Системная биология – сети
Читать

Системная биология – сети

Презентация на тему Системная биология – сети к уроку по биологии

Презентация по слайдам:


Слайд #1

Системная биология – сети М.Гельфанд «Сравнительная геномика» БиБи 4 курс

Слайд #2

разные сети белок-белковые взаимодействия регуляторные сети (фактор-ген) метаболические

Слайд #3

свойства сетей N = количество вершин распределение степеней вершин P(k) = вероятность того, что у случайно взятой вершины будет k ребер средняя длина пути между вершинами L

Слайд #4

случайная сеть пуассоновское распределение P(k) = exp(-λ) λk / k! Теорема Эрдеша-Реньи: фазовый переход – возникновение гигантской компоненты средняя длина пути ~ log N

Слайд #5

scale-free network P(k) ~ k–γ γ>3 – ничего особенного 2

Слайд #6

Random and scale-free P(k) (linear and log scales)

Слайд #7

Коэффи-циент класте-ризации Мера связи между соседями данной вершины

Слайд #8

примеры белок-белковые взаимодействия синтетические летали регуляция транскрипции метаболические сети

Слайд #9

Yeast protein interaction network Data from the high-throughput two-hybrid experiment (T. Ito, et al. PNAS (2001) ) The full set containing 4549 interactions among 3278 yeast proteins 87% nodes in the largest component The highest connected protein interacts with 285 others! Figure shows only nuclear proteins

Слайд #10

Слайд #11

Гигантская компонента в графе белок-белковых взаимодействий в дрожжах Красный – летальная мутация Оранжевый – медленный рост Желтый – неизвестно Зеленый – нелетальная мутация

Слайд #12

Белок-белковые взаимодействия в дрожжах: P(k) и размеры связных компонент

Слайд #13

Synthetic lethals in yeast

Слайд #14

Rank vs. degree for metabolites and reactions in Helicobacter pylori

Слайд #15

Transcription regulatory network in baker’s yeast Downloaded from the YPD database: 1276 regulations among 682 proteins by 125 transcription factors (10 regulated genes per TF) Part of a bigger genetic regulatory network of 1772 regulations among 908 proteins Positive to negative ratio 3:1 Broader distribution of out-degrees (up to 72) and more narrow of in-degrees (up to 21)

Слайд #16

регуляция транскрипции (дрожжи, ChIP-chip) A: in-degree (относительно регулируемых генов): гистограмма (в полулогарифмических координатах) количества промоторов с заданным числом регуляторов– экспоненциальное распределение (у большинства генов мало регуляторов). Пустые кружки – случайный граф В: out-degree (относительно факторов): гистограмма количества факторов, связывающих заданное количество промоторов – scale-free

Слайд #17

Transcription regulatory network in Homo Sapiens Data courtesy of Ariadne Genomics obtained from the literature search: 1449 regulations among 689 proteins Positive to negative ratio is 3:1 (again!) Broader distribution of out-degrees (up to 95) and more narrow of in-degrees (up to 40)

Слайд #18

Transcription regulatory network in E. coli Data (courtesy of Uri Alon) was curated from the Regulon database: 606 interactions between 424 operons (by 116 TFs) Positive to negative ratio is 3:2 (different from eukaryots!) Broader distribution of out-degrees (up to 85) and more narrow of in-degrees (only up to 6 !)

Слайд #19

зависимость физиологических и геномных свойств от топологии дрожжи: ~10% genes with 60% genes with >15 links are essential гены с большим числом связей с большей вероятностью имеют ортологов в многоклеточных эукариотах ближе к ортологам из C. elegans

Слайд #20

party hubs и date hubs Бимодальное распределение корреляций уровня экспрессии Красный: hubs Голубой: non-hubs Черный: случайный граф Party hubs: сам и соседи ко-экспрессируются (комплексы) Date hub: нет корреляции в уровнях экспрессии (сигнальные пути)

Слайд #21

Устойчивость к атаке (распадение гигантской компоненты) основа сети – party hubs Красный: атака на party hubs Коричневый: атака на все хабы Голубой: атака на date hubs Зеленый: атака на случайные белки

Слайд #22

мотивы клики много в графах белок-белковых взаимодействий (масс-спек. анализ комплексов – по определению) подграфы фиксированной структуры, встречающиеся существенно чаще, чем в случайном графе (с теми же свойствами)

Слайд #23

Регуляторный каскад R – транскрипционная регуляция Х – ко-экспрессия

Слайд #24

R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Н – гомология

Слайд #25

Субъединицы факторов транскрипции R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Н – гомология

Слайд #26

R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия Н – гомология

Слайд #27

Регулоны R – транскрипционная регуляция Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия Н – гомология

Слайд #28

Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия

Слайд #29

Ко-экспрессия в комплексах Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия

Слайд #30

S – синтетические летали (слабость) Н – гомология

Слайд #31

Взаимозаменяемость паралогов (?) S – синтетические летали (слабость) Н – гомология

Слайд #32

Компенсаторные комплексы (?) S – синтетические летали (слабость) Н – гомология Р – белок-белковое взаимодействие Х – ко-экспрессия

Слайд #33

Четверные мотивы: взаимозаменяемость

Слайд #34

Регуляция транскрипции в E.coli Почти все “bi-fan” мотивы связаны друг с другом

Слайд #35

эволюция rich get richer дупликации случайные рождения/исчезновение ребер

Слайд #36


×