معلومة

خريطة التمثيل الغذائي الكاملة للبشر

خريطة التمثيل الغذائي الكاملة للبشر


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.

هل لدينا خريطة التمثيل الغذائي الكاملة للبشر؟ هل نعلم من الجينوم ما هي الإنزيمات التي يتم التعبير عنها وماذا يفعل كل إنزيم؟


كما يلاحظ أرماتوس ، نحن لا نعرف الكل المستقلبات البشرية والإنزيمات + التفاعلات الأيضية التي تنتجها. من الصعب تحديد الجزيئات الصغيرة والتمثيل الغذائي ديناميكي ، ويعتمد على ما يتم تغذيته في النظام.

الإنسان الأيضي الافتراضي (VMH) هو محاولة لتجميع المعلومات التي نعرفها. يمكنك قراءة ورقتهم هنا. يتضمن البناء البشري حاليًا (ويربط معًا) ؛

  • 13 543 تفاعلات أيضية
  • 4138 مستقلبات
  • 3695 جينة (إنزيمات)

كما يحاول أيضًا تجميع جميع التفاعلات الأيضية المعروفة التي تنتج عن ميكروبيوم الأمعاء ، ومسارات التمثيل الغذائي الغذائي والأمراض الوراثية التي تغير عملية التمثيل الغذائي. كل شيء مرتبط بمعرفات ثابتة وهو تحدٍ حقيقي.

قاعدة بيانات التمثيل الغذائي البشري (HMDB) جيدة أيضًا. يحتوي على مستقلبات أكثر من VMH لأنه يحتوي على العديد من المستقلبات ذات الخصائص الجزئية أو الضعيفة. يعد HMDB مفيدًا حقًا إذا كنت تعمل على تحديد المستقلبات بينما يركز VMH على كيفية اتصالهم ببعضهم البعض.


تمتلك Roche خريطة رائعة جدًا لمسارات التمثيل الغذائي في الخلية. يمكنك العثور عليها هنا. خلال درجة البكالوريوس ، اتصلت بشركة Roche وأرسلت لي بالبريد مجانًا (بتنسيق ملصق كبير).


الجواب هو ليس بعد. تسلسل الجينوم البشري ، مع الأخذ في الاعتبار حجمه (@ 3.2 بي بي بي) ، وعلى عكس ما تم الترويج له في وسائل الإعلام ، هو ليس نهاية السعي لفهم جسم الإنسان. على العكس من ذلك ، فهو فقط أول و ال أبسط خطوة في توضيح الأعمال المعقدة لجسم الإنسان. على الرغم من أن الكثير قد تم إنجازه بالفعل ، إلا أن كل هذه الإنجازات لا تزال بالكاد تخدش السطح.

يمكنني أن أقدر بأمان أن تسلسل الجينوم البشري يمثل أقل من 1٪ من العمل الذي ينتظرنا ، وهو عمل هائل مطلوب لفهم تسلسل زوج القاعدة بأكمله. تضاعف كل خطوة تالية التعقيد أضعافًا مضاعفة ، وهكذا ، حتى مع الأخذ في الاعتبار التقدم الهائل في التكنولوجيا ، من الآمن مرة أخرى القول أنه في ظل معدل تقدم الأشياء ، لا يمكن تحقيق التوضيح الكامل لمسارات التمثيل الغذائي والاستقلاب البشري في غضون الخمسين عامًا القادمة سنوات.

للحصول على فكرة عن التعقيدات التي ينطوي عليها الأمر ، يتعين على المرء فقط التفكير في الخطوة التالية بعد تسلسل الجينوم ؛ الخطوة التالية هي تحديد جميع الجينات البشرية التي تشكل أقسام الترميز للجينوم ، والتي تمثل أقل من حوالي 2٪ من الجينوم البشري. لا تنتقل معظم الجينات إلى الحمض النووي الريبي بطريقة مباشرة. يجب تقسيم الإنترونات (التي تفصل بين الإكسونات التي تحتوي على أقسام التشفير) ؛ ثم يجب ربط exons المكونة للشفرة الخاصة بالبروتين معًا. كل ذلك يمثل أقل من 2٪ من الجينوم البشري. والباقي عبارة عن حمض نووي غير مشفر ، ولم يتم التعرف على وظيفة معظمه بعد.


خريطة التمثيل الغذائي الشاملة لإنتاج المواد الكيميائية الحيوية

صورة: إنتاج المواد الكيميائية الحيوية من خلال الطرق البيولوجية والكيميائية. تصف هذه الخريطة الأيضية المواد الكيميائية التمثيلية التي يمكن إنتاجها بوسائل بيولوجية و / أو كيميائية. الأسهم الحمراء تمثل الطرق الكيميائية و. عرض المزيد

أكمل فريق بحثي في ​​KAIST خريطة التمثيل الغذائي التي توضح جميع الاستراتيجيات والمسارات المتاحة للتفاعلات الكيميائية التي تؤدي إلى إنتاج مواد كيميائية صناعية مختلفة قائمة على أساس حيوي.

قاد الفريق البروفيسور المتميز Sang Yup Lee ، الذي أنتج أبحاثًا عالية الجودة في الهندسة الأيضية وهندسة النظم لعقود ، ووضع خريطة المواد الكيميائية المميزة بعد سبع سنوات من الدراسات.

قدم الفريق تحليلاً مفصلاً للغاية عن هندسة التمثيل الغذائي لإنتاج مجموعة واسعة من المواد الكيميائية والوقود والمواد الصناعية. من خلال مسح الاتجاهات الحالية في الإنتاج الحيوي للمواد الكيميائية في التكنولوجيا الحيوية الصناعية ، قام الفريق بفحص الوضع الحالي للمواد الكيميائية الصناعية المنتجة باستخدام التفاعلات البيولوجية و / أو الكيميائية.

من المتوقع أن تكون هذه الخريطة الشاملة بمثابة مخطط للتفتيش البصري والحدسي للتفاعلات البيولوجية و / أو الكيميائية لإنتاج الفائدة من الموارد المتجددة. قام الفريق أيضًا بتجميع ملصق مصاحب لعرض المسارات التركيبية للمواد الكيميائية بصريًا في سياق التمثيل الغذائي الميكروبي لها.

نظرًا لأن الهندسة الأيضية أصبحت قوية بشكل متزايد في معالجة الموارد الأحفورية المحدودة وتغير المناخ والقضايا البيئية الأخرى ، فقد زاد عدد المواد الكيميائية المنتجة ميكروبيًا التي تستخدم الكتلة الحيوية كمصدر للكربون بشكل كبير. تم استكشاف الإنتاج المستدام للمواد الكيميائية والمواد الصناعية مع الكائنات الدقيقة مثل مصانع الخلايا والكتلة الحيوية غير الغذائية المتجددة كمواد خام للبترول البديل. أصبحت هندسة هذه الكائنات الدقيقة أكثر كفاءة وفعالية بشكل متزايد بمساعدة الهندسة الأيضية - وهي ممارسة هندسية تستخدم التمثيل الغذائي للكائنات الحية لإنتاج المستقلب المطلوب.

مع إنشاء هندسة التمثيل الغذائي للأنظمة - دمج هندسة التمثيل الغذائي مع الأدوات والاستراتيجيات من بيولوجيا الأنظمة والبيولوجيا التركيبية والهندسة التطورية - وصلت السرعة التي يتم بها هندسة الكائنات الحية الدقيقة إلى وتيرة لا مثيل لها.

من أجل تقييم الحالة الحالية التي يمكن فيها للكائنات الدقيقة المهندسة استقلابيًا إنتاج مجموعة كبيرة من المواد الكيميائية الصناعية ، أجرى الفريق مراجعة شاملة للأدبيات ورسمها على ملصق. يعرض هذا الملصق الناتج ، والذي يُطلق عليه اسم خريطة المواد الكيميائية الحيوية ، مسارات تركيبية للمواد الكيميائية الصناعية ، والتي تتكون من تفاعلات بيولوجية و / أو كيميائية.

يتم تقديم المواد الكيميائية الصناعية وطرق إنتاجها في سياق مسارات التمثيل الغذائي للكربون المركزية حيث تعمل هذه المستقلبات الرئيسية كسلائف للمواد الكيميائية التي سيتم إنتاجها. تسمح الخريطة البيوكيميائية الناتجة باكتشاف وتحليل المسارات الاصطناعية المثلى لمادة كيميائية صناعية معينة. بالإضافة إلى الملصق ، قام المؤلفون بتجميع قائمة بالمواد الكيميائية التي تم إنتاجها بنجاح باستخدام الكائنات الحية الدقيقة وقائمة بالشركات المقابلة التي تنتجها تجاريًا. ستكون هذه المراجعة الشاملة للأدبيات والملخص التحليلي المصاحب مصدرًا مهمًا للباحثين المهتمين بإنتاج المواد الكيميائية من مصادر الكتلة الحيوية المتجددة.

لقد قدمت الكائنات الدقيقة المهندسة الأيضية بالفعل مساهمة كبيرة في الإنتاج المستدام للمواد الكيميائية باستخدام الموارد المتجددة. قال البروفيسور لي إنه يريد مسحًا تفصيليًا للحالة الحالية وقدرة إنتاج المواد الكيميائية الحيوية.

وأوضح: "نحن متحمسون جدًا لأن هذا الاستعراض والملصق سيوسعان مزيدًا من المناقشة حول إنتاج مواد كيميائية مهمة من خلال الكائنات الدقيقة المهندسة وأيضًا الجمع بين الوسائل البيولوجية والكيميائية بطريقة أكثر استدامة".

تم دعم هذا العمل من قبل برنامج تطوير التكنولوجيا لحل التغيرات المناخية في هندسة النظم الأيضية للمصانع الحيوية من وزارة العلوم وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات من خلال مؤسسة الأبحاث الوطنية في كوريا.

لمزيد من المعلومات ، الأستاذ المتميز Sang Yup Lee من قسم الهندسة الكيميائية والجزيئية الحيوية في KAIST ، هاتف: + 82-42-350-3930.

تنصل: AAAS و EurekAlert! ليست مسؤولة عن دقة النشرات الإخبارية المرسلة على EurekAlert! من خلال المؤسسات المساهمة أو لاستخدام أي معلومات من خلال نظام EurekAlert.


التمثيل الغذائي وتكامله (مع رسم بياني)

تحدث مئات من ردود الفعل في وقت واحد في خلية حية ، بطريقة جيدة التنظيم ومتكاملة. يُشار إلى الطيف الكامل للتفاعلات الكيميائية ، التي تحدث في النظام الحي ، بشكل جماعي باسم التمثيل الغذائي.

يشكل المسار الأيضي (أو الخريطة الأيضية) سلسلة من التفاعلات الأنزيمية لإنتاج منتجات معينة. يتم تطبيق مصطلح المستقلب على ركيزة أو وسيطة أو منتج في التفاعلات الأيضية.

مقدمة في التمثيل الغذائي:

ينقسم التمثيل الغذائي على نطاق واسع إلى فئتين (الشكل 67.1).

عمليات التدهور المتعلقة بتفكك الجزيئات المعقدة إلى جزيئات أبسط ، مع ما يصاحب ذلك من إطلاق للطاقة.

تفاعلات التخليق الحيوي التي تنطوي على تكوين جزيئات معقدة من سلائف بسيطة. من الصعب نوعًا ما التمييز الواضح بين الهدم والابتناء ، نظرًا لوجود العديد من الوسائط المشتركة في كلتا العمليتين.

الهدم:

الغرض الأساسي من الهدم هو حبس طاقة الجزيئات الحيوية في شكل ATP وتوليد المواد (السلائف) اللازمة لتخليق الجزيئات المعقدة. يحدث الهدم في ثلاث مراحل (الشكل 67.2).

1. تحويل الجزيئات المعقدة إلى لبنات بنائها:

يتم تقسيم السكريات إلى السكريات الأحادية & # 8217s ، والدهون لتحرير الأحماض الدهنية والجلسرين ، والبروتينات إلى الأحماض الأمينية.

2. تكوين مواد وسيطة بسيطة:

تتحلل وحدات البناء المنتجة في المرحلة (1) إلى مواد وسيطة بسيطة مثل البيروفات والأسيتيل CoA. لا يمكن التعرف بسهولة على هذه المركبات الوسيطة على أنها كربوهيدرات أو دهون أو بروتينات. يتم التقاط كمية صغيرة من الطاقة (مثل ATP) في المرحلة 2.

3. الأكسدة النهائية لأسيتيل CoA:

يتأكسد Acetyl CoA تمامًا إلى CO2، وتحرير NADH و FADH2 تتأكسد أخيرًا لإطلاق كمية كبيرة من الطاقة (مثل ATP). دورة كريبس (أو دورة حمض الستريك) هي المسار الأيضي المشترك الذي يشارك في الأكسدة النهائية لجميع الجزيئات الغنية بالطاقة. يقبل هذا المسار مركبات الكربون (البيروفات والسكسينات وما إلى ذلك) المشتقة من الكربوهيدرات أو الدهون أو البروتينات.

بناء:

لتخليق مجموعة كبيرة ومتنوعة من الجزيئات المعقدة ، تكون المواد الأولية قليلة نسبيًا. وتشمل هذه البيروفات والأسيتيل CoA والوسطى لدورة حامض الستريك. إلى جانب توافر السلائف ، تعتمد التفاعلات الابتنائية على إمداد الطاقة (مثل ATP أو GTP) وتقليل المكافئات (مثل NADPH + H +).

المسارات الابتنائية والتقويضية ليست قابلة للعكس وتعمل بشكل مستقل. على هذا النحو ، تحدث مسارات التمثيل الغذائي في مواقع خلوية محددة (الميتوكوندريا ، الميكروسومات وما إلى ذلك) ويتم التحكم فيها بواسطة إشارات تنظيمية مختلفة.

المصطلحان - التمثيل الغذائي الوسيط واستقلاب الطاقة - قيد الاستخدام أيضًا. يشير التمثيل الغذائي الوسيط إلى النطاق الكامل للتفاعلات التقويضية والابتنائية ، ولا تشمل الأحماض النووية. يتعامل التمثيل الغذائي للطاقة مع المسارات الأيضية المتعلقة بتخزين الطاقة وتحريرها.

أنواع التفاعلات الأيضية:

تتكون التفاعلات الكيميائية الحيوية أساسًا من أربعة أنواع:

3. إعادة الترتيب والأزمرة.

4. صنع وكسر روابط الكربون والكربون.

يتم تحفيز هذه التفاعلات بواسطة إنزيمات معينة - أكثر من 2000 معروفة حتى الآن.

الطرق المستخدمة لدراسة التمثيل الغذائي:

لا تحدث تفاعلات التمثيل الغذائي بمعزل عن غيرها. إنها مترابطة ومتكاملة في سلسلة محددة تشكل مسارات التمثيل الغذائي. لذلك ، ليس من السهل دراسة الأيض. لحسن الحظ ، فإن المسارات الأيضية الأساسية في معظم الكائنات الحية متطابقة بشكل أساسي. يتم استخدام عدة طرق لتوضيح التفاعلات الكيميائية الحيوية والمسارات الأيضية.

يمكن تقسيم هذه الأساليب التجريبية على نطاق واسع إلى 3 فئات:

1. استخدام الكائنات الحية الكاملة أو مكوناتها.

2. فائدة مجسات التمثيل الغذائي.

3. تطبيق النظائر.

قد تكون الطرق الفعلية المستخدمة إما في الجسم الحي (في النظام الحي) أو في المختبر (في أنبوب الاختبار) أو ، في كثير من الأحيان ، كلاهما.

1. استخدام كائن كامل أو مكوناته:

(أ) الكائنات الحية الكاملة: اختبار تحمل الجلوكوز (GTT).

(ب) الأعضاء المعزولة ، وشرائح الأنسجة ، والخلايا الكاملة ، والعضيات دون الخلوية وما إلى ذلك ، لتوضيح التفاعلات الكيميائية الحيوية والمسارات الأيضية.

2. فائدة تحقيقات التمثيل الغذائي:

يشيع استخدام نوعين من المجسات الأيضية لتتبع المسارات البيوكيميائية. هذه هي مثبطات وطفرات التمثيل الغذائي.

3. تطبيق النظائر.

تكامل الأيض:

التمثيل الغذائي هو عملية مستمرة ، مع آلاف التفاعلات ، التي تحدث في وقت واحد في الخلية الحية. ومع ذلك ، يفضل علماء الكيمياء الحيوية تقديم التمثيل الغذائي في شكل تفاعلات ومسارات التمثيل الغذائي. يتم ذلك من أجل الراحة في العرض والفهم. لقد تعلمنا عملية التمثيل الغذائي للكربوهيدرات والدهون والأحماض الأمينية. سننظر الآن في الكائن الحي ككل ودمج عملية التمثيل الغذائي مع إشارة خاصة إلى متطلبات الطاقة لكائن الجسم.

العرض والطلب على الطاقة:

تمتلك الكائنات الحية مطالب طاقة متغيرة وبالتالي فإن العرض (المدخل) متغير أيضًا. قد يتم حرق الوقود الأيضي المستهلك (يتأكسد إلى CO2 و ح2س) أو تخزينها لتلبية متطلبات الطاقة حسب احتياجات الجسم. يعمل ATP كعملة طاقة للخلية في هذه العملية (الشكل 67.21).

يمتلك البشر قدرة هائلة على استهلاك الغذاء. تشير التقديرات إلى أنه يمكن للمرء أن يستهلك ما يصل إلى 100 ضعف احتياجاته الأساسية! السمنة ، وهي اضطراب في التغذية المفرطة منتشرة في الغالب في المجتمعات الغنية ، هي في المقام الأول نتيجة الإفراط في الاستهلاك.

تكامل المسارات الأيضية الرئيسية لاستقلاب الطاقة:

نظرة عامة على العلاقة المتبادلة بين المسارات الأيضية الهامة ، المعنية باستقلاب الوقود الموصوفة في الشكل 67.22 ، موصوفة بإيجاز هنا.

يولد تحلل الجلوكوز إلى البيروفات (اللاكتات تحت الظروف اللاهوائية) 8 ATP. يتم تحويل البيروفات إلى أسيتيل CoA.

2. أكسدة الأحماض الدهنية:

تخضع الأحماض الدهنية للتدهور المتسلسل مع إطلاق جزء 2-كربون ، وهو الأسيتيل CoA. الطاقة محاصرة في شكل NADH و FADH2.

3. تدهور الأحماض الأمينية:

الأحماض الأمينية ، خاصة عند استهلاكها بكميات زائدة عن المطلوب لتخليق البروتين ، تتحلل وتستخدم لتلبية متطلبات الجسم من الوقود. يمكن أن تعمل الأحماض الأمينية الجلوكوجينية كسلائف لتخليق الجلوكوز عبر تكوين البيروفات أو المركبات الوسيطة لدورة حامض الستريك. الأحماض الأمينية الكيتونية هي السلائف للأسيتيل CoA.

الأسيتيل CoA هو المستقلب الرئيسي والشائع ، ويتم إنتاجه من مصادر وقود مختلفة (الكربوهيدرات ، والدهون ، والأحماض الأمينية). يدخل Acetyl CoA في دورة حمض الستريك ويتأكسد إلى CO2. وبالتالي ، فإن دورة حامض الستريك هي المسار الأيضي المشترك النهائي لأكسدة جميع المواد الغذائية. يتم حجز معظم الطاقة في شكل NADH و FADH2.

5. الفسفرة المؤكسدة:

NADH و FADH2، التي تنتج في مسارات أيضية مختلفة ، تتأكسد أخيرًا في سلسلة نقل الإلكترون (ETC). يقترن ETC مع الفسفرة المؤكسدة لتوليد ATP.

6. تحويلة أحادي الفوسفات الهكسوز:

يهتم هذا المسار في المقام الأول بتحرير NADPH وسكر الريبوز. يستخدم NADPH في التخليق الحيوي للعديد من المركبات ، بما في ذلك الأحماض الدهنية. يعتبر الريبوز مكونًا أساسيًا للنيوكليوتيدات والأحماض النووية (ملاحظة - يحتوي الحمض النووي على ديوكسيريبوز).

يشكل تخليق الجلوكوز من مصادر غير كربوهيدراتية استحداث السكر. يمكن أن تكون عدة مركبات (مثل البيروفات والجلسرين والأحماض الأمينية) بمثابة سلائف لتكوين السكر.

8. استقلاب الجليكوجين:

الجليكوجين هو شكل تخزين للجلوكوز ، يوجد في الغالب في الكبد والعضلات. يتحلل (تحلل الجليكوجين) ويتم تصنيعه (تكوين الجليكوجين) بواسطة مسارات مستقلة. يعمل الجليكوجين بشكل فعال كاحتياطي للوقود لتلبية احتياجات الجسم ، لفترة وجيزة (بين الوجبات).

تنظيم مسارات التمثيل الغذائي:

يتم التحكم في مسارات التمثيل الغذائي بشكل عام من خلال أربع آليات مختلفة:

1. توافر الركائز

2. التعديل التساهمي للأنزيمات

4. تنظيم تخليق الانزيم.

تتم مناقشة تفاصيل هذه العمليات التنظيمية في إطار المسارات الأيضية الفردية.


المسارات الأيضية

تعرف على كيفية مشاركة البروتين في المسارات الخلوية المختلفة.

ابحث في مجموعة واسعة من الخرائط الديناميكية لخرائط مسار التمثيل الغذائي الكلاسيكي وتوصيل الإشارات.

ابحث عن مجموعة تضم أكثر من 205 قاعدة بيانات للمسار / الجينوم.

اعثر على معلومات حول البروتينات والجينات المتورطة مباشرة في استقلاب التحلل البيولوجي.

يُستخدم لتوليد الشبكات المنطقية وإعادة بنائها وتحليلها.

فهم العلاقة بين المسارات والتعبير الجيني.

اعثر على معلومات حول تفاعلات البروتين الكيميائي.

إجراء شرح جيني شامل ، وتحليل بيانات التعبير ، ورسم خرائط المسار البيولوجي ، ومهام الجينوميات الوظيفية الأخرى.

ابحث عن معلومات عن التعبير الجيني للنبات استجابة لمسببات الأمراض والتغيرات البيئية.

ابحث عن معلومات حول التفاعلات الجينية الكمية في الخميرة.

اعثر على معلومات حول مسارات التمثيل الغذائي الاصطناعية.

ابحث عن المسار البيولوجي والمعلومات الجينومية للاضطرابات المرتبطة بالدهون.

ابحث عن معلومات حول شبكات الجينات ، مثل المسارات الأيضية ومسارات تحويل الإشارات.

تحليل التجارب القائمة على الطفرات وتوليف الشبكات الجينية.

ابحث عن معلومات شاملة عن الأيض البشري ونواتج الأيض.

اعثر على معلومات حول مسارات تفاعل الإنزيم.

يوفر شرحًا توضيحيًا وظيفيًا للجينات من خلال مقارنات بلاست مقابل قاعدة بيانات KEGG GENES المنسقة يدويًا.

واجهة رسومية جديدة لمجموعة KEGG من قواعد البيانات ، خاصة لمعلومات الأنظمة في قواعد بيانات PATHWAY و BRITE.

ابحث في مجموعة من خرائط المسار حول التمثيل الغذائي ونقل الإشارات وتنظيم الجينات والعمليات الخلوية.

أداة قائمة على الويب لتصور البيانات التجريبية في سياق المسارات البيولوجية.

علق مجموعة من متواليات النيوكليوتيدات أو البروتينات بمصطلحات KEGG Orthology وحدد المسارات التي تحدث بشكل متكرر أو المخصب إحصائيًا بشكل كبير بين التسلسلات المطلوبة.

اعثر على معلومات حول مسارات التمثيل الغذائي.

ابحث عن معلومات عن المركبات الكيميائية وتفاعلاتها في المسارات البيولوجية.

أدوات على الإنترنت لأبحاث الدهون.

ابحث عن تسلسل البروتين والشروح المرتبطة بالدهون.

ابحث عن معلومات شاملة عن تعديل RNA.

العثور على أنماط في البيانات الأيضية.

علق نواتج الأيض في بيانات قياس الطيف الكتلي عالية الدقة.

العثور على معلومات حول العلاقات الأيضية في شبكات التمثيل الغذائي.

ابحث عن معلومات حول المسارات البيولوجية والإنزيمات في الكائنات الحية المختلفة (النباتات والميكروبات بشكل أساسي).

تصور شبكات التمثيل الغذائي عالية الدقة.

تحليل قدرات التخليق الحيوي لشبكات التمثيل الغذائي.

توقع المسارات ذات الصلة في الشبكات البيوكيميائية.

اعثر على معلومات حول أنظمة المسارات الأيضية من قواعد بيانات أنظمة بيولوجية متعددة في مكان واحد.

تصفح وابحث عن البروتينات بناءً على وظائفها البيولوجية.

اعثر على معلومات حول شبكات التمثيل الغذائي.

قواعد البيانات لتحليل الأحداث والمسارات الحالة للبروتين.

تفسير بيانات التعبير الجيني التي تم الحصول عليها من تجارب ميكروأري.

ابحث عن قاعدة البيانات والأدوات ذات الصلة بدراسة المسار البيولوجي من قائمة الموارد الشاملة هذه.

البحث عن معلومات المسار البيولوجي العامة وتصورها.

ابحث عن معلومات وراثية ووظيفية متكاملة عن الجينات البيروكسيسومية في الإنسان والخميرة.

تطبيق لرسم خرائط الجينات بدائية النواة والبروتينات المقابلة لشبكات تنظيم الجينات والتمثيل الغذائي الشائعة.

تحليل كيفية ارتباط قائمة الجينات ببعضها البعض.

اعثر على معلومات شاملة عن المسار البيولوجي من مورد منسق للمسارات الأساسية وردود الفعل في علم الأحياء البشري.

اعثر على معلومات حول توضيح المسار واكتشاف المسار في علم الأيض ، وعلم النسخ ، والبروتينات ، وبيولوجيا الأنظمة.

إجراء تحليل بيولوجيا لنظم Pseudomonas.

انظر إلى بنية البروتين من منظور يجند وموقع الارتباط.

ابحث عن بيانات EST من مجموعة واسعة من حقيقيات النوى.

توقع منطق التمثيل الغذائي.

ابحث عن المعلومات المنسقة حول التقويض الميكروبي والتحولات الحيوية ذات الصلة ، في المقام الأول عن الملوثات البيئية.

اعثر على معلومات حول مسارات النسخ.

أداة لتصور المسار والتحرير والتنبؤ والبناء.

تحديد المسارات ومجموعات الجينات المرتبطة بالسمات.

يدعم نظام مكتبة العلوم الصحية العلوم الصحية في جامعة بيتسبرغ.

& نسخة 1996-2014 نظام مكتبة العلوم الصحية ، جامعة بيتسبرغ. كل الحقوق محفوظة.
اتصل بمسؤول الموقع


محتويات

يوفر إعادة البناء الأيضي منصة رياضية منظمة للغاية يمكن من خلالها فهم بيولوجيا أنظمة المسارات الأيضية داخل الكائن الحي. [2] أدى تكامل المسارات الأيضية الكيميائية الحيوية مع تسلسل الجينوم المشروح والمتوفر بسرعة إلى تطوير ما يسمى بنماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم. ببساطة ، تربط هذه النماذج الجينات الأيضية بمسارات التمثيل الغذائي. بشكل عام ، كلما توفر المزيد من المعلومات حول علم وظائف الأعضاء والكيمياء الحيوية وعلم الوراثة للكائن المستهدف ، كانت القدرة التنبؤية للنماذج المعاد بناؤها أفضل. من الناحية الميكانيكية ، فإن عملية إعادة بناء شبكات التمثيل الغذائي بدائية النواة وحقيقية النواة هي نفسها بشكل أساسي. بعد قولي هذا ، فإن إعادة بناء حقيقيات النوى عادة ما تكون أكثر صعوبة بسبب حجم الجينوم ، وتغطية المعرفة ، وتعدد المقصورات الخلوية. [2] تم إنشاء أول نموذج استقلابي على نطاق الجينوم في عام 1995 لـ المستدمية النزلية. [3] أول كائن متعدد الخلايا ، C. ايليجانس، أعيد بناؤها في عام 1998. [4] منذ ذلك الحين ، تم تشكيل العديد من عمليات إعادة البناء. للحصول على قائمة عمليات إعادة البناء التي تم تحويلها إلى نموذج والتحقق من صحتها تجريبياً ، راجع http://sbrg.ucsd.edu/InSilicoOrganisms/OtherOrganisms.

الكائن الحي الجينات في الجينوم الجينات في النموذج تفاعلات المستقلبات تاريخ إعادة الإعمار المرجعي
المستدمية النزلية 1,775 296 488 343 يونيو 1999 [3]
الإشريكية القولونية 4,405 660 627 438 مايو 2000 [5]
خميرة الخميرة 6,183 708 1,175 584 فبراير 2003 [6]
موس العضلات 28,287 473 1220 872 يناير 2005 [7]
الانسان العاقل 21,090 [8] 3,623 3,673 -- يناير 2007 [9]
السل الفطري 4,402 661 939 828 يونيو 2007 [10]
العصوية الرقيقة 4,114 844 1,020 988 سبتمبر 2007 [11]
Synechocystis sp. PCC6803 3,221 633 831 704 أكتوبر 2008 [12]
السالمونيلا تيفيموريوم 4,489 1,083 1,087 774 أبريل 2009 [13]
نبات الأرابيدوبسيس thaliana 27,379 1,419 1,567 1,748 فبراير 2010 [14]

تحرير الموارد

نظرًا لأن الجدول الزمني لتطوير عمليات إعادة البناء حديث جدًا ، فقد تم إنشاء معظم عمليات إعادة البناء يدويًا. ومع ذلك ، يوجد الآن عدد غير قليل من الموارد التي تسمح بالتجميع شبه التلقائي لعمليات إعادة البناء هذه والتي يتم استخدامها نظرًا للوقت والجهد اللازمين لإعادة الإعمار. يمكن تطوير إعادة بناء سريعة أولية تلقائيًا باستخدام موارد مثل PathoLogic أو ERGO بالاشتراك مع موسوعات مثل MetaCyc ، ثم تحديثها يدويًا باستخدام موارد مثل PathwayTools. تسمح هذه الأساليب شبه الآلية بإنشاء مسودة سريعة مع السماح بتعديلات الضبط الدقيقة المطلوبة بمجرد العثور على بيانات تجريبية جديدة. بهذه الطريقة فقط سيواكب مجال إعادة البناء الأيضي الأعداد المتزايدة باستمرار من الجينومات المشروحة.

تحرير قواعد البيانات

  • موسوعة كيوتو للجينات والجينوم (KEGG): قاعدة بيانات للمعلومات الحيوية تحتوي على معلومات عن الجينات والبروتينات والتفاعلات والمسارات. يشمل قسم "كائنات KEGG" ، الذي ينقسم إلى حقيقيات النوى وبدائيات النوى ، العديد من الكائنات الحية التي يمكن البحث عن معلومات الجينات والحمض النووي الخاصة بها عن طريق الكتابة في الإنزيم المختار.
  • BioCyc و EcoCyc و MetaCyc: BioCyc عبارة عن مجموعة من 3000 قاعدة بيانات مسار / جينوم (اعتبارًا من أكتوبر 2013) ، مع كل قاعدة بيانات مخصصة لكائن واحد. على سبيل المثال ، EcoCyc عبارة عن قاعدة بيانات معلوماتية حيوية مفصلة للغاية حول إعادة بناء الجينوم والتمثيل الغذائي لـ الإشريكية القولونية، بما في ذلك الأوصاف الدقيقة لـ بكتريا قولونية مسارات الإشارات والشبكة التنظيمية. يمكن أن تعمل قاعدة بيانات EcoCyc كنموذج ونموذج لأي إعادة بناء. بالإضافة إلى ذلك ، تحتوي MetaCyc ، وهي عبارة عن موسوعة من مسارات التمثيل الغذائي والإنزيمات المحددة تجريبياً ، على 2100 مسار أيضي و 11400 تفاعل أيضي (أكتوبر 2013).
  • إنزيم: قاعدة بيانات مصطلحات الإنزيم (جزء من خادم البروتينات ExPASy التابع للمعهد السويسري للمعلوماتية الحيوية). بعد البحث عن إنزيم معين في قاعدة البيانات ، يمنحك هذا المورد التفاعل المحفز. لدى ENZYME روابط مباشرة لقواعد بيانات الجينات / الإنزيم / الأدب الأخرى مثل KEGG و BRENDA و PUBMED.
  • بريندا: قاعدة بيانات شاملة للإنزيمات تسمح بالبحث عن الإنزيم بالاسم أو رقم EC أو الكائن الحي.
  • BiGG: قاعدة معرفية لعمليات إعادة بناء شبكة التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم على نطاق كيميائي حيوي ووراثي وجينومي.
  • ميتاتيجر: عبارة عن مجموعة من الملامح الأيضية ومعلومات النشوء والتطور على مجموعة متنوعة تصنيفيًا من حقيقيات النوى والتي توفر تسهيلات جديدة لعرض ومقارنة الملامح الأيضية بين الكائنات الحية.

أدوات النمذجة الأيضية

  • أدوات المسار: حزمة برامج المعلوماتية الحيوية التي تساعد في بناء قواعد بيانات المسار / الجينوم مثل EcoCyc. [15] تم تطوير Pathway Tools بواسطة Peter Karp ومساعديه في SRI International Bioinformatics Research Group ، وتحتوي على عدة مكونات. تأخذ وحدة PathoLogic الخاصة بها جينومًا مشروحًا لكائن حي وتستنتج التفاعلات الأيضية المحتملة والمسارات لإنتاج قاعدة بيانات مسار / جينوم جديدة. يمكن لمكون MetaFlux الخاص به إنشاء نموذج استقلابي كمي من قاعدة بيانات المسار / الجينوم باستخدام تحليل توازن التدفق. يوفر مكون Navigator الخاص به أدوات استعلام وتصور واسعة النطاق ، مثل تصور المستقلبات والمسارات وشبكة التمثيل الغذائي الكاملة.
  • بالتالي: خدمة قائمة على الاشتراك طورتها شركة Integrated Genomics. يدمج البيانات من كل مستوى بما في ذلك البيانات الجينومية والكيميائية الحيوية والأدب والتحليل عالي الإنتاجية في شبكة شاملة سهلة الاستخدام من المسارات الأيضية وغير الاستقلابية.
  • مترجم KEGG: [16] [17] تطبيق مستقل سهل الاستخدام يمكنه تصور وتحويل ملفات KEGG (ملفات XML بتنسيق KGML) إلى تنسيقات إخراج متعددة. على عكس المترجمين الآخرين ، يدعم KEGGtranslator عددًا كبيرًا من تنسيقات الإخراج ، وهو قادر على زيادة المعلومات في المستندات المترجمة (على سبيل المثال ، تعليقات MIRIAM التوضيحية) خارج نطاق مستند KGML ، ويقوم بتعديل المكونات المفقودة إلى ردود الفعل المجزأة داخل المسار للسماح بمحاكاة تلك . يحول KEGGtranslator هذه الملفات إلى SBML و BioPAX و SIF و SBGN و SBML بامتداد نمذجة نوعي [18] GML و GraphML و JPG و GIF و LaTeX وما إلى ذلك.
  • نموذج SEED: مورد عبر الإنترنت للتحليل والمقارنة وإعادة البناء ومعالجة نماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم. [19] يمكن للمستخدمين إرسال تسلسل الجينوم إلى نظام التعليق التوضيحي لـ RAST ، ويمكن أن يتم نقل التعليق التوضيحي الناتج تلقائيًا إلى ModelSEED لإنتاج مسودة نموذج التمثيل الغذائي. يبني ModelSEED تلقائيًا شبكة من التفاعلات الأيضية ، وارتباطات تفاعل البروتين الجيني لكل تفاعل ، وتفاعل تكوين الكتلة الحيوية لكل جينوم لإنتاج نموذج التمثيل الغذائي الميكروبي الذي يمكن محاكاته باستخدام تحليل توازن التدفق.
  • MetaMerge: خوارزمية للتوفيق شبه التلقائي بين زوج من عمليات إعادة بناء الشبكة الأيضية الموجودة في نموذج شبكة استقلاب واحد. [20]
  • CoReCo: [21] [22] خوارزمية لإعادة البناء التلقائي لنماذج التمثيل الغذائي للأنواع ذات الصلة. استخدم الإصدار الأول من البرنامج KEGG كقاعدة بيانات للتفاعل للربط مع تنبؤات رقم EC من CoReCo. يؤدي ملء الفراغ الأوتوماتيكي باستخدام الخريطة الذرية لجميع التفاعلات إلى إنتاج نماذج وظيفية جاهزة للمحاكاة.

أدوات تحرير الأدب

  • PUBMED: هذه مكتبة على الإنترنت تم تطويرها بواسطة المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية ، والتي تحتوي على مجموعة ضخمة من المجلات الطبية. باستخدام الرابط الذي توفره ENZYME ، يمكن توجيه البحث نحو الكائن الحي محل الاهتمام ، وبالتالي استعادة الأدبيات حول الإنزيم واستخدامه داخل الكائن الحي.

منهجية لصياغة إعادة الإعمار تحرير

يتم إنشاء إعادة الإعمار من خلال تجميع البيانات من الموارد أعلاه. يمكن استخدام أدوات قواعد البيانات مثل KEGG و BioCyc جنبًا إلى جنب مع بعضها البعض للعثور على جميع الجينات الأيضية في الكائن الحي محل الاهتمام. ستتم مقارنة هذه الجينات بالكائنات الحية وثيقة الصلة التي طورت بالفعل عمليات إعادة بناء للعثور على الجينات المتماثلة وردود الفعل. يتم ترحيل هذه الجينات المتماثلة وردود الفعل من عمليات إعادة البناء المعروفة لتشكيل مشروع إعادة بناء الكائن الحي محل الاهتمام. يمكن لأدوات مثل ERGO و Pathway Tools و Model SEED تجميع البيانات في مسارات لتشكيل شبكة من المسارات الأيضية وغير الأيضية. ثم يتم التحقق من هذه الشبكات وتنقيحها قبل تحويلها إلى محاكاة رياضية. [2]

يتوقف الجانب التنبئي لإعادة البناء الأيضي على القدرة على التنبؤ بالتفاعل الكيميائي الحيوي المحفز بواسطة بروتين باستخدام تسلسل الأحماض الأمينية للبروتين كمدخل ، واستنتاج بنية شبكة التمثيل الغذائي بناءً على مجموعة التفاعلات المتوقعة. تمت صياغة شبكة من الإنزيمات والمستقلبات لربط التسلسلات والوظائف. عندما يتم العثور على بروتين غير مميز في الجينوم ، تتم مقارنة تسلسل الحمض الأميني الخاص به أولاً بتسلسل البروتينات المميزة سابقًا للبحث عن التماثل. عندما يتم العثور على بروتين متماثل ، يُعتبر أن البروتينات لها سلف مشترك ويُستدل على وظائفها على أنها متشابهة. ومع ذلك ، فإن جودة نموذج إعادة البناء تعتمد على قدرته على استنتاج النمط الظاهري بدقة مباشرة من التسلسل ، لذلك لن يكون هذا التقدير التقريبي لوظيفة البروتين كافياً. تم تطوير عدد من الخوارزميات وموارد المعلومات الحيوية لتحسين التخصيصات القائمة على التماثل المتسلسل لوظائف البروتين:

  • InParanoid: يحدد أخصائيي تقويم حقيقيات النوى من خلال النظر فقط في نظائرها.
  • CDD: مورد لتعليق الوحدات الوظيفية في البروتينات. تستخدم مجموعتها من نماذج المجال بنية ثلاثية الأبعاد لتقديم رؤى حول علاقات التسلسل / الهيكل / الوظيفة.
  • InterPro: يوفر التحليل الوظيفي للبروتينات عن طريق تصنيفها في العائلات والتنبؤ بالمجالات والمواقع المهمة.
  • سلسلة: قاعدة بيانات لتفاعلات البروتين المعروفة والمتوقعة.

بمجرد إنشاء البروتينات ، يمكن الحصول على مزيد من المعلومات حول بنية الإنزيم والتفاعلات المحفزة والركائز والمنتجات والآليات والمزيد من قواعد البيانات مثل KEGG و MetaCyc و NC-IUBMB. تتطلب عمليات إعادة البناء الأيضية الدقيقة معلومات إضافية حول قابلية الانعكاس والاتجاه الفسيولوجي المفضل للتفاعل المحفز بالإنزيم والذي يمكن أن يأتي من قواعد البيانات مثل قاعدة بيانات BRENDA أو MetaCyc. [23]

عادة ما تكون إعادة البناء الأيضية الأولية للجينوم بعيدة عن الكمال بسبب التباين العالي والتنوع في الكائنات الحية الدقيقة. غالبًا ما تحتوي قواعد بيانات المسار الأيضي مثل KEGG و MetaCyc على "ثقوب" ، مما يعني أن هناك تحويلًا من ركيزة إلى منتج (أي نشاط إنزيمي) لا يوجد له بروتين معروف في الجينوم يقوم بترميز الإنزيم الذي يسهل التحفيز. ما يمكن أن يحدث أيضًا في عمليات إعادة البناء شبه التلقائية هو أن بعض المسارات يتم توقعها بشكل خاطئ ولا تحدث بالفعل بالطريقة المتوقعة. [23] ولهذا السبب ، يتم إجراء تحقق منهجي للتأكد من عدم وجود تناقضات وأن جميع الإدخالات المدرجة صحيحة ودقيقة. [1] علاوة على ذلك ، يمكن البحث في الأدبيات السابقة لدعم أي معلومات تم الحصول عليها من إحدى قواعد بيانات الجينوم والتفاعلات الأيضية العديدة. يوفر هذا مستوى إضافيًا من التأكيد لإعادة الإعمار بأن الإنزيم والتفاعل الذي يحفزه يحدث بالفعل في الكائن الحي.

يمكن أن يؤدي اختلاط الإنزيم والتفاعلات الكيميائية التلقائية إلى إتلاف المستقلبات. ينتج عن تلف المستقلب وإصلاحه أو استباقه تكاليف الطاقة التي يجب دمجها في النماذج. It is likely that many genes of unknown function encode proteins that repair or pre-empt metabolite damage, but most genome-scale metabolic reconstructions only include a fraction of all genes. [24] [25]

Any new reaction not present in the databases needs to be added to the reconstruction. This is an iterative process that cycles between the experimental phase and the coding phase. As new information is found about the target organism, the model will be adjusted to predict the metabolic and phenotypical output of the cell. The presence or absence of certain reactions of the metabolism will affect the amount of reactants/products that are present for other reactions within the particular pathway. This is because products in one reaction go on to become the reactants for another reaction, i.e. products of one reaction can combine with other proteins or compounds to form new proteins/compounds in the presence of different enzymes or catalysts. [1]

Francke وآخرون. [1] provide an excellent example as to why the verification step of the project needs to be performed in significant detail. During a metabolic network reconstruction of اكتوباكيللوس بلانتاروم, the model showed that succinyl-CoA was one of the reactants for a reaction that was a part of the biosynthesis of methionine. However, an understanding of the physiology of the organism would have revealed that due to an incomplete tricarboxylic acid pathway, اكتوباكيللوس بلانتاروم does not actually produce succinyl-CoA, and the correct reactant for that part of the reaction was acetyl-CoA.

Therefore, systematic verification of the initial reconstruction will bring to light several inconsistencies that can adversely affect the final interpretation of the reconstruction, which is to accurately comprehend the molecular mechanisms of the organism. Furthermore, the simulation step also ensures that all the reactions present in the reconstruction are properly balanced. To sum up, a reconstruction that is fully accurate can lead to greater insight about understanding the functioning of the organism of interest. [1]

A metabolic network can be broken down into a stoichiometric matrix where the rows represent the compounds of the reactions, while the columns of the matrix correspond to the reactions themselves. Stoichiometry is a quantitative relationship between substrates of a chemical reaction. In order to deduce what the metabolic network suggests, recent research has centered on a few approaches, such as extreme pathways, elementary mode analysis, [26] flux balance analysis, and a number of other constraint-based modeling methods. [27] [28]

Extreme pathways Edit

Price, Reed, and Papin, [29] from the Palsson lab, use a method of singular value decomposition (SVD) of extreme pathways in order to understand regulation of a human red blood cell metabolism. Extreme pathways are convex basis vectors that consist of steady state functions of a metabolic network. [30] For any particular metabolic network, there is always a unique set of extreme pathways available. [31] Furthermore, Price, Reed, and Papin, [29] define a constraint-based approach, where through the help of constraints like mass balance and maximum reaction rates, it is possible to develop a ‘solution space’ where all the feasible options fall within. Then, using a kinetic model approach, a single solution that falls within the extreme pathway solution space can be determined. [29] Therefore, in their study, Price, Reed, and Papin, [29] use both constraint and kinetic approaches to understand the human red blood cell metabolism. In conclusion, using extreme pathways, the regulatory mechanisms of a metabolic network can be studied in further detail.

Elementary mode analysis Edit

Elementary mode analysis closely matches the approach used by extreme pathways. Similar to extreme pathways, there is always a unique set of elementary modes available for a particular metabolic network. [31] These are the smallest sub-networks that allow a metabolic reconstruction network to function in steady state. [32] [33] [34] According to Stelling (2002), [33] elementary modes can be used to understand cellular objectives for the overall metabolic network. Furthermore, elementary mode analysis takes into account stoichiometrics and thermodynamics when evaluating whether a particular metabolic route or network is feasible and likely for a set of proteins/enzymes. [32]

Minimal metabolic behaviors (MMBs) Edit

In 2009, Larhlimi and Bockmayr presented a new approach called "minimal metabolic behaviors" for the analysis of metabolic networks. [35] Like elementary modes or extreme pathways, these are uniquely determined by the network, and yield a complete description of the flux cone. However, the new description is much more compact. In contrast with elementary modes and extreme pathways, which use an inner description based on generating vectors of the flux cone, MMBs are using an outer description of the flux cone. This approach is based on sets of non-negativity constraints. These can be identified with irreversible reactions, and thus have a direct biochemical interpretation. One can characterize a metabolic network by MMBs and the reversible metabolic space.

Flux balance analysis Edit

A different technique to simulate the metabolic network is to perform flux balance analysis. This method uses linear programming, but in contrast to elementary mode analysis and extreme pathways, only a single solution results in the end. Linear programming is usually used to obtain the maximum potential of the objective function that you are looking at, and therefore, when using flux balance analysis, a single solution is found to the optimization problem. [33] In a flux balance analysis approach, exchange fluxes are assigned to those metabolites that enter or leave the particular network only. Those metabolites that are consumed within the network are not assigned any exchange flux value. Also, the exchange fluxes along with the enzymes can have constraints ranging from a negative to positive value (ex: -10 to 10).

Furthermore, this particular approach can accurately define if the reaction stoichiometry is in line with predictions by providing fluxes for the balanced reactions. Also, flux balance analysis can highlight the most effective and efficient pathway through the network in order to achieve a particular objective function. In addition, gene knockout studies can be performed using flux balance analysis. The enzyme that correlates to the gene that needs to be removed is given a constraint value of 0. Then, the reaction that the particular enzyme catalyzes is completely removed from the analysis.

Dynamic simulation and parameter estimation Edit

In order to perform a dynamic simulation with such a network it is necessary to construct an ordinary differential equation system that describes the rates of change in each metabolite's concentration or amount. To this end, a rate law, i.e., a kinetic equation that determines the rate of reaction based on the concentrations of all reactants is required for each reaction. Software packages that include numerical integrators, such as COPASI or SBMLsimulator, are then able to simulate the system dynamics given an initial condition. Often these rate laws contain kinetic parameters with uncertain values. In many cases it is desired to estimate these parameter values with respect to given time-series data of metabolite concentrations. The system is then supposed to reproduce the given data. For this purpose the distance between the given data set and the result of the simulation, i.e., the numerically or in few cases analytically obtained solution of the differential equation system is computed. The values of the parameters are then estimated to minimize this distance. [36] One step further, it may be desired to estimate the mathematical structure of the differential equation system because the real rate laws are not known for the reactions within the system under study. To this end, the program SBMLsqueezer allows automatic creation of appropriate rate laws for all reactions with the network. [37]

Synthetic accessibility Edit

Synthetic accessibility is a simple approach to network simulation whose goal is to predict which metabolic gene knockouts are lethal. The synthetic accessibility approach uses the topology of the metabolic network to calculate the sum of the minimum number of steps needed to traverse the metabolic network graph from the inputs, those metabolites available to the organism from the environment, to the outputs, metabolites needed by the organism to survive. To simulate a gene knockout, the reactions enabled by the gene are removed from the network and the synthetic accessibility metric is recalculated. An increase in the total number of steps is predicted to cause lethality. Wunderlich and Mirny showed this simple, parameter-free approach predicted knockout lethality in بكتريا قولونية و S. cerevisiae as well as elementary mode analysis and flux balance analysis in a variety of media. [38]

  • Several inconsistencies exist between gene, enzyme, reaction databases, and published literature sources regarding the metabolic information of an organism. A reconstruction is a systematic verification and compilation of data from various sources that takes into account all of the discrepancies.
  • The combination of relevant metabolic and genomic information of an organism.
  • Metabolic comparisons can be performed between various organisms of the same species as well as between different organisms.
  • Analysis of synthetic lethality [39]
  • Predict adaptive evolution outcomes [40]
  • Use in metabolic engineering for high value outputs

Reconstructions and their corresponding models allow the formulation of hypotheses about the presence of certain enzymatic activities and the production of metabolites that can be experimentally tested, complementing the primarily discovery-based approach of traditional microbial biochemistry with hypothesis-driven research. [41] The results these experiments can uncover novel pathways and metabolic activities and decipher between discrepancies in previous experimental data. Information about the chemical reactions of metabolism and the genetic background of various metabolic properties (sequence to structure to function) can be utilized by genetic engineers to modify organisms to produce high value outputs whether those products be medically relevant like pharmaceuticals high value chemical intermediates such as terpenoids and isoprenoids or biotechnological outputs like biofuels. [42]

Metabolic network reconstructions and models are used to understand how an organism or parasite functions inside of the host cell. For example, if the parasite serves to compromise the immune system by lysing macrophages, then the goal of metabolic reconstruction/simulation would be to determine the metabolites that are essential to the organism's proliferation inside of macrophages. If the proliferation cycle is inhibited, then the parasite would not continue to evade the host's immune system. A reconstruction model serves as a first step to deciphering the complicated mechanisms surrounding disease. These models can also look at the minimal genes necessary for a cell to maintain virulence. The next step would be to use the predictions and postulates generated from a reconstruction model and apply it to discover novel biological functions such as drug-engineering and drug delivery techniques.


Metabolism of Carbohydrates: 10 Cycles (With Diagram)

This article throws light upon the ten major pathways/cycles of carbohydrate metabolism. The ten pathways/cycles of carbohydrate metabolism are:

(1) Glycolysis (2) Conversion of Pyruvate to Acetyl COA (3) Citric Acid Cycle (4) Gluconeogenesis (5) Glycogen Metabolism (6) Glycogenesis (7) Glycogenolysis (8) Hexose Monophosphate Shunt (9) Glyoxylate Cycle and (10) Photosynthesis.

Carbohydrates are the major source of energy for the living cells. The monosaccharide glucose is the central molecule in carbohydrate metabolism since all the major pathways of carbohydrate metabolism are connected with it (Fig. 67.3).

Glucose is utilized as a source of energy, it is synthesized from non-carbohydrate precursors and stored as glycogen to release glucose as and when the need arises. The other monosaccharide’s important in carbohydrate metabolism are fructose, galactose and mannose.

The fasting blood glucose level in normal humans is 60-100 mg/dl (4.5-5.5 mmol/l) and it is very efficiently maintained at this level.

The outlines of major pathways/cycles of carbohydrate metabolism are described:

Cycle # 1. Glycolysis:

Glycolysis is derived from the Greek words (glycose—sweet or sugar lysis—dissolution). It is a universal pathway in the living cells. Glycolysis is defined as the sequence of reactions converting glucose (or glycogen) to pyruvate or lactate, with the production of ATP (Fig. 67.4).

Salient features:

1. Glycolysis (also known as Embden-Meyerhof pathway) takes place in all cells of the body. The enzymes of this pathway are present in the cytosomal fraction of the cell.

2. Glycolysis occurs in the absence of oxygen (anaerobic) or in the presence of oxygen (aerobic). Lactate is the end product under anaerobic condition. In the aerobic condition, pyruvate is formed, which is then oxidized to CO2 و ح2س.

3. Glycolysis is a major pathway for ATP synthesis in tissues lacking mitochondria, e.g. erythrocytes, cornea, lens etc.

4. Glycolysis is very essential for brain which is dependent on glucose for energy. The glucose in brain has to undergo glycolysis before it is oxidized to CO2 و ح2س.

5. Glycolysis (anaerobic) may be summarized by the net reaction

Glucose + 2ADP + 2Pi → 2 Lactate + 2ATP

6. Reversal of glycolysis along with the alternate arrangements made at the irreversible steps will result in the synthesis of glucose (gluconeogenesis).

Cycle # 2. Conversion of Pyruvate to Acetyl COA:

Pyruvate is converted to acetyl CoA by oxidative decarboxylation. This is an irreversible reaction, catalysed by a multi-enzyme complex, known as pyruvate dehydrogenase complex (PDH), which is found only in the mitochondria. High concentrations of PDH are found in cardiac muscle and kidney. The enzyme PDH requires five cofactors (coenzymes), namely — TPP, lipoamide, FAD, coenzyme A and NAD + (lipoamide contains lipoic acid linked to ɛ-amino group of lysine).

The overall reaction of PDH is:

Cycle # 3. Citric Acid Cycle:

The citric acid cycle (Krebs cycle or tricarboxylic acid—TCA cycle) is the most important metabolic pathway for the energy supply to the body. About 65-70% of the ATP is synthesized in Krebs cycle. Citric acid cycle essentially involves the oxidation of acetyl CoA to CO2 و ح2س.

The citric acid cycle is the final common oxidative pathway for carbohydrates, fats and amino acids. This cycle not only supplies energy but also provides many intermediates required for the synthesis of amino acids, glucose, heme etc. Krebs cycle is the most important central pathway connecting almost all the individual metabolic pathways (either directly or indirectly). The enzymes of TCA cycle are located in mitochondrial matrix, in close proximity to the electron transport chain.

Krebs cycle basically involves the combination of a two carbon acetyl CoA with a four carbon oxaloacetate to produce a six carbon tricarboxylic acid, citrate. In the reactions that follow, the two carbons are oxidized to CO, and oxaloacetate is regenerated and recycled. Oxaloacetate is considered to play a catalytic role in citric acid cycle. The reactions of Krebs cycle are depicted in Fig. 67.5.

Cycle # 4. Gluconeogenesis:

The synthesis of glucose or glycogen from non-carbohydrate compounds is known as gluconeogenesis. The major substrates/precursors for gluconeogenesis are lactate, pyruvate, glucogenic amino acids, propionate and glycerol.

Location of gluconeogenesis:

Gluconeogenesis occurs mainly in the cytosol, although some precursors are produced in the mitochondria. Gluconeogenesis mostly takes place in liver and, to some extent, in kidney matrix (about one-tenth of liver capacity).

Reactions of gluconeogenesis:

Gluconeogenesis closely resembles the reversed pathway of glycolysis, although it is not the complete reversal of glycolysis. Essentially, 3 (out of 10) reactions of glycolysis are irreversible. The seven reactions are common for both glycolysis and gluconeogenesis. The three irreversible steps of glycolysis are catalysed by the enzymes, namely hexokinase, phosphofructokinase and pyruvate kinase.

Cycle # 5. Glycogen Metabolism:

Glycogen is the storage form of glucose in animals, as is starch in plants. It is stored mostly in liver (6-8%) and muscle (1-2%). Due to more muscle mass, the quantity of glycogen in muscle (250 g) is about three times higher than that in the liver (75 g).

Functions of glycogen:

The prime function of liver glycogen is to maintain the blood glucose levels, particularly between meals. Liver glycogen stores increase in a well-fed state which are depleted during fasting. Muscle glycogen serves as a fuel reserve for the supply of ATP during muscle contraction.

Cycle # 6. Glycogenesis:

The synthesis of glycogen from glucose is glycogenesis. Glycogenesis takes place in the cytosol and requires ATP and UTP, besides glucose.

Cycle # 7. Glycogenolysis:

The degradation of stored glycogen in liver and muscle constitutes glycogenolysis. The pathway for the synthesis and degradation of glycogen are not reversible. An independent set of enzymes present in the cytosol carry out glycogenolysis. Glycogen is degraded by breaking α-1, 4- and α-1, 6-glycosidic bonds.

Cycle # 8. Hexose Monophosphate Shunt:

Hexose monophosphate pathway or HMP shunt is also called pentose phosphate pathway or phosphogluconate pathway. This is an alternative pathway to glycolysis and TCA cycle for the oxidation of glucose. However, HMP shunt is more anabolic in nature, since it is concerned with the biosynthesis of NADPH and pentose’s.

Location of the pathway:

The enzymes of HMP shunt are located in the cytosol. The tissues such as liver, adipose tissue, adrenal gland, erythrocytes, testes and lactating mammary gland, are highly active in HMP shunt. Most of these tissues are involved in the biosynthesis of fatty acids and steroids which are dependent on the supply of NADPH.

Reactions of HMP shunt:

The sequence of reactions of HMP shunt is depicted in Fig. 67.6.

Significance of HMP shunt:

HMP shunt is unique in generating two impor­tant products—pentose’s and NADPH—needed for the biosynthetic reactions and other functions.

A. Importance of pentose’s:

In the HMP shunt, hexoses are converted into pentose’s, the most important being ribose 5-phosphate. This pentose or its derivatives are useful for the synthesis of nucleic acids (RNA and DNA) and many nucleotides such as ATP, NAD + , FAD and CoA.

B. Importance of NADPH:

1. NADPH is required for the reductive biosynthesis of fatty acids and steroids, hence HMP shunt is more active in the tissues concerned with lipogenesis, e.g. adipose tissue, liver etc.

2. NADPH is used in the synthesis of certain amino acids involving the enzyme glutamate dehydrogenase.

3. There is a continuous production of H2ا2 in the living cells which can chemically damage unsaturated lipids, proteins and DNA. This is, however, prevented to a large extent through antioxidant reactions involving NADPH. Gluta­thione mediated reduction of H2ا2 is given hereunder

Glutathione (reduced, GSH) detoxifies H2ا2, peroxidase catalyses this reaction. NADPH is responsible for the regeneration of reduced glutathione from the oxidized one.

Cycle # 9. Glyoxylate Cycle:

The animals, including man, cannot carry out the net synthesis of carbohydrate from fat. However, the plants and many microorganisms are equipped with the metabolic machinery—namely the glyoxylate cycle—to convert fat into carbohydrates. This pathway is very significant in the germinating seeds where the stored triacylglycerol (fat) is converted to sugars to meet the energy needs.

The glyoxylate cycle is regarded as an anabolic variant of citric acid cycle and is depicted in Fig. 67.7.

Cycle # 10. Photosynthesis:

The synthesis of carbohydrates in green plants photosynthesis. It is now recognized that photosynthesis primarily involves the process of energy transduction in which light energy is converted into chemical energy (in the form of oxidizable carbon compounds).

It is an established fact that all the energy consumed by the biological systems arises from the solar energy that is trapped in the photosynthesis. The basic equation of photosynthesis is given below.

In the above equation, (CH2O) represents carbohydrate. Photosynthesis in the green plants occurs in the chloroplasts, a specialized organelles. The mechanism of photosynthesis is complex, involving many stages, and participation of various macromolecules and macromolecules.

The role of photosystems:

The initial step in the photosynthesis is the by assimilation of carbon dioxide is referred to as absorption of light by chlorophyll molecules in the chloroplasts. This results in the production of excitation energy which is transferred from one chlorophyll molecule to another, until it is trapped by a reaction center. The light-activated transfer of an electron to an acceptor (photosystems) occurs at the reaction center.

Photosynthesis primarily requires the interactions of two distinct photosystems (I and II). Photosystem I generates a strong reductant that results in the formation of NADPH. Photosystem II produces a strong oxidant that forms O2 من ح2O. Further, the generation of ATP occurs as electrons flow from photosystem II to photosystem I (Fig. 67.8). Thus, light is responsible for the flow of electrons from H2O to NADPH with a concomitant generation of ATP.

The Calvin cycle:

The dark phase of photosynthesis is referred to as Calvin cycle. In this cycle, the ATP and NADPH produced in the light reaction (described above) are utilized to convert CO2 to hexoses and other organic compounds (Fig. 67.9). The Calvin cycle starts with a reaction of CO2 and ribulose 1, 5-bisphosphate to form two molecules 3-phosphoglycerate. This 3-phosphoglycerate can be converted to fructose 6-phosphate, glucose 6-phosphate and other carbon compounds.


Virtual metabolic humans, Harvey and Harvetta, novel computational models for personalised medicine

Credit: Science Foundation Ireland (SFI)

We are all unique. Our health is determined by our inherent genetic differences combined with our lifestyles and the environments in which we live. This unique identity means that a "one size fits all" approach is no longer accepted as the best way to manage our individual health. There is a demand for new "personalised" approaches to better manage our health and to target therapies to achieve optimum health outcomes.

By combining and analysing information about our genome, with other clinical and diagnostic information, patterns can be identified that can help to determine our individual risk of developing disease, detect illness earlier and determine the most effective interventions to help improve health, be they medicines, lifestyle choices, or even simple changes in diet.

Researchers, led by Prof Ines Thiele, a Principal Investigator at APC Microbiome Ireland SFI Research Centre, who is based in National University of Ireland, Galway, have developed whole-body computational models—Harvey and Harvetta. These virtual humans represent whole-body metabolism, physiology, diet and the gut microbiome. These new models successfully predict known biomarkers of inherited metabolic diseases and enable exploration of potential metabolic interactions between humans and their gut microbiomes at a personal level.

Precision, or personalised, medicine requires realistic, mechanistic computational models that capture the complexity of the human representing each individual's physiology, dietary habits, metabolism and microbiomes. Molecular biology has yielded great insight into the 'parts list' for human cells, but it remains challenging to integrate these parts into a virtual whole human body. The Virtual Human Physiome project has generated comprehensive computational models about the anatomy and physiology of human organs but has yet to be connected with molecular level processes and their underlying networks of genes, proteins, and biochemical reactions.

Prof Thiele's team tackled this challenge to develop the first whole-body, sex-specific, organ-resolved computational models of human metabolism, which mechanistically connect anatomy and physiology with molecular level metabolic processes. Their study is published today in the prestigious journal بيولوجيا النظم الجزيئية.

Harvey and Harvetta are virtual male and female human metabolic models, respectively, built from literature and data on human metabolism, anatomy and physiology as well as biochemical, metabolomic and proteomic data. They are anatomically interconnected as whole-body metabolic models, comprised of more than 80,000 biochemical reactions distributed over 26 organs and 6 types of blood cell. Moreover, they can be expanded to include gut microbial metabolism. These unique models enable generation of personalised whole-body metabolic models using an individual's physiological, genomic, biochemical and microbiome data.

Whole-body metabolic model

Generating personalised whole-body metabolic models is an interdisciplinary effort. The development of whole-body models of metabolism required the development of novel algorithms and software for constraint-based modelling of high-dimensional biochemical networks. "A whole-body model is generated by starting with a set of anatomically interconnected generic reconstructions of human metabolism", says Assistant Prof Ronan Fleming, a co-author of the study from the Leiden Academic Centre for Drug Research, Leiden University. "This draft model had in excess of 300 thousand dimensions, which was then pared down to approximately 80 thousand organ-specific reactions using efficient algorithms and high-performance computing facilities."

"Harvey and Harvetta will usher in a new era for research into causal host-microbiome relationships and greatly accelerate the development of targeted dietary and microbial intervention strategies" said Prof Ines Thiele, who lead the research. "These models could accelerate insights into pathways involved in sex-specific disease development and progression. Moreover, thanks to the ability to personalize the whole-body metabolic models with clinical, physiological, and omics data, they represent a significant step towards personalised, predictive modelling of dietary and drug interventions and drug toxicity, which lies at the heart of precision medicine."


قم بتنزيل وطباعة هذه المقالة لاستخداماتك العلمية والبحثية والتعليمية الشخصية.

شراء عدد واحد من علم مقابل 15 دولارًا أمريكيًا فقط.

علم

Vol 347, Issue 6220
23 January 2015

أدوات المادة

الرجاء تسجيل الدخول لإضافة تنبيه لهذه المقالة.

By Mathias Uhlén , Linn Fagerberg , Björn M. Hallström , Cecilia Lindskog , Per Oksvold , Adil Mardinoglu , Åsa Sivertsson , Caroline Kampf , Evelina Sjöstedt , Anna Asplund , IngMarie Olsson , Karolina Edlund , Emma Lundberg , Sanjay Navani , Cristina Al-Khalili Szigyarto , Jacob Odeberg , Dijana Djureinovic , Jenny Ottosson Takanen , Sophia Hober , Tove Alm , Per-Henrik Edqvist , Holger Berling , Hanna Tegel , Jan Mulder , Johan Rockberg , Peter Nilsson , Jochen M. Schwenk , Marica Hamsten , Kalle von Feilitzen , Mattias Forsberg , Lukas Persson , Fredric Johansson , Martin Zwahlen , Gunnar von Heijne , Jens Nielsen , Fredrik Pontén

Transcriptomics and immunohistochemistry map protein expression across 32 human tissues.


HumanCyc: Encyclopedia of Human Genes and Metabolism

HumanCyc provides an encyclopedic reference on human metabolic pathways, the human genome, and human metabolites.

HumanCyc is part of the larger BioCyc collection of thousands of Pathway/Genome Databases for sequenced genomes. Click the "Change Current Database" button above to explore the available databases.

أدوات

HumanCyc provides tools for querying, visualizing, and analyzing the underlying database, and for analyzing omics data:

  • Multiple pathway-analysis methods are available for omics and multi-omics datasets including painting data onto pathway diagrams and the metabolic-map diagram
  • Store groups of genes and pathways in your account as SmartTables share, analyze, transform those groups
  • Search for paths in the metabolic network using the Metabolism &rarr Metabolic Route Search tool

HumanCyc Curation

Curation primarily affects information on pathways and corresponding enzyme pages. HumanCyc is a partially curated database and is a work in progress it is incomplete in many respects, and may contain errors.

HumanCyc contains few signaling pathways. It is not yet compartmentalized nor tissue-specific.

For information regarding most recently curated pathways see the Release Notes.


Biochemical Pathway Maps

Following the outstanding success of the two posters for over four decades, and of the electronic version hosted on ExPASy for more than 20 years (1994-2016), Roche has created a new electronic version of Biochemical Pathways.

This is freely accessible to everybody interested such as biochemists, graduate and undergraduate students, teachers and pupils, and allows to explore both المسارات الأيضية و Cellular and Molecular Processes.

The electronic Biochemical Pathways allows the user to search the wall charts with keywords, set focus effects, activate filtering functions and zooming in on the details and elements of interest. Through a simple navigational tool, the digital version has greatly simplified the user experience and ease of navigation.

To access ExPASy's ENZYME Database through the wall charts, simply use the Search function to "activate" the enzyme you are looking for. A list of all matching entries of the "Biochemical Pathways" wall chart will be given. Click on the enzyme name to navigate to the corresponding ENZYME database entry.

Hard copy

More than 700'000 hard copies of the wall charts have been distributed to medical and life-science researchers and students around the world. The Biochemical Pathway posters are available for download/printing : Please do NOT email ExPASy staff with enquiries on this subject.


شاهد الفيديو: ما هو التمثيل الغذائي للجسم (شهر فبراير 2023).