Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Системная биология – сети
Содержание
- 1. Системная биология – сети
- 2. разные сетибелок-белковые взаимодействиярегуляторные сети (фактор-ген)метаболические
- 3. свойства сетейN = количество вершинраспределение степеней вершин
- 4. случайная сетьпуассоновское распределение P(k) = exp(-λ)
- 5. scale-free networkP(k) ~ k–γ γ>3 – ничего особенного 2
- 6. Random and scale-free P(k) (linear and log scales)
- 7. Коэффи-циент класте-ризацииМера связи между соседями данной вершины
- 8. примерыбелок-белковые взаимодействиясинтетические леталирегуляция транскрипцииметаболические сети
- 9. Yeast protein interaction network Data from the
- 10. Слайд 10
- 11. Гигантская компонента в графе белок-белковых взаимодействий в
- 12. Белок-белковые взаимодействия в дрожжах: P(k) и размеры связных компонент
- 13. Synthetic lethals in yeast
- 14. Rank vs. degree for metabolites and reactions in Helicobacter pylori
- 15. Transcription regulatory network in baker’s yeast
- 16. регуляция транскрипции (дрожжи, ChIP-chip)A: in-degree (относительно регулируемых
- 17. Transcription regulatory network in Homo Sapiens
- 18. Transcription regulatory network in E. coli
- 19. зависимость физиологических и геномных свойств от топологиидрожжи:~10%
- 20. party hubs и date hubsБимодальное распределение корреляций
- 21. Устойчивость к атаке (распадение гигантской компоненты)
- 22. мотивыкликимного в графах белок-белковых взаимодействий (масс-спек. анализ
- 23. Регуляторный каскадR – транскрипционная регуляцияХ – ко-экспрессия
- 24. R – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеН – гомология
- 25. Субъединицы факторов транскрипцииR – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеН – гомология
- 26. R – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессияН – гомология
- 27. РегулоныR – транскрипционная регуляцияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессияН – гомология
- 28. Р – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия
- 29. Ко-экспрессия в комплексахР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия
- 30. S – синтетические летали (слабость)Н – гомология
- 31. Взаимозаменяемость паралогов (?)S – синтетические летали (слабость)Н – гомология
- 32. Компенсаторные комплексы (?)S – синтетические летали (слабость)Н – гомологияР – белок-белковое взаимодействиеХ – ко-экспрессия
- 33. Четверные мотивы: взаимозаменяемость
- 34. Почти все “bi-fan” мотивы связаны друг с другомРегуляция транскрипции в E.coli
- 35. эволюцияrich get richerдупликациислучайные рождения/исчезновение ребер
- 36. Слайд 36
- 37. Скачать презентанцию
разные сетибелок-белковые взаимодействиярегуляторные сети (фактор-ген)метаболические
Слайды и текст этой презентации
Слайд 3свойства сетей
N = количество вершин
распределение степеней вершин
P(k) = вероятность
того, что у случайно взятой вершины будет k ребер
пути между вершинами L
Слайд 4случайная сеть
пуассоновское распределение
P(k) = exp(-λ) λk / k!
Теорема Эрдеша-Реньи:
фазовый переход – возникновение гигантской компоненты
средняя длина пути ~ log
N
Слайд 5scale-free network
P(k) ~ k–γ
γ>3 – ничего особенного
2
hubs, иерархия
γ=2 большой hub, соединенный с большой долей вершин
При
γ<3 удаление случайной вершины не разрушает сеть, удаление hub’а – разрушаетсредняя длина пути (при 2<γ<3) ~ log log N
Слайд 8примеры
белок-белковые взаимодействия
синтетические летали
регуляция транскрипции
метаболические сети
Слайд 9Yeast 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 proteins87% nodes in the largest component
The highest connected protein interacts with 285 others!
Figure shows only nuclear proteins
Слайд 11Гигантская компонента в графе белок-белковых взаимодействий в дрожжах
Красный – летальная
мутация
Оранжевый – медленный рост
Желтый – неизвестно
Зеленый – нелетальная мутация
Слайд 15Transcription 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 16регуляция 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 графВ: out-degree (относительно факторов): гистограмма количества факторов, связывающих заданное количество промоторов – scale-free
Слайд 17Transcription regulatory
network in Homo Sapiens
Data courtesy of Ariadne
Genomics obtained from the literature search: 1449 regulations among 689
proteinsPositive 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 18Transcription 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 19зависимость физиологических и геномных свойств от топологии
дрожжи:
~10% genes with
links are essential
>60% genes with >15 links are essential
гены
с большим числом связейс большей вероятностью имеют ортологов в многоклеточных эукариотах
ближе к ортологам из C. elegans
Слайд 20party 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 21Устойчивость к атаке
(распадение гигантской компоненты)
основа сети
– party hubs
Красный:
атака на party hubs
Коричневый: атака на все хабы
Голубой: атака на
date hubsЗеленый: атака на случайные белки
Слайд 22мотивы
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 25Субъединицы факторов транскрипции
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Н –
гомология
Слайд 26R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия
Н –
гомология
Слайд 27Регулоны
R – транскрипционная регуляция
Р – белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия
Н –
гомология
Слайд 32Компенсаторные комплексы (?)
S – синтетические летали (слабость)
Н – гомология
Р –
белок-белковое взаимодействие
Х – ко-экспрессия
Теги
