) على نظام المواد السمية الثابتة. داخل نظام المواد السمية الثابتة في إيجابيات الجرام ، يلعب بروتين HPr دورًا مزدوجًا: عند الفسفرة في بقايا His-15 ، فإنه يسمح بنقل مجموعة الفوسفات ضمن سلسلة أحداث الفسفرة التي تؤدي إلى امتصاص الجلوكوز وفسفرته. عندما تتم الفسفرة في بقايا Ser-46 ، يعمل HPr كمؤشر وسيط في قمع الجلوكوز ، مما يؤدي إلى تنشيط CcpA [68]. يتم الترويج للحالة الأخيرة لـ HPr بواسطة F16bP وهي غير متوفرة في عملية النقل ، وبالتالي تشكل ردود فعل سلبية بوساطة F16bP على امتصاص الجلوكوز [69]. تشير الدراسات التي أجريت على الخميرة ، والتحليل المقارن لتصميمات الحالة للجلوكوز ، بقوة إلى أن هذه التغذية المرتدة ضرورية للقوة ضد التغيرات المفاجئة في توافر الجلوكوز [69]. يجب أن تكون هذه التعليقات ذات صلة أيضًا في تقييم التأثيرات المحتملة لـ PEP على نظام المواد السمية الثابتة وإعادة تشغيل التحلل السكري: اقترحت جهود النمذجة [54] بالنظر إلى تأثير الأس الهيدروجيني أن تأثير PEP يمكن أن يفسر التأثير السلبي لانخفاض الرقم الهيدروجيني على تدفق حال السكر ، ولكن تم تقييم ذلك دون مراعاة التأثير المضاد المحتمل لـ F16bP (حيث كان F16bP أيضًا أقل عند درجة الحموضة المنخفضة ، ولكن دون مراعاة [54]).

أخيرًا ، أحد أكثر السلوكيات تعقيدًا في L. اللاكتيس التحلل السكري الذي يصرخ من أجل تفسير ميكانيكي - لا يزال - هو (غالبًا ما يكون تدريجيًا) "التبديل" بين التخمير المثلي والحمض المختلط ، أي حقيقة أن L. اللاكتيس يعرض التخمر الحمضي المختلط (أسيتات ، إيثانول وفورمات كمنتجات رئيسية) بمعدلات تخفيف منخفضة في منظم كيميائي ، وتخمر متماثل بمعدلات تخفيف عالية (انظر [70] للحصول على مثال واضح). ستتم مناقشة "السبب النهائي" لهذا التبديل في قسم الأمثلية التالي ، ولكن تمت أيضًا مناقشة آلية التبديل ("السبب الفعال") على نطاق واسع في الأدبيات ، كما تمت مراجعتها سابقًا [48]. من منظور الأنظمة ، هناك نقطتان يجب توضيحهما.

أولاً ، من الضروري أن نكون دقيقين وأن نميز بين التحكم والتنظيم ، لأن هذا قد أربك الأدبيات قليلاً. ضمن تحليل التحكم الأيضي ، يعني التحكم أن قدرة نشاط الإنزيم على تغيير تنظيم التدفق أو التركيز هي الطريقة التي يتم بها تغيير التدفق أو التركيز بالفعل [المراجع]. على سبيل المثال ، في L. الأخمصية يمتلك طلب ATP بعض التحكم في التدفق [72]: هذا يعني أنه مع زيادة معدل الطلب على ATP ، يزداد التدفق الحال للجليكوليتيك. كيف يحدث هذا التغيير ، هو مجال التنظيم: يعتمد على كيفية قيام الشبكة التنظيمية "بلعب مقابض التحكم في عملية التمثيل الغذائي". لذلك إذا ذكر أحدهم أن "نسبة NADH / NAD تحدد التبديل" ، فربما يعني المرء أن التفاعلات التي تؤثر على نسبة NADH / NAD تتحكم في نسبة تدفق اللاكتات إلى الأسيتات ، عبر نسبة NADH / NAD. نشعر أن العبارة الأخيرة أكثر دقة وتسبب ارتباكًا أقل وتصميمًا أفضل للتجارب لإثبات ذلك أو دحضه. نشعر أن بيولوجيا الأنظمة والتعريفات النظرية الدقيقة المصاحبة لها لديها الكثير لتقدمه في هذا الصدد.

ثانيًا ، يكون التبديل على الأرجح نتيجة لعدد من ردود الفعل والتفاعلات التنظيمية الخيفية التي تحدث في وقت واحد ، وبالتالي هناك ما يبرر وجود نموذج يمكنه تحديد مساهمات الآليات المختلفة. من غير المرجح أن يتغير هذا التأثير مع الظروف ، وبالتالي فإن السؤال "ما الذي يسبب التبديل؟" هو على الأرجح السؤال الخطأ الذي يجب طرحه. نحن نطور نموذجًا حركيًا يأخذ في المختبر الخواص الحركية كأساس ، وتستخدم بيانات السلاسل الزمنية التجريبية لتحديث المعلمات أو ملاءمتها. بعد ذلك ، يجب تطبيق تحليل حساسية المعلمات العالمية لتقييم تأثيرها في ضوء عدم اليقين الخاص بها ، ولتقييم المعلمات التي تؤثر على التدفق ، والمفتاح. نعتقد أن هذا هو أفضل نهج لمعالجة هذه الملاحظة الفسيولوجية الهامة.

الأمثل كتفسير للتنظيم

التمييز بين الأنواع المختلفة من الأسباب التفسيرية من قبل أرسطو لا يزال قابلاً للتطبيق في علم الأحياء. على وجه الخصوص ، من المهم التمييز بين الأسباب الفعالة والنهائية (السببية و السبب النهائي) في علم الأحياء الجزيئي الحديث. الأسباب الفعالة هي ، على سبيل المثال ، التفاصيل الجزيئية للآليات التنظيمية السلبية أو النشطة التي تؤدي إلى سلوك معين. إن السبب النهائي الواضح ، أو وظيفة هذه الآليات التنظيمية هو البقاء الفعال وتكرار الكائنات الحية التي تعمل فيها. لاحظ داروين بالفعل أن هذا السبب الأخير ، كما يسميه أيضًا ، مبرمج بواسطة آلية الانتقاء الطبيعي [73]. لذلك ، عندما تم الكشف عن تفاصيل الآليات التنظيمية من خلال البحث البيولوجي الجزيئي ، فإن البحث العلمي لم ينته بعد. لا يزال هناك السؤال ذو الصلة ما إذا كانت هذه الآلية تخدم بفعالية البقاء والتكرار. ونعني بكلمة "فعال" بطريقة قريبة من المستوى الأمثل بالنظر إلى الأدوات التي يمتلكها الكائن الحي تحت تصرفه ، لأن النتيجة الثانية للانتقاء الطبيعي هي أن ملاءمة الكائن الحي لخدمة البقاء والتكاثر ستتحسن حتى الوصول إلى الحد الأقصى من استخدام الموارد المتاحة. غالبًا ما لا يكون من السهل إعطاء الإجابة على هذا السؤال ، بسبب التفاعلات المعقدة للمكونات داخل الكائن الحي وبين الكائن الحي وبيئته ، فضلاً عن غموض كيفية تحديد اللياقة أو النجاح في التكرار والبقاء في البيئة الحيوية وغير الحيوية في كثير من الأحيان. يمكن أن تلعب بيولوجيا الأنظمة دورًا في فهم العلاقة بين الأسباب الفعالة والأسباب النهائية ، كما سنحاول توضيح ذلك. عادةً ما لا يكون نوع النماذج المستخدمة في مثل هذا البحث من النوع الشامل (الذي تم الترحيب به مرة واحدة) "في السيليكو "نوع الخلية" [55] ، ولكنها أكثر أساسية وأسهل في الفهم ، على الرغم من أنها غالبًا ما تسفر عن نتائج مفاجئة.

قد نتوقع أن الاستخدام الأمثل للموارد المتاحة هو الأسهل لفهم الكائنات الحية التي تتكاثر في بيئات بسيطة نسبيًا ، ذات طبيعة ثابتة ومتجانسة ومع منافسين من أقاربهم فقط. يفكر عالم الأحياء المجهرية على الفور في ثقافة نقية في ناظم كيميائي أو يتم نشرها عن طريق النقل التسلسلي في وسط ثابت. لقد ثبت أنه من الممكن فهم جوانب التمثيل الغذائي المركزي في الكائنات الحية المختارة في ظل هذه الظروف من منظور الاستخدام الأمثل للموارد. أعطت إيبارا مثالا لطيفا وآخرون.[74] حيث تم عرض ذلك أثناء النقل التسلسلي بكتريا قولونية يتكيف من خلال الطفرات مع النمو على الجلسرين ، وأن الطفرات تقاربت إلى ملف تعريف التمثيل الغذائي الذي يمكن التنبؤ به من مبادئ الأمثل باستخدام FBA. في هذه الحالة ، تم افتراض أن اللياقة المثلى تتوافق مع معدل تخليق الكتلة الحيوية الأقصى بمعدل امتصاص محدود للجليسرول. ومن ثم ، يبدو أن FBA كانت قادرة على شرح ملفات التعريف الأيضية المركزية باستخدام افتراضات حول السبب النهائي لتنظيم التمثيل الغذائي في ظل ظروف معينة ، أي إنتاج الكتلة الحيوية. ومع ذلك ، في نفس الورقة ، تبين أن FBA فشلت في التنبؤ بملف التمثيل الغذائي لـ بكتريا قولونية ينمو على الجلوكوز ، وخاصة إنتاج الأسيتات بتركيزات عالية من الجلوكوز. وبالمثل ، تحليل FBA على نموذج مقياس الجينوم L. الأخمصية تنبأ بملف تخمير حمض مختلط تحت جميع الظروف ، بدلاً من إنتاج اللاكتات المرصود تجريبياً [15]. ومن المثير للاهتمام أيضًا L. الأخمصية بدا التكيف مع الجلسرين متوقعا من قبل FBA. يشير فشل FBA في التنبؤ بالتكيف في ظل ظروف الجلوكوز إلى أن FBA ربما تفتقر إلى العناصر الأساسية المهمة لشرح النمو الأمثل على مصادر الكربون الوفيرة والغنية بالطاقة. في الواقع ، أي استخدام غير فعال للطاقة للركيزة ، والذي يشار إليه أحيانًا باسم "استقلاب الفائض" ، يتوقع ألا يحدث في أي وقت بواسطة FBA ، ما لم مخصصة يتم فرض قيود على السعة على مسارات استقلابية معينة. ومع ذلك ، يُلاحظ هذا النوع من التمثيل الغذائي بكثرة في الكائنات الحية الدقيقة [70 ، 75-78] بحيث يصعب تصديق أنه لا ينتج عن تعظيم اللياقة.

بالتركيز على LAB هنا ، نرى أن السمة البارزة لبكتيريا حمض اللاكتيك هي أنها تنتج بشكل أساسي حمض اللاكتيك من السكريات. في عدد من الحالات مثل في L. اللاكتيس، لوحظ التخمير الحمضي المختلط عند توافر الركيزة المنخفض أو أثناء النمو على السكريات التي تؤدي إلى معدل نمو منخفض [70 ، 75]. ومع ذلك ، فإن الأنواع الأخرى مثل L. الأخمصية عرض التخمر الحمضي المختلط فقط عند توفر الركيزة المنخفض للغاية [15]. كل هذا ، على الرغم من حقيقة أن التخمير الحمضي المختلط ينتج ATP إضافيًا واحدًا لكل جزيء جلوكوز. بالنسبة للسؤال عن سبب إنتاج LAB لحمض اللبنيك في ظل ظروف معينة والأحماض المختلطة تحت ظروف أخرى ، هناك إجابات في الأدبيات تفيد بأنه NADH / NAD أو ATP / ADP أو الفركتوز ثنائي الفوسفات وتركيزات الفوسفات الثلاثية أو نسبتها إلى الفوسفات الحر ، وكذلك المنشورات التي تفيد بأن مستوى PFL أو LDH هو الذي يحدد الاختيار [70 ، 75 ، 79-82]. ولكن مهما كانت الآلية التي يتم من خلالها الاختيار بين التمثيل الغذائي الفعال وغير الفعال ، يبقى السؤال لماذا تختار بكتيريا حمض اللاكتيك مسارًا غير فعال من حيث الطاقة على أي حال.

يبدو كما لو أن استخدام فرع حمض مختلط للتخمير له عيوب أكثر مما يمكن أن يعوضه ATP إضافي. ليس من الواضح على الفور ما يمكن أن تكون هذه العيوب. هناك العديد من الفرضيات حول تفسير سبب إنتاج LAB لحمض اللبنيك على الرغم من وجود مسار أكثر فعالية من الناحية النشطة تحت تصرفهم. تنص إحدى الفرضيات على أن هذا نوع من الحرب الكيميائية ، حيث يتم تثبيط نمو الكائنات الحية الأخرى التي تتنافس على نفس الموارد بسبب تركيزات عالية من اللاكتات. تم اقتراح فرضية مماثلة لشرح إنتاج الخميرة للكحول [83]. يتم إنتاج المنتجات النهائية ، الكحول أو اللاكتات ، كجهد جماعي من قبل السكان. يدفع الأفراد ثمن هذه الحرب من خلال الخسارة الافتراضية لـ ATP التي كان من الممكن اكتسابها في فرع الحمض المختلط ، في حالة LAB ، أو في الفسفرة المؤكسدة في حالة الخميرة. تكمن مشكلة هذه الفرضية في أن المرء يتوقع ظهور طفرات "غشاش" في الثقافات النقية تستخدم حصريًا المسارات الموفرة للطاقة. الافتراض الضمني في فرضيات الحرب هو أن مثل هذه الطفرات سيكون لها لياقة أعلى من النوع البري ، لأنها تستخدم ركائزها بشكل أكثر كفاءة. لذلك سوف يستفيدون من الحرب التي يشنها الآخرون دون الاستثمار فيها.عندما تختفي الحاجة إلى الحرب الكيميائية ، كما هو الحال في مجموعات المختبرات أحادية النوع ، يجب أن تسيطر طفرات الغشاش الموفرة للطاقة بشكل كامل على السكان. ومع ذلك ، لا توجد مؤشرات على وجود مثل هؤلاء الهاربين الأيضيين في مجموعات الميكروبات المختبرية.

نشرنا منذ بعض الوقت فرضية اقترحنا فيها أن العديد من الخصائص العالمية للكائنات الحية الدقيقة ، مثل التمثيل الغذائي للفيضان ، قد تكون نتيجة لتعظيم معدل النمو [60]. بالنسبة للفرضية ، افترضنا أن التخصيص المناسب للموارد الخلوية يحدد معدل النمو. أظهرت نتيجة الحسابات على نموذج التكرار الذاتي ظهور تأثيرات غير متوقعة في بعض الأحيان. كانت الفكرة الأساسية وراء النموذج هي أن المسارات التي تولد المزيد من ATP تكون أطول عمومًا ، أو أنها تحتاج إلى المزيد من الإنزيمات. لذلك ، في حالة LAB ، على الرغم من الحصول على ATP إضافي من تخمير الحمض المختلط ، إلا أنه بالمقارنة مع التخمير المثلي ، هناك حاجة إلى خمسة إنزيمات إضافية على الأقل لتوليد ATP هذا. يعتمد ما إذا كان هذا الاستثمار يؤتي ثماره على الظروف البيئية ، ولا سيما على تركيز الركيزة ، أو بشكل أكثر دقة الاستثمار الذي تم إجراؤه لتجميع الركيزة. تنبؤ هذا النموذج هو أنه عند تركيزات عالية من الركيزة يمكن تحقيق نمو أسرع باستخدام مسارات أقل كفاءة من الناحية الأيضية. علاوة على ذلك ، من المتوقع حدوث تحول واضح في تخصيص البروتين للفروع المختلفة ، مما يعني أن التحول في استخدام المسارات يجب أن يكون مصحوبًا بتحول في التعبير عن الجينات المقابلة ، لأن الاستثمار في بروتينات هذه المسارات يفرض تكلفة على اللياقة. (انظر المناقشة أدناه تحت عنوان "تواقيع الأمثل"). تم توقع تأثيرات مماثلة بواسطة النماذج في إطار عمل FBA عندما يتم فرض قيود الازدحام على الكمية الإجمالية من الإنزيمات [84]. في الواقع ، هناك ملاحظات تشير إلى أن هذه التحولات مصحوبة بتحولات في التعبير الجيني ، على سبيل المثال في بكتريا قولونية, S. cerevisiae و B. الرقيقة[77 ، 78 ، 85-87]. في تجارب ناظم كيميائي مع L. اللاكتيس تم إجراء ملاحظات مختلفة. في L. اللاكتيس ML3 زاد النشاط المحدد لـ LDH مع زيادة معدلات النمو وتركيزات الركيزة ، لكن المؤلفين ذكروا اختلافات ملحوظة بين السلالات في سلوك التحول [70]. المزيد من التجارب الحديثة على L. اللاكتيس أظهر IL1403 حيث تم استخدام البروتينات لقياس تركيزات البروتين النسبية في الخلايا المزروعة بمعدلات تخفيف مختلفة أن مستوى LDH ثابت نسبيًا ، لكن نسب البروتين في فرع الحمض المختلط انخفضت مع زيادة معدل النمو وتركيز الركيزة [88 ، 89]. ومن ثم ، على الرغم من أننا لا نستطيع شرح النشاط المستمر لـ LDH (حقيقة أن LDH موجود في لاس-وبيرون في L. اللاكتيس[90] لا يساعد كثيرًا ، لأنه ليس متماثلًا جدًا L. بلانتارو م [91]) ، هناك مؤشرات على أن المقايضة بين الاستثمار في بروتينات مسار الحمض المختلط والاستفادة من توليد ATP الإضافي يمكن أن تلعب دورًا في تحديد التحول الأيضي.

تواقيع الأمثل

يمكن العثور على العديد من المنشورات في الأدبيات التي تظهر أدلة على أمثلية مستويات التعبير عن البروتينات في الكائنات الحية الدقيقة. على سبيل المثال ، أظهر Dekel و Alon في تجربة تطورية أن مستوى بروتين β-galactosidase في بكتريا قولونية يتكيف بسرعة مع تركيزات اللاكتوز في الوسط. عندما يتم نقل الثقافات بشكل متسلسل على وسائط تحتوي على تركيز ثابت من اللاكتوز ، تظهر المسوخات بتعبير متكيف لـ لاكز الجين [92]. مستوى التعبير المضبوط على النحو الأمثل هو حل وسط بين تكلفة التعبير عن بروتين β-galactosidase ، الذي يزداد مع زيادة مستوى البروتين ، وفائدة نشاطه الذي يزيد مع زيادة تركيزات اللاكتوز. استنتج Dekel and Alon التكلفة والفائدة من مستويات β-galactosidase بتركيزات مختلفة من اللاكتوز مباشرةً من حيث التأثيرات على معدل النمو. في الإعداد التجريبي المستخدم ، كان معدل النمو مكونًا مهمًا للياقة البدنية. أدى الاختيار على معدلات النمو القصوى عند تركيز اللاكتوز المحدد والمفاضلة بين التكلفة والفائدة على معدل النمو إلى اختيار طفرات ذات مستوى تعبير متزايد عن لاكز بتركيزات أعلى من اللاكتوز في الوسط. حدث استقرار مستويات التعبير بعد 300-500 جيل. أظهر هذا المثال أن ضغط الاختيار على التعبير الأمثل لبروتين واحد ، والذي قد يصل إلى 3٪ من إجمالي البروتين ، يمكن أن يكون قويًا جدًا (10000 رباعي لكل خلية ، و 116 كيلو دالتون لكل وحدة فرعية ، وتنمو الخلية في وقت مضاعف 40 دقيقة. 235 fg من البروتين ، Bionumbers 102019 و 104879 [93]).

تظهر سلسلة من التجارب من مجموعة PR Jensen في الجامعة التقنية في الدنمارك ، توقيعًا لمستويات التعبير الأمثل في L. اللاكتيس و بكتريا قولونية الأنواع البرية. على سبيل المثال ، عندما يكون معدل النمو بكتريا قولونية يقاس عند مستويات التعبير المختلفة لجين البروتون- ATPase ، ويلاحظ معدل النمو الأقصى بالضبط على مستوى النوع البري [94]. تصف أوراق أخرى من هذا المختبر خاصية مماثلة لأنزيمات حال السكر الأخرى في L. اللاكتيس، مثل LDH و PFK و PK و PGM و PGE و GAPDH بالإضافة إلى نشاط لاس أوبرون [95-97 ، 67]. بالنسبة لجميع الجينات المقابلة ، وجد أن معدل النمو الأقصى أو معدلات التحلل السكري لوحظت على مستوى التعبير من النوع البري. بتفسير هذه النتائج في إطار تحليل التحكم الأيضي ، خلص المؤلفون إلى أن هذه الإنزيمات ليس لها سيطرة على معدل النمو أو معدل التحلل ، أو تقنيًا أن معاملات التحكم في التدفق للأنزيمات في هذه العمليات تساوي الصفر. هذا أمر مثير للدهشة ، لأنه في إطار تحليل التحكم الأيضي ، تنص نظرية التجميع لمعاملات التحكم على أن مجموع معاملات التحكم يجب أن يكون 1. أو بعبارة أخرى ، يجب أن يكمن التحكم في إنزيم آخر ، أو يتم توزيعه على إنزيمات متعددة. ومع ذلك ، من منظور التحسين ، من السهل فهم النتائج ، خاصة فيما يتعلق بنقص التحكم في معدل النمو ، عندما يكون معدل النمو كيانًا يحدد الملاءمة إلى حد كبير وقد تم تحسينه في التطور. يتوافق التعبير الأمثل للإنزيم تمامًا مع المستوى الذي لا ينبغي أن يتحكم فيه في معدل النمو. يبدو أن هذا يتعارض مع نظرية الجمع [98] ، ولكن ليس إذا قبلنا أنه قد يكون من المستحيل قياس معاملات التحكم في التدفق الحقيقي في الأنظمة المنظمة النشطة (انظر "في الحالة المثلى الظاهر في معاملات التحكم في التدفق الحي تساوي 0"). يُعرّف معامل التحكم في الإنزيم بأنه نسبة التغيرات النسبية في التدفق على التغيير النسبي في هذا الإنزيم ، دون حدوث تغييرات في الإنزيمات الأخرى. لا يمكن ضمان الحالة الأخيرة في الأنظمة الحية ، لأنها قد تتكيف مع كميات الإنزيمات الأخرى استجابةً للتغيرات المُحدثة تجريبياً في الإنزيم المستهدف.

في الحالة المثلى الظاهر في معاملات التحكم في التدفق الحي تساوي 0

يُعرَّف معامل التحكم في التدفق الخاص بالإنزيم على تدفق المسار بأنه التأثير النسبي لتركيز الإنزيم على التدفق الأيضي عبر المسار. لتوضيح هذا بمصطلحات رياضية ، افترض أن لدينا مسارًا به ن إنزيمات مختلفة ه أنا، أين أنا هو فهرس للأنزيمات المختلفة التي تعمل من 1 إلى ن. التدفق الأيضي ي من خلال المسار يعتمد على التركيزات ه أنا من الانزيمات ه أنا، أي أنها دالة لتلك التركيزات. ثم معامل التحكم في التدفق ه أنا يُعرَّف بأنه [99]:

إذا أردنا قياس معامل التحكم بشكل تجريبي لأحد الإنزيمات الموجودة في التدفق في المسار ، فيمكننا عندئذٍ تغيير تركيز هذا الإنزيم ، وقياس التغييرات الناتجة في التدفق. لقياس معامل التحكم لهذا الإنزيم ، لا يُسمح بحدوث أي تغييرات في التركيزات في الإنزيمات الأخرى (هذا هو التمايز الجزئي ∂ي / ∂ه أنا يشير). هذا شرط مهم من المحتمل ألا يصمد في الأنظمة الحية ، كما سيتم مناقشته أدناه (كما هو موضح في الشكل 2).

توضيح الفرق بين قياس التدفق في الأنظمة بدون قيود تنظيمية ومعها. تم حساب التدفق في مسار مع اثنين من إنزيمات Michaelis-Menten التي لا رجعة فيها. كمية الانزيم الاول ه1 كانت متنوعة إما بشكل مستقل عن ه2، كما ينبغي أن يكون لقياس معامل التحكم ، أو في نظام يكون فيه إجمالي كمية الإنزيم ه1 + ه2 مقيد. في النظام الأخير لوحظ التوزيع الأمثل للإنزيمات في ه1 = 0.4. في جوار ذلك الأمثل ه1 ليس لديه سيطرة واضحة على التدفق (ولا ه2). معادلات المعدل وقيم المعلمات المستخدمة: الخامس1 = ك1ه1(S / K. س)/(1 + (S / K. س) + (X / K. سك التاسع))الخامس2 = ك2ه2X / (ك X + X) ك1 = 2, ك2 = 1, ك س = 1, ك التاسع = 5, ك X = 2 و س = 5.

تتمثل المشكلة الأساسية في التحسين في توزيع مورد محدود على عدد من المكونات بحيث يتم تحسين بعض وظائف المكونات. في حالة المسارات الأيضية ، يمكن أن يكون المورد المحدود هو الكمية الإجمالية للبروتين الموجود في الإنزيمات. بعد ذلك ، سيتم تلقائيًا تعويض إضافة القليل من إنزيم واحد بواسطة النظام عن طريق استنتاج نفس الكمية الإجمالية من البروتين من إنزيم واحد أو أكثر. في حالة الكائنات الحية ، يمكن أن تنجم هذه القيود عن المساحة المحدودة داخل الخلايا [84] ، أو الحد من السعة الإجمالية للريبوسومات أو ، بافتراض أن كمية الريبوسومات يمكن تكييفها ، فإن القيود المادية المتعددة على الذات الكاملة -آلات النسخ المتماثل ، وهي في الأساس نظام جميع مكونات الخلية [60]. من الواضح الآن أنه لا يمكن تحديد معاملات التحكم في مثل هذه الخلية من ملاحظات كمية الإنزيم الذي تم التلاعب به فقط. عند معالجة تركيز الإنزيم بشكل تجريبي ، ستقوم الخلية تلقائيًا بتعويض هذا الاضطراب عن طريق تغيير تركيزات الإنزيمات الأخرى. إذا افترضنا أنه حول مستوى الإنزيم في النوع البري ، فإن تنظيم تركيزات الإنزيم هو الأمثل ، بحيث يتم الحصول على أقصى تدفق ، عندها سيتم تعويض أي تغييرات صغيرة في إنزيم واحد بالضبط عن طريق التغييرات في واحد أو أكثر من الإنزيمات الأخرى ، مما يؤدي إلى معاملات تحكم واضحة تساوي الصفر (كما هو موضح أيضًا في الشكل 2).

يمكن استنتاج مثال بسيط من نتيجة نظرية بواسطة Klipp و Heinrich في [100] حيث تم أخذ الكمية الإجمالية للبروتين في مسار خطي كمورد مقيد. أظهر المؤلفون أنه إذا تم استخدام هذا المورد على النحو الأمثل لتحقيق أقصى تدفق من خلال المسار ، فإن معاملات التحكم في التدفق تساوي تركيزات الإنزيم الكسري ، أي أين ه توت هي الكمية الإجمالية للبروتين. إعادة كتابة هذه المعادلة باستخدام تعريف ، لدينا في الحالة المثلى ، أي متى ي = يالأعلى:

إذا كان الكائن الحي ينظم توزيع موارده على النحو الأمثل في هذه الحالة ، فسيحدث أي تغيير ه ك في التركيز ه ك من الانزيم ه ك سيتم تعويضه عن طريق تغيير كلي -ه ك في تركيزات الإنزيم الأخرى بحيث و ه توت لا يزال دون تغيير. ومن ثم ، فإن صافي التغير في التدفق δJ ناتج عن تغيير هندسي ه ك والتغيرات المستحثة في الإنزيمات الأخرى هي التقريب من الدرجة الأولى

لذلك ، على الرغم من أن معاملات التحكم في التدفق الفردي قد لا تكون صفرية ، فإن تأثير التنظيم الأمثل ، من خلال تعويض آثار التكلفة للتلاعب في إنزيم معين ، يؤدي إلى تأثير صافي التلاشي δJ على التدفق ي. بعبارة أخرى ، نتيجة للتنظيم الأمثل الفطري للتعبير عن الإنزيم ، لا يمكن تقييم معاملات التحكم الحقيقية تجريبيًا فقط إذا ي و ه ك يتم قياسها في التجربة. سيساوي معامل التحكم الظاهري صفرًا ، حتى لو كانت معاملات التحكم الحقيقية تختلف عن الصفر (الشكل 2).

على الرغم من أنه من المتوقع أن يستمر هذا التأثير فقط من أجل التدفق الذي تم تحسينه تطوريًا ، والذي يكون في حالة النمو هو معدل تخليق الكتلة الحيوية ، فإن أي تدفق مرتبط ارتباطًا وثيقًا بتوليف الكتلة الحيوية ، مثل إنتاج ATP ، أو تدفق التحلل السكري ، يمكن توقع أن يتصرف بشكل مشابه . لذلك ، لا ينبغي النظر إلى العمل الأساسي لمجموعة PR Jensen على أنه فشل في معرفة مكان التحكم في تحلل السكر ، ولكن كدليل مهم على ذلك L. اللاكتيس تم بالفعل تحسين تحلل السكر فيما يتعلق بمستويات الإنزيم. قد يستنتج المرء أن محاولات زيادة تدفق حال السكر ، أو معدل التحمض (مزيج من التدفق ومعدل النمو) في L. اللاكتيس محكوم عليه بالفشل. يسمح المنظور الاقتصادي لاستراتيجيات النمو الخلوي ، بما في ذلك النماذج المفاهيمية والنظرية الموضحة أعلاه ، باختبار السيناريوهات التي قد يتم فيها تخصيص المزيد من الموارد لتحلل السكر. يمكن تعزيز هذه الأنشطة من خلال دراسات تنوع السلالات ، حيث يتم فحص الاختلافات في معدلات التحمض وتعيينها للآليات الجزيئية. بدلا من ذلك ، قد يتعين على المرء أن يستنتج ذلك L. اللاكتيس لقد وصل بالفعل إلى الحدود الفيزيائية لجهازه البيولوجي ، والتي قد تكون مخيبة للآمال إلى حد ما ، ولكن من المفيد معرفتها. ومع ذلك ، من المحتمل أن تعتمد هذه الحدود على الظروف البيئية ، خاصةً إذا كانت ديناميكية في تكوين المغذيات والأنواع المتنافسة. وبالتالي فإن ما هو مثالي في حالة ما هو على الأرجح سوب الأمثل في دولة أخرى ، ولا يزال هذا الإقليم مجهولة إلى حد ما في بيولوجيا النظم الميكروبية. على وجه الخصوص ، العديد من الأساليب في بيولوجيا الأنظمة ، مثل FBA ، تعمل فقط مع الزراعة الأحادية في بيئات ثابتة ، وهناك حاجة ملحة للانتقال إلى أنظمة أكثر تعقيدًا (بيئية). أحد الأطر النظرية التي تتعامل مع مثل هذه الظروف هو نظرية اللعبة التطورية ، والتي سيتم توضيحها لـ LAB في الجلسة القادمة.

نظرية اللعبة التطورية الخاصة بالمكورات اللبنية المحللة للبروتين والألعاب الأخرى

المكورات اللبنية هو أحد الأنواع البكتيرية السائدة في العديد من مزارع الألبان البادئة [101 ، 102]. تمتلك سلالات الألبان عادةً العديد من العناصر المساعدة للأحماض الأمينية [103 ، 104] وبالتالي فهي تعتمد على استخدام الأحماض الأمينية الموجودة في وسط النمو. يحتوي حليب الأبقار على ما يقرب من 3٪ بروتين ، وهو موجود بشكل أساسي في أشكال مختلفة من الكازين. يبلغ طول الأنواع المختلفة من الكازين حوالي 200 حمض أميني ويجب تقطيعها إلى ببتيدات قبل تناولها واستخدامها. المكورات اللبنية لديها آلية متطورة تتكون من البروتياز خارج الخلية وأنظمة نقل الببتيد والتحلل ، والتي تسمح لهم باستخدام بروتين الحليب [105]. إن وجود البروتياز ضروري للنمو السريع للحليب. بينما تشفر جينومات المكورات اللبنية العديد من الببتيدات وأنظمة نقل الببتيد [106-108] ، فإن البروتياز المثبت على جدار الخلية عادة ما يتم ترميزه كنسخة واحدة على البلازميد [109-113]. في عام 1931 ، وصف هاريمان وهامر [114] لأول مرة أن المكورات اللبنية البادئة التي نمت في البداية بسرعة في الحليب فقدت هذه القدرة عند التكاثر لفترات طويلة. نسبوا ملاحظاتهم إلى فقدان النشاط التحلل للبروتين ، ولكن لم يتم اكتشاف أن البروتياز تم ترميزه على بلازميد يتم فقده في بعض الأحيان ، مما أدى إلى ظهور طفرات سلبية البروتياز. أثناء التكاثر المطول ، تغزو هذه الطفرات السكان الموجبين للبروتياز [115]. حقيقة أن سمة الحالة للبروتين كانت غير مستقرة إلى حد كبير ، في حين أن وجود البروتياز يؤدي إلى زيادة كبيرة في معدلات النمو وعوائد الكتلة الحيوية ، بدت غير منطقية ، وحاولت العديد من الدراسات معالجة هذا السلوك المتناقض [116 ، 117].

بالنظر إلى هذه الملاحظات ، فإن السؤال الواضح هو كيف يمكن لهذه السمة المحللة للبروتين أن تتطور وتحافظ على استقرارها. تم اقتراح السلوك الإيثاري للتعبير عن البروتياز خارج الخلية ، بناءً على الملاحظة التي تشير إلى تعبير البروتياز في العصوية الرقيقة غير متجانسة داخل مجموعة نسيلية [118]. يمكن لمثل هذا الإيثار أن يلعب دورًا في استقرار البروتياز ، لكنه لا يستطيع تفسير تطوره. فقط عندما يتم النظر في خصائص النظام الأخرى ، مثل التركيب المكاني وكثافة الخلايا وانتشار الركيزة / المنتج ، يمكن تطوير نموذج يشرح السلوك المرصود (الشكل 3) [119]. يعتمد النموذج على افتراضين. الافتراض الأول هو أن التعبير عن البروتياز يفرض عبئًا على لياقة ومعدل نمو Prt + بالنسبة لخلايا Prt. الافتراض الثاني هو أنه في الحليب يمكن لخلية Prt + أن تأخذ جزءًا من منتجات التحلل خارج الخلية قبل أن تنتشر بعيدًا. إذا كان هذا هو الحال في ثقافة مختلطة من خلايا Prt + و Prt ، فيمكن تعويض عبء التعبير عن البروتياز من خلال القدرة على التقاط المزيد من الببتيدات. تزداد هذه القدرة مع تناقص كثافة الخلايا الكلية وبجزء متناقص من خلايا Prt + في المستنبت (الزاوية اليسرى السفلية في الشكل 3 ب). في كثافات الخلايا العالية و / أو الكسور العالية من خلايا Prt + ، سيكون تركيز الببتيد في الوسط كافياً لدعم معدلات النمو المرتفعة لغش سلالات Prt ، مما يسمح لها بغزو مزرعة Prt + (الزاوية اليمنى العليا في الشكل 3 ب) . تم تأكيد صحة هذا النموذج بشكل غير مباشر من خلال تجارب التكاثر للمزارع المختلطة في الحليب. في نهج أكثر مباشرة ، أظهر المؤلفون التغذية المتقاطعة الببتيدية في مزرعة مختلطة من خلال سلسلة من التجارب التي تم فيها اقتران لوسيفيراز البكتيري بتسلسلات محفز تستجيب لمستويات الأحماض الأمينية / الببتيد داخل الخلايا. من خلال تغيير نسبة Prt +: Prt في الثقافات المختلطة ووضع بنية المراسل في سلالات Prt + أو Prt ، تم إثبات أنه عند الترددات المنخفضة لسلالات Prt + في الثقافة يوجد فرق كبير في الأحماض الأمينية داخل الخلايا / توافر الببتيد بين السلالتين المتغايرتين ، بينما في الترددات العالية لسلالات Prt + لا يمكن اكتشاف أي فرق.

التغذية الببتيدية المتصالبة بين سلالات Prt + و Prt في ثقافة مختلطة لكلا المتغيرين. البروتياز الخلوي الإضافي لسلالات Prt + يشق الكازين في الببتيدات التي تنتشر بعيدًا عن الخلية ويمكن استخدامها عن طريق غزو خلايا Prt الغش (اللوحة أ). تُظهر نمذجة الديناميكيات بين السلالتين المتغايرتين أنه في كثافات الخلايا المنخفضة وترددات Prt + المنخفضة ، يكون الكسب الجزئي بعد خطوة انتشار واحدة مرتفعًا لخلايا Prt +. إذا نمت الثقافات (الملقحة) في أماكن خلوية عالية وترددات عالية من خلايا Prt ، يكون الكسب الجزئي لخلايا Prt + سالبًا مما يشير إلى أنها تتفوق عليها من قبل خلايا Prt (اللوحة ب). مستنسخة من باخمان وآخرون آل. 2010 بإذن من الناشر.

من المحتمل أن تكون مفاهيم مماثلة قابلة للتطبيق على الإنزيمات المهينة الأخرى للركيزة خارج الخلية. مثال موصوف جيدًا هو التعبير عن إنفرتيز السكروز المهين في الخميرة [120].أظهرت المقاربات النظرية للألعاب أنه مع زيادة عبء التعبير عن السلع العامة ، فإن الديناميكيات السكانية تمثل على التوالي علاقة المنفعة المتبادلة ، أو لعبة الانجراف الثلجي التي يكون فيها التعايش بين المشغلين والغشاشين ممكنًا أو معضلة السجناء التي تؤدي إلى انقراض المشغلين المتعاونين [120 ، 121].

تمت دراسة بكتيريا حمض اللاكتيك جيدًا نسبيًا فيما يتعلق بقدرتها على إنتاج البكتريوسينات [122 ، 123] وقد تمت دراسة تأثير البكتيريا على ديناميكيات التجمعات البكتيرية بتفصيل كبير على مدار العقود الماضية [124–126]. تشكل الخلايا المنتجة للبكتريوسين ومشتقاتها الحساسة والمقاومة ثلاث سلالات متفاعلة يمكن أيضًا وصف ديناميكياتها بواسطة مقص الورق الصخري اليدوي. في مثل هذه اللعبة ، يتغلب منتج البكتيريا على السلالة الحساسة ، التي تتغلب على السلالة المقاومة التي تتغلب على إجهاد المنتج. أظهرت المحاكاة الرياضية بالإضافة إلى العمل التجريبي ديناميكيات القطع الصخرية والورقية [127] وبعد ذلك تم إثبات أن هذه الديناميكيات تحدث أيضًا في الفئران المحبوسة في أقفاص والتي تم تلقيحها بأي من السلالات الثلاثة المتغيرة [128]. في دراسة حديثة اثنين بكتريا قولونية سلالات ، كل منها ينتج نوعًا مختلفًا من الكولسين الذي يستهدف الخصم ، سُمح لها بالتنافس مع بعضها البعض في بيئات مختلفة. وجد المؤلفون أن إنتاج البكتريوسين بمستويات منخفضة يحفز إنتاج البكتريوسين للخصم ، ومن خلال هذه الآلية يمكن للسلالات الدفاع عن المنافذ المحلية والتعايش [129]. على غرار الافتراض القائل بأن البكتيريا تزيد بدلاً من تقليل التنوع البيولوجي [27 ، 29] ، تم اقتراح أن افتراس العاثيات يعزز التنوع [130]. بالنظر إلى هذه النتيجة وأهمية العاثيات في صناعة الألبان ، قد يتعين إعادة النظر في تأثيرها على ديناميكيات السكان واستقرار الثقافة. أحد التحديات المستقبلية ، وصف وفهم التفاعلات البكتيرية على سبيل المثال من المؤكد أن الثقافات البادئة متعددة السلالات تحتاج إلى المساعدة ، وفي الحالة المثالية ، تسترشد بتنبؤات النماذج الرياضية التي يجب أن تولد فرضيات قابلة للاختبار.

الاستنتاجات والتوقعات

في هذه المراجعة ، وصفنا كيف ساهمت مناهج بيولوجيا الأنظمة في مجال علم وظائف الأعضاء الميكروبي ، ولا سيما بكتيريا حمض اللاكتيك. تم استخدام النماذج والنظرية لتقديم لمحات عامة موجزة ودقيقة للمعرفة الحالية ، ولتعميم الملاحظات في إطار يمكن أن يوفر فهمًا أعمق. يمكن للنماذج أيضًا تقديم تفسيرات للملاحظات غير البديهية ، وذلك ببساطة لأن العقل البشري لا يمكنه تتبع العديد من الترابطات ، خاصةً إذا كانت غير خطية للغاية. إن بيولوجيا الأنظمة هي إلى حد كبير علم وظائف الأعضاء الكمي ، وقد أصبحت ، وستصبح أقوى في المستقبل ، نهجًا مهمًا في علم الأحياء بشكل عام ، وعلم الأحياء المجهرية LAB بشكل خاص.

في ضوء ذلك ، وكما وعد ، ملاحظة على موضوع التقييس. أشارت بيولوجيا النظم بوضوح إلى الاستخدام غير الفعال والمجزئ للموارد في علوم الحياة. يستخدم كل مختبر الآن وسطه الخاص ، وظروف المخزن المؤقت للاختبار وتدوين البيانات ومكونات النموذج. ومن ثم لا يمكن تجميع البيانات بسهولة لأغراض النمذجة ، أو لا يمكن تجميعها على الإطلاق ، حتى لو تم تناول نفس السؤال في نفس السلالة. إذا أردنا أن نكون دقيقين وكميين في علم الأحياء ، يجب أن يتغير هذا. على سبيل المثال ، وجدنا اختلافات فسيولوجية كبيرة بين المكورات اللبنية سلالات MG1363 المستخدمة في المختبرات الهولندية في جرونينجن ، أمستردام أو إيدي (NIZO) ، من المحتمل أن تكون ناتجة عن تكيفات تراكمية مع تواريخ زراعة مختلفة. بالنسبة لعدد من مشاريع بيولوجيا الأنظمة في هولندا ، قمنا بتطوير معايير للحفظ بالتبريد ، ووسيط محدد كيميائيًا ومخزنًا للمقايسة (وفحوصات) لجميع الإنزيمات المحللة للجلوكوز ، والتي تم اعتمادها من قبل الباحثين الهولنديين النشطين في بيولوجيا أنظمة L. اللاكتيس. على الرغم من أننا نأمل بوضوح أن يتم قبول هذه المعايير من قبل المجتمع ، إلا أن الأهم هو أن نتفق على بعض المعايير: يجب أن تكون المزايا واضحة. كما سيسمح بفك تشابك أفضل للآثار التي تسببها الظروف الخارجية والتنوع الجيني على سبيل المثال.

إذن ما هي التحديات الأخرى في بيولوجيا الأنظمة الميكروبية؟ من الواضح أننا بعيدون عن التقاط تعقيد الخلايا الحية الحقيقية بالنماذج الحالية. أصبحت أدوات الجينوميات الوظيفية كمية أكثر فأكثر ، وتوفر مجموعات بيانات قيمة وشاملة حول العمليات ذات الصلة في الخلية. أظهر عدد من الدراسات من المجموعات في تولوز ذلك بشكل جميل L. اللاكتيس، على وجه الخصوص الدراسة الأخيرة التي تم فيها نمذجة استقرار البروتين و mRNA بناءً على بيانات الترنسكربيتوم والبروتينات [89 ، 131]. طبقات إضافية من التعقيد ، من عالم RNA أو من تعديلات ما بعد الترجمة ، لم يتم الكشف عنها بعد ، لكن التقنيات تتطور بسرعة للقيام بذلك بطريقة كمية أيضًا.

بصرف النظر عن المكونات والتفاعلات الإضافية ، نرى أيضًا اتجاهًا واضحًا نحو تقنيات الخلية الواحدة. في هذا المستوى ، نلاحظ أن الضوضاء وعدم التجانس من العوامل الحاسمة التي يجب تضمينها في فهمنا للنمط الظاهري [132]. يمكن لمثل هذه التأثيرات العشوائية ، الناتجة عن انخفاض عدد النسخ من المكونات الأساسية (يوجد جزيء DNA واحد فقط ، أو ربما اثنان [133]!) ، أن تؤدي إلى ظهور ظواهر ذات أهمية قصوى في علم الأحياء وكذلك التطبيقات الصناعية (الغذائية) ، مثل انفجار النسخ ، اتخاذ القرار الخلوي على سبيل المثال الكفاءة أو الأبواغ في العصوية الرقيقة[132] ، واستراتيجيات تحوط الرهان ، وعدم التجانس في البقاء على قيد الحياة من الضغوط. ستتحسن التقنيات بسرعة مما سيسمح لنا بتحديد المزيد والمزيد من الخصائص على مستوى خلية واحدة باستخدام الموائع الدقيقة أو التصوير الكمي أو قياس التدفق الخلوي. ستتطلب هذه التطورات عقلية مختلفة وأدوات نمذجة مصاحبة تأخذ الطبيعة العشوائية للعمليات الخلوية في الاعتبار.

أخيرًا ، نحتاج إلى سد الفجوة بين العمليات الخلوية وديناميكيات السكان في المجتمعات. أصبح تسلسل هذه المجموعات والمجتمعات ميسور التكلفة ، مما أدى إلى ظهور مجال علم الميتاجينوميات ، والخطوات المبكرة في اتجاه علم الترانسكربتوميات الميتاميتابولوميكس metametabolomics. من الواضح ، بالنسبة إلى LAB وتطبيقاتها ، فإن هذه التطورات وثيقة الصلة بالموضوع. لقد ناقشنا كيف يمكن لمقاربات نظرية اللعبة أن تساعد في فهم المبادئ والقوى العامة التي تلعب دورًا في السكان ، مما يؤدي إلى ظهور ديناميكيات النمط الظاهري غير البديهية في كثير من الأحيان. على مستوى جزيئي أكثر ، بدأنا فقط في خدش سطح المركبات المشاركة في التفاعلات ، وتقنيات قياس تدفقات المجتمع [134] ، ونهج النمذجة لاستيعاب فهم ديناميكيات المجتمع. للتوضيح: الأدوات الراسخة لنمذجة التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم تعمل فقط مع الزراعة الأحادية المتجانسة. كيف يمكن للمرء أن يصف هدف المجتمع؟ لا يوجد سوى عدد قليل جدًا من الأمثلة في الأدبيات التي تتناول هذه المسألة [135 - 137]. نحن رواد في هذا النوع من الأسئلة ، ونستخدم نماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم (الأقرب إلى البيانات الميتاجينومية) ، في LAB من خلال اتحاد الزبادي في الملبنة البلغارية و العقدية الحرارية. نتوقع جهودًا كبيرة واختراقات في اتجاه ربط علم وظائف الأعضاء الميكروبي بالنمذجة الديناميكية للسكان والنظريات البيئية.


حركية الإنزيم و MCA: معاملات المرونة

تم وصف معاملات التحكم في القسم السابق. هذه هي خصائص النظام ككل ، والتي تحدد التحكم الذي يمارسه كل إنزيم على تدفق مسار معين (أو تركيز المستقلب). ماذا عن الكم الهائل من البيانات التي جمعها علماء حركية الإنزيم طوال هذا القرن؟ سيكون من المفيد إذا كان بإمكان المرء دمج هذه البيانات مع شكليات MCA لتوصيف خصائص التحكم في المسارات الأيضية. هذا القسم من إم سي إيه ويب يصف كيف يمكن تحويل البيانات الحركية للأنزيمات المعزولة إلى معاملات المرونة. يتعامل القسم التالي مع كيفية استخدام أحد ملفات معاملات المرونة لحساب معاملات التحكم.

حركية الإنزيم

في حركية الإنزيم ، يهتم المرء بتوصيف تقدم تفاعلات الإنزيم المحفزة في البعد الزمني. تتمثل إحدى طرق القيام بذلك في متابعة ظهور أحد نواتج التفاعل أو اختفاء إحدى الركائز. المنحنيات مثل تلك الموجودة في الشكل 2 نموذجية.

ومع ذلك ، في كثير من الأحيان ، يتم دراسة السلوك الحركي للأنزيمات المعزولة من خلال دراسة اعتماد معدلات التفاعل الأولية مع تركيز الركيزة (الركائز). يوضح الشكل 3 مثالًا نموذجيًا لمثل هذه العلاقة.

تتركز الدراسات الحركية للإنزيم على تحديد المعلمات الحركية مثل ثوابت ميكايليس أو معدلات الحد (انظر الشكل 3) أو (نادرًا) على ثوابت المعدل الأولي لآلية تفاعل محددة. انظر Cornish-Bowden (1979) أو Keleti (1986) لمزيد من المعلومات حول حركية الإنزيم.

معاملات المرونة

في تحليل التحكم الأيضي ، تُقاس خصائص كل إنزيم (معزول) بطريقة مشابهة جدًا لكيفية خصائص التحكم في التدفق: باستخدام حساسية ، تُعرف باسم معامل المرونة (Kacser & amp Burns 1973، Heinrich & amp Rapoport 1974، Burns وآخرون. 1985). في هذه الحالة ، يتعين على المرء أن يأخذ في الاعتبار تأثير اضطرابات معامل التفاعل على محلي معدل التفاعل. تعني كلمة محلية أن هذه الحساسية تشير إلى التفاعل المعزول الذي له نفس الخصائص (تركيزات المستجيب والإنزيم ، ودرجة الحرارة ، وما إلى ذلك) كما هو الحال في النظام بأكمله عند نقطة التشغيل (الحالة الثابتة) ذات الأهمية. ال معاملات المرونة يتم تعريفها على أنها نسبة التغيير النسبي في المعدل المحلي إلى التغيير النسبي في معلمة واحدة (عادةً تركيز المستجيب). بشكل متناهي الصغر ، هذا مكتوب على النحو التالي:

أين السادس هو معدل الإنزيم المعني و ص هي معلمة الاضطراب. كل إنزيم له نفس العدد معاملات المرونة كعدد المعلمات التي تؤثر عليه. يمكن للمرء أن يتعرف على الفور على تركيز ركائز التفاعل والمنتجات والمؤثرات كمعلمات للتفاعل.

على عكس معاملات التحكم ، تكون معاملات المرونة ليس الخصائص الجهازية ولكن ريثر تقيس مدى حساسية الإنزيمات المعزولة للتغيرات في المعلمات. يمكن الحصول على معاملات المرونة من الدوال الحركية للمعدل الأولي الموضحة في الشكل 3 بالاشتقاق الجزئي. مرة أخرى مثل معاملات التحكم ، معاملات المرونة ليست ثوابت ، فهي تعتمد على قيمة المعلمة ذات الصلة وبالتالي فهي مختلفة لكل حالة ثابتة.


الوصول إلى المستند

  • APA
  • اساسي
  • هارفارد
  • فانكوفر
  • مؤلف
  • BIBTEX
  • RIS

تحليل تدفق التمثيل الغذائي للنبات: الطرق والبروتوكولات. هيومانا برس إنك ، 2014. ص. 211-222 (طرق في البيولوجيا الجزيئية المجلد. 1090).

مخرجات البحث: فصل في كتاب / تقرير / إجراء المؤتمر ›فصل

T1 - محاكاة وضع العلامات لتقدير المعلمات الحركية لتحليل التحكم في التدفق

N2 - أحد الجوانب المهمة للنمذجة الحركية هو القدرة على توفير معلومات تنبؤية حول التحكم في الشبكة والاستجابات الديناميكية للاضطرابات الجينية أو البيئية بناءً على حركية الإنزيم الفطرية. في نهج من أعلى إلى أسفل لتجميع النموذج ، يتم حساب المعلمات الحركية غير المعروفة باستخدام البيانات التجريبية مثل تركيزات تجمع المستقلب وأنماط وضع العلامات العابرة بعد توريد ركيزة ذات علامة نظيرية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلمات الحركية لحساب معاملات التحكم في التدفق لكل تفاعل في الشبكة ، مما يساعد في تحديد التفاعلات الأنزيمية التي تمارس أكبر قدر من التحكم على الشبكة ككل. يصف هذا الفصل نهج النمذجة لتقدير المعلمات الحركية التي تستخدم بعد ذلك لإجراء تحليل التحكم الأيضي. يتم توفير مثال لشبكة benzenoid من Petunia hybrida ومع ذلك ، يمكن تطبيق المنهجيات على أي جزء صغير من التمثيل الغذائي.

AB - أحد الجوانب المهمة للنمذجة الحركية هو القدرة على توفير معلومات تنبؤية حول التحكم في الشبكة والاستجابات الديناميكية للاضطرابات الجينية أو البيئية بناءً على حركية الإنزيم الفطرية. في نهج من أعلى إلى أسفل لتجميع النموذج ، يتم حساب المعلمات الحركية غير المعروفة باستخدام البيانات التجريبية مثل تركيزات تجمع المستقلب وأنماط وضع العلامات العابرة بعد توريد ركيزة ذات علامة نظيرية. يمكن بعد ذلك استخدام هذه المعلمات الحركية لحساب معاملات التحكم في التدفق لكل تفاعل في الشبكة ، مما يساعد في تحديد التفاعلات الأنزيمية التي تمارس أكبر قدر من التحكم على الشبكة ككل. يصف هذا الفصل نهج النمذجة لتقدير المعلمات الحركية التي تستخدم بعد ذلك لإجراء تحليل التحكم الأيضي. يتم توفير مثال لشبكة benzenoid من Petunia hybrida ومع ذلك ، يمكن تطبيق المنهجيات على أي جزء صغير من التمثيل الغذائي.


شاهد الفيديو: دورة PLC الحلقة الاولي مقدمة في دورة تعلم PLC باللغة العربية بسهولة جدا (كانون الثاني 2022).