Was bedeutet es, eine Zelle quantitativ zu beschreiben?

Quantitativ im Kontext der Biologie ist ähnlich wie Chemie und bedeutet „wie viel von etwas vorhanden ist“ – zum Beispiel, wie viel von einem bestimmten Protein unter welchen Bedingungen produziert wird.

Jetzt denken Sie vielleicht, dass dies ein einfaches Problem ist, messen Sie einfach das Protein/RNA/DNA und finden Sie es heraus. Allerdings ist es nicht ganz so einfach. Selbst wenn die besten Methoden, die wir haben, wirklich quantitativ waren (siehe z. B. Western-Blot-Quantifizierung zur Messung von Proteinveränderungen), was viele von ihnen nicht sind, können die Veränderungen, die Sie in einem Zelltyp sehen, in einem anderen Zelltyp anders sein (oder sogar zwischen Zelllinien des gleichen Zelltyps) und sicherlich zwischen Spezies.

Sie müssen dann überlegen, wie sehr sich ein Laborstamm von etwas (z. B. ein Bakterium wie Escherichia coli oder eine Zelllinie oder ein kultiviertes Virus) von denen unterscheidet, die in freier Wildbahn gefunden werden, und wie sich das geografisch unterscheidet.

Das Leben besteht aus einer großen Anzahl von Rückkopplungsschleifen – Stimulus führt zu einer Aktion, die den Stimulus entfernt, der zur Grundlinie zurückkehrt und es dem Stimulus ermöglicht, wieder zu funktionieren. Du erlebst das den ganzen Tag, jeden Tag deines Lebens. So funktionieren zum Beispiel Dinge wie Nerven. In fast allen Situationen führt nicht eine einzige Eingabe zu einer einzigen Aktion, sondern mehrere Eingaben führen zu mehreren Ergebnissen, was ein miteinander verbundenes Netz von Rückkopplungsschleifen bedeutet. Werfen Sie einen Blick auf diese Abbildung für einen bekannten und gut untersuchten Signalweg, Caspase 3-Signalisierung, aus diesem Artikel (ich habe keine Verbindung zu der Studie):

Dies ist eine der einfachen, die nur eine Form des Zelltods zur Folge hat – beachten Sie, wie viele Eingaben es gibt und wie viele Spieler es gibt. Im Allgemeinen können wir 2-3-teilige Systeme ziemlich einfach modellieren, also musste jeder einzelne Teil davon untersucht und empirisch ausgearbeitet werden, um festzustellen, welche Teile mit welchen interagieren und warum sie dies unter welchen Stimuli tun.

Gehen Sie und spielen Sie bei string.db mit etwas wie dem bekannten und intensiv untersuchten Tumorsuppressor p53 (klicken Sie auf Suche, geben Sie p53 ein, wählen Sie Mensch (Homo sapiens) und klicken Sie dann auf Weiter). Klicken Sie auf der Ergebnisseite weiter auf die Schaltfläche „Mehr“, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie komplex dies ist. Schauen Sie sich in ähnlicher Weise ein Diagramm der Stoffwechselwege an – dies geschieht in jeder einzelnen Zelle.

Wir können das Leben derzeit nicht auf Gleichungen reduzieren.

Quantitative vs. qualitative
Quantitative Beschreibung impliziert normalerweise Zahlen, anstatt nur zu sagen, welche Reaktion auf welchen Stimulus folgt. Beispielsweise ist die Beschreibung einer Kette biochemischer Transformationen eine qualitative Beschreibung – wir wissen, welche Prozesse ablaufen, in welcher Reihenfolge usw. Quantifizierung, wie viele der Moleküle diese Transformation tatsächlich bis zu einem bestimmten Schritt (oder bis zum Ende) durchlaufen würden ein Beispiel für eine quantitative Beschreibung .

Arten der quantitativen Beschreibung Die
quantitative Beschreibung impliziert in der Regel, dass einige mathematische Berechnungen durchgeführt werden, um die Eingangs- und Ausgangsparameter in Beziehung zu setzen, obwohl der Ursprung der Gleichungen unterschiedlich sein kann. Typischerweise unterscheidet man:

• Beschreibung der ersten Prinzipien - wenn das Modell auf den Grundgesetzen der Chemie und Physik basiert;
• phänomenologische Beschreibung - wenn man die experimentell bezeugten Gesetzmäßigkeiten anwendet.

Beispiele für die quantitative Beschreibung einer Zelle Man sollte eigentlich nicht nach einem für alle Größen passenden mathematischen Modell
suchen . Vielmehr ist die mathematisch-quantitative Beschreibung meist auf ein Problem zugeschnitten. Ich gebe unten ein paar Beispiele, aber diese Liste ist keineswegs vollständig:

• elastische Eigenschaften - Man kann die Elastizitätstheorie verwenden, um die Verformungen einer Zellmembran als Reaktion auf Druck, Versuche, sie zu durchstoßen, usw. zu beschreiben. Im ersteren Fall kann man möglicherweise die mathematischen Ausdrücke für die Form der Zelle als Reaktion darauf angeben bestimmtes Druckniveau, bei letzterem zielt man darauf ab, den Durchschlagspunkt zu bestimmen
• Transport von Chemikalien/Molekülen – die meisten Moleküle, die von einer Zelle absorbiert oder in ihr produziert werden, reisen zu ihrem Bestimmungsort durch Diffusion oder mit Konvektionsströmungen. Solche Strömungen können unter Verwendung von Diffusionsgleichungen bzw. hydrodynamischen Gleichungen modelliert werden. Alternativ, wenn wir es mit gerichteteren Transportketten zu tun haben, werden verschiedene Random-Walk-Modelle von großem Nutzen. Dadurch lässt sich die Effizienz und Geschwindigkeit abschätzen, mit der Chemikalien an ihren Bestimmungsort transportiert werden.
• Transkription/Translation werden routinemäßig quantitativ beschrieben, z. B. unter Verwendung von Geschwindigkeitsgleichungsmodellen für das molekulare Wachstum von Transkript/Protein.
• Protein- und RNA-Faltung sind eine Domäne, in der thermodynamisch motivierte Energieminimierung seit vielen Jahrzehnten von Nutzen ist.
• Die zelluläre Dynamik wird oft mit nichtlinearer Dynamik modelliert, zB durchläuft eine HIV-Infektion mehrere Phasen: Früh werden die Hilfsproteine ​​für die Reaktionskatalyse und den Eingriff in die zelluläre Maschinerie produziert, worauf die Synthese der essentiellen Proteine ​​folgt und dann die neuen viralen Genome. Der Übergang zwischen verschiedenen Stadien wird durch die Konzentration früher synthetisierter Proteine ​​ausgelöst und durch nichtlineare Gleichungen ähnlich dem Lottka-Volterra-Typ modelliert. Die im OP erwähnten Rückkopplungsschleifen werden häufig mit nichtlinearer Dynamik untersucht.

Man könnte noch weiter gehen und quantitative Modelle zur Beschreibung optischer, thermischer, chemischer, Replikations-, Wachstums- und anderer Prozesse vorschlagen – was auch immer von Interesse ist. Ich schlage vor, die Bücher zu konsultieren, die ich unten zitiere, um Informationen zu spezifischeren Themen zu erhalten.

Verweise

• Phillips et al., Physikalische Biologie einer Zelle
• Keener und Sneyd, Methematische Physiologie: I Zelluläre Physiologie

Betrachten wir zunächst eine sehr einfache Rückkopplungsschleife, nämlich ein System mit nur zwei Genen A und B, die sich gegenseitig unterdrücken. Ein solches System kann sich in zwei möglichen Zuständen befinden (es ist bistabil):

• A wird exprimiert und unterdrückt damit B, das nicht oder kaum exprimiert wird.
• B wird exprimiert und unterdrückt damit A, das nicht oder kaum exprimiert wird.

Wir können dieses System auf biochemischer und genetischer Ebene perfekt verstehen, was uns erlaubt, die beiden oben genannten Zustände zu quantifizieren. Ohne weitere Informationen über die Systemhistorie (Ausgangszustand) können wir jedoch nicht sagen, in welchem ​​Zustand sich das System zu einem bestimmten Zeitpunkt befinden wird. Darüber hinaus kann es je nach Stärke des Ausdrucks vorkommen, dass das System gelegentlich nur aufgrund von Rauschen zwischen den beiden Zuständen umschaltet.

(Beachten Sie, dass für die obige Bistabilität eine zweite Zutat benötigt wird, nämlich Nichtlinearität, aber die erhalten wir sowieso aus der Thermodynamik chemischer Reaktionen und der genetischen Expression.)

Nun, in einer Zelle haben Sie eine Myriade solcher Rückkopplungsschleifen, die miteinander verflochten sind, was Ihnen eine Bazillion potenzieller Zustände gewährt, die Sie durch kombinatorische Explosion berücksichtigen können. Die Herausforderung besteht nun darin, herauszufinden, welche dieser Zustände allgemein und historisch plausibel sind. Das ist furchtbar schwierig, selbst wenn man alle einzelnen molekularen Prozesse perfekt versteht. Beachten Sie, dass Sie durch die Komplexität mehr als nur binäre Ein- und Aus-Zustände wie in meinem einleitenden Beispiel haben, sondern ein feines Spektrum möglicher Zustände, das durch molekulares Rauschen vollständig kontinuierlich wird – und somit die Quantifizierung beeinflusst.

Eine hilfreiche Analogie könnte ein moderner Computer sein, auf dem mehrere interagierende Programme laufen, die mit einem hocheffizienten Compiler kompiliert wurden. Sie können einzelne Operationen auf der Ebene eines Transistors und ähnlicher grundlegender Komponenten perfekt verstehen, aber das bringt Sie nicht sehr weit, wenn Sie die Programme verstehen, die ausgeführt werden. Um das Verhalten des Computers auch nur annähernd vorhersagen zu können, benötigen Sie seine Historie, dh was derzeit im Speicher gespeichert ist.