Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Системная биология – сети

Содержание

разные сетибелок-белковые взаимодействиярегуляторные сети (фактор-ген)метаболические
Системная биология – сетиМ.Гельфанд  «Сравнительная геномика»БиБи 4 курс разные сетибелок-белковые взаимодействиярегуляторные сети (фактор-ген)метаболические свойства сетейN = количество вершинраспределение степеней вершин  P(k) = вероятность того, случайная сетьпуассоновское распределение  P(k) = exp(-λ) λk / k!Теорема Эрдеша-Реньи: фазовый scale-free networkP(k) ~ k–γ γ>3 – ничего особенного 2 Random and scale-free P(k)  (linear and log scales) Коэффи-циент класте-ризацииМера связи между соседями данной вершины примерыбелок-белковые взаимодействиясинтетические леталирегуляция транскрипцииметаболические сети Yeast protein interaction network Data from the high-throughput two-hybrid experiment (T. Ito, Гигантская компонента в графе белок-белковых взаимодействий в дрожжахКрасный – летальная мутацияОранжевый – Белок-белковые взаимодействия в дрожжах: P(k) и размеры связных компонент Synthetic lethals in yeast Rank vs. degree for metabolites and reactions in Helicobacter pylori Transcription regulatory  network in baker’s yeast Downloaded from the  YPD регуляция транскрипции (дрожжи, ChIP-chip)A: in-degree (относительно регулируемых генов): гистограмма (в полулогарифмических координатах) Transcription regulatory  network in Homo Sapiens Data courtesy of Ariadne Genomics Transcription regulatory  network in E. coli Data (courtesy of Uri Alon) зависимость физиологических и геномных свойств от топологиидрожжи:~10% genes with 60% genes with party hubs и date hubsБимодальное распределение корреляций уровня экспрессииКрасный: hubsГолубой: non-hubsЧерный: случайный Устойчивость к атаке  (распадение гигантской компоненты)   основа сети мотивыкликимного в графах белок-белковых взаимодействий (масс-спек. анализ комплексов – по определению)подграфы фиксированной Регуляторный каскадR – транскрипционная регуляцияХ – ко-экспрессия R – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеН – гомология Субъединицы факторов транскрипцииR – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеН – гомология R – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессияН – гомология РегулоныR – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессияН – гомология Р – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия Ко-экспрессия в комплексахР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия S – синтетические летали (слабость)Н – гомология Взаимозаменяемость паралогов (?)S – синтетические летали (слабость)Н – гомология Компенсаторные комплексы (?)S – синтетические летали (слабость)Н – гомологияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия Четверные мотивы: взаимозаменяемость Почти все “bi-fan” мотивы связаны друг с другомРегуляция транскрипции в E.coli эволюцияrich get richerдупликациислучайные рождения/исчезновение ребер
Слайды презентации

Слайд 2 разные сети
белок-белковые взаимодействия
регуляторные сети (фактор-ген)
метаболические

разные сетибелок-белковые взаимодействиярегуляторные сети (фактор-ген)метаболические

Слайд 3 свойства сетей
N = количество вершин
распределение степеней вершин P(k)

свойства сетейN = количество вершинраспределение степеней вершин P(k) = вероятность того,

= 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 /

случайная сетьпуассоновское распределение P(k) = exp(-λ) λk / k!Теорема Эрдеша-Реньи: фазовый

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

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


2

большой долей вершин
При γ<3 удаление случайной вершины не разрушает сеть, удаление hub’а – разрушает
средняя длина пути (при 2<γ<3) ~ log log N

Слайд 6 Random and scale-free P(k) (linear and log scales)

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

Слайд 7 Коэффи-циент класте-ризации
Мера связи между соседями данной вершины

Коэффи-циент класте-ризацииМера связи между соседями данной вершины

Слайд 8 примеры
белок-белковые взаимодействия
синтетические летали
регуляция транскрипции
метаболические сети

примерыбелок-белковые взаимодействиясинтетические леталирегуляция транскрипцииметаболические сети

Слайд 9 Yeast protein interaction network
Data from the high-throughput

Yeast protein interaction network Data from the high-throughput two-hybrid experiment (T.

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 11 Гигантская компонента в графе белок-белковых взаимодействий в дрожжах
Красный

Гигантская компонента в графе белок-белковых взаимодействий в дрожжахКрасный – летальная мутацияОранжевый

– летальная мутация
Оранжевый – медленный рост
Желтый – неизвестно
Зеленый –

нелетальная мутация

Слайд 12 Белок-белковые взаимодействия в дрожжах: P(k) и размеры связных

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

компонент


Слайд 13 Synthetic lethals in yeast

Synthetic lethals in yeast

Слайд 14 Rank vs. degree for metabolites and reactions in

Rank vs. degree for metabolites and reactions in Helicobacter pylori

Helicobacter pylori


Слайд 15 Transcription regulatory network in baker’s yeast
Downloaded from

Transcription regulatory network in baker’s yeast Downloaded from the YPD database:

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):

регуляция транскрипции (дрожжи, ChIP-chip)A: in-degree (относительно регулируемых генов): гистограмма (в полулогарифмических

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

Transcription regulatory network in Homo Sapiens Data courtesy of Ariadne Genomics

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

Transcription regulatory network in E. coli Data (courtesy of Uri Alon)

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

зависимость физиологических и геномных свойств от топологиидрожжи:~10% genes with 60% 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

party hubs и date hubsБимодальное распределение корреляций уровня экспрессииКрасный: hubsГолубой: non-hubsЧерный:

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 –

Устойчивость к атаке (распадение гигантской компоненты)  основа сети – party

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

мотивыкликимного в графах белок-белковых взаимодействий (масс-спек. анализ комплексов – по определению)подграфы

– 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

Регуляторный каскадR – транскрипционная регуляцияХ – ко-экспрессия

Слайд 24 R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Н –

R – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеН – гомология

гомология



Слайд 25 Субъединицы факторов транскрипции
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое

Субъединицы факторов транскрипцииR – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеН – гомология

взаимодействие
Н – гомология


Слайд 26 R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Х –

R – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессияН – гомология

ко-экспрессия
Н – гомология


Слайд 27 Регулоны
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Х –

РегулоныR – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессияН – гомология

ко-экспрессия
Н – гомология


Слайд 28 Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия


Р – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия

Слайд 29 Ко-экспрессия в комплексах
Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия

Ко-экспрессия в комплексахР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия

Слайд 30 S – синтетические летали (слабость)
Н – гомология


S – синтетические летали (слабость)Н – гомология

Слайд 31 Взаимозаменяемость паралогов (?)
S – синтетические летали (слабость)
Н –

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

гомология


Слайд 32 Компенсаторные комплексы (?)
S – синтетические летали (слабость)
Н –

Компенсаторные комплексы (?)S – синтетические летали (слабость)Н – гомологияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия

гомология
Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия


Слайд 33 Четверные мотивы: взаимозаменяемость

Четверные мотивы: взаимозаменяемость

Слайд 34 Почти все “bi-fan” мотивы связаны друг с другом
Регуляция

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

транскрипции в E.coli


Слайд 35 эволюция
rich get richer
дупликации
случайные рождения/исчезновение ребер

эволюцияrich get richerдупликациислучайные рождения/исчезновение ребер

  • Имя файла: sistemnaya-biologiya-–-seti.pptx
  • Количество просмотров: 136
  • Количество скачиваний: 1