معلومة

10.3: أنماط المرض - علم الأحياء

10.3: أنماط المرض - علم الأحياء



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.

10.3: أنماط المرض

10.3 علم الجينوم والبروتيوميات

بدأت دراسة الأحماض النووية باكتشاف الحمض النووي ، وتقدمت إلى دراسة الجينات والشظايا الصغيرة ، وانتشرت الآن في مجال علم الجينوم. علم الجينوم هو دراسة الجينوم بأكمله ، بما في ذلك المجموعة الكاملة من الجينات ، وتسلسل النوكليوتيدات وتنظيمها ، وتفاعلاتها داخل الأنواع ومع الأنواع الأخرى. أصبح التقدم في علم الجينوم ممكنًا بفضل تقنية تسلسل الحمض النووي. تمامًا كما أدت تكنولوجيا المعلومات إلى خرائط Google التي تمكننا من الحصول على معلومات مفصلة حول المواقع في جميع أنحاء العالم ، يتم استخدام المعلومات الجينومية لإنشاء خرائط مماثلة للحمض النووي للكائنات المختلفة.

رسم خرائط الجينوم

رسم خرائط الجينوم هو عملية العثور على موقع الجينات على كل كروموسوم. الخرائط التي يتم إنشاؤها قابلة للمقارنة مع الخرائط التي نستخدمها للتنقل في الشوارع. الخريطة الجينية هي توضيح يسرد الجينات وموقعها على الكروموسوم. تقدم الخرائط الجينية الصورة الكبيرة (على غرار خريطة الطرق السريعة بين الولايات) وتستخدم العلامات الجينية (على غرار المعالم). الواسمات الجينية هي جين أو تسلسل على كروموسوم يُظهر ارتباطًا جينيًا مع سمة مثيرة للاهتمام. تميل العلامة الجينية إلى أن تكون موروثة مع الجين المعني ، وأحد مقاييس المسافة بينهما هو تكرار إعادة التركيب أثناء الانقسام الاختزالي. أطلق علماء الوراثة الأوائل على تحليل الارتباط هذا.

تدخل الخرائط المادية في التفاصيل الدقيقة للمناطق الأصغر من الكروموسومات (على غرار خارطة الطريق التفصيلية) (الشكل 10.11). الخريطة المادية هي تمثيل للمسافة المادية ، في النيوكليوتيدات ، بين الجينات أو العلامات الجينية. كل من خرائط الارتباط الجيني والخرائط المادية مطلوبة لبناء صورة كاملة للجينوم. إن وجود خريطة كاملة للجينوم يجعل من السهل على الباحثين دراسة الجينات الفردية. تساعد خرائط الجينوم البشري الباحثين في جهودهم لتحديد الجينات المسببة للأمراض البشرية والمتعلقة بأمراض مثل السرطان وأمراض القلب والتليف الكيسي ، على سبيل المثال لا الحصر. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام خرائط الجينوم للمساعدة في تحديد الكائنات الحية ذات السمات المفيدة ، مثل الميكروبات التي لديها القدرة على تنظيف الملوثات أو حتى منع التلوث. قد تؤدي الأبحاث التي تتضمن رسم خرائط الجينوم النباتي إلى طرق تنتج غلات محاصيل أعلى أو إلى تطوير نباتات تتكيف بشكل أفضل مع تغير المناخ.

توفر الخرائط الجينية المخطط التفصيلي ، وتوفر الخرائط المادية التفاصيل. من السهل أن نفهم سبب أهمية كلا النوعين من تقنيات رسم خرائط الجينوم لإظهار الصورة الكبيرة. يتم استخدام المعلومات التي تم الحصول عليها من كل تقنية في تركيبة لدراسة الجينوم. يتم استخدام رسم الخرائط الجينومية مع الكائنات الحية النموذجية المختلفة المستخدمة في البحث. لا يزال رسم خرائط الجينوم عملية مستمرة ، ومع تطوير تقنيات أكثر تقدمًا ، من المتوقع حدوث المزيد من التقدم. يشبه رسم خرائط الجينوم إكمال لغز معقد باستخدام كل جزء من البيانات المتاحة. يتم إدخال معلومات الخرائط التي تم إنشاؤها في المختبرات في جميع أنحاء العالم في قواعد البيانات المركزية ، مثل المركز الوطني لمعلومات التكنولوجيا الحيوية (NCBI). تُبذل الجهود لجعل الوصول إلى المعلومات أسهل للباحثين وعامة الناس. تمامًا كما نستخدم أنظمة تحديد المواقع العالمية بدلاً من الخرائط الورقية للتنقل عبر الطرق ، يسمح لنا NCBI باستخدام أداة عارض الجينوم لتبسيط عملية استخراج البيانات.

المفاهيم في العمل

الوراثة المندلية في الإنسان عبر الإنترنت (OMIM) عبارة عن كتالوج عبر الإنترنت يمكن البحث فيه عن الجينات البشرية والاضطرابات الوراثية. يعرض موقع الويب هذا رسم خرائط الجينوم ، ويفصل أيضًا التاريخ والبحث عن كل سمة واضطراب. انقر فوق الارتباط للبحث عن السمات (مثل استخدام اليدين) والاضطرابات الوراثية (مثل مرض السكري).

تسلسل الجينوم الكامل

على الرغم من حدوث تقدم كبير في العلوم الطبية في السنوات الأخيرة ، لا يزال الأطباء مرتبكين بسبب العديد من الأمراض ويستخدم الباحثون تسلسل الجينوم الكامل للوصول إلى جوهر المشكلة. تسلسل الجينوم الكامل هو عملية تحدد تسلسل الحمض النووي للجينوم بأكمله. تسلسل الجينوم الكامل هو نهج القوة الغاشمة لحل المشكلات عندما يكون هناك أساس وراثي في ​​جوهر المرض. تقدم العديد من المختبرات الآن خدمات لتسلسل الجينوم بأكمله وتحليله وتفسيره.

في عام 2010 ، تم استخدام تسلسل الجينوم الكامل لإنقاذ صبي صغير كانت أمعائه تعاني من عدة خراجات غامضة. خضع الطفل لعدة عمليات في القولون دون راحة. أخيرًا ، كشف تسلسل الجينوم الكامل عن وجود خلل في المسار الذي يتحكم في موت الخلايا المبرمج (موت الخلية المبرمج). تم استخدام زرع نخاع العظم للتغلب على هذا الاضطراب الوراثي ، مما أدى إلى علاج للصبي. كان أول شخص يتم تشخيصه بنجاح باستخدام تسلسل الجينوم الكامل.

كانت الجينومات الأولى التي تم تسلسلها ، مثل تلك التي تنتمي إلى الفيروسات والبكتيريا والخميرة ، أصغر من حيث عدد النيوكليوتيدات من جينومات الكائنات متعددة الخلايا. جينومات الكائنات الحية النموذجية الأخرى ، مثل الفأر (موس العضلات) ذبابة الفاكهة (ذبابة الفاكهة سوداء البطن) والديدان الخيطية (أنواع معينة انيقة) معروفة الآن. يتم إجراء قدر كبير من الأبحاث الأساسية في الكائنات الحية النموذجية لأنه يمكن تطبيق المعلومات على كائنات أخرى. الكائن النموذجي هو نوع تمت دراسته كنموذج لفهم العمليات البيولوجية في الأنواع الأخرى التي يمكن أن يمثلها الكائن الحي النموذجي. على سبيل المثال ، ذبابة الفاكهة قادرة على استقلاب الكحول مثل البشر ، لذلك تمت دراسة الجينات التي تؤثر على الحساسية للكحول في ذباب الفاكهة في محاولة لفهم التباين في الحساسية للكحول لدى البشر. يساعد وجود تسلسل جينوم كامل في جهود البحث في هذه الكائنات الحية النموذجية (الشكل 10.12).

نُشر أول تسلسل للجينوم البشري في عام 2003. ويزداد عدد الجينومات الكاملة التي تم تسلسلها بشكل مطرد ، وهي تشمل الآن مئات الأنواع وآلافًا من الجينوم البشري الفردي.

تطبيق علم الجينوم

أدى إدخال تسلسل الحمض النووي ومشاريع تسلسل الجينوم الكامل ، ولا سيما مشروع الجينوم البشري ، إلى توسيع نطاق تطبيق معلومات تسلسل الحمض النووي. يتم الآن استخدام علم الجينوم في مجموعة متنوعة من المجالات ، مثل علم الجينوميات ، وعلم الجينوم الصيدلاني ، وجينوميات الميتوكوندريا. إن أكثر تطبيقات علم الجينوم شيوعًا هو فهم الأمراض وإيجاد علاجات لها.

توقع مخاطر المرض على المستوى الفردي

يتضمن التنبؤ بمخاطر المرض فحص وتحديد الأفراد الأصحاء حاليًا من خلال تحليل الجينوم على المستوى الفردي. يمكن التوصية بالتدخل في تغييرات نمط الحياة والأدوية قبل ظهور المرض. ومع ذلك ، فإن هذا النهج هو الأكثر قابلية للتطبيق عندما تنشأ المشكلة من طفرة جينية واحدة. تمثل هذه العيوب حوالي 5 في المائة فقط من الأمراض الموجودة في البلدان المتقدمة. معظم الأمراض الشائعة ، مثل أمراض القلب ، متعددة العوامل أو متعددة الجينات ، مما يشير إلى خاصية نمطية تحددها جينات أو أكثر ، وكذلك عوامل بيئية مثل النظام الغذائي. في أبريل 2010 ، نشر العلماء في جامعة ستانفورد تحليل الجينوم لفرد سليم (ستيفن كويك ، عالم في جامعة ستانفورد ، الذي حصل على تسلسل الجينوم الخاص به) وتنبأ التحليل بميله إلى الإصابة بأمراض مختلفة. تم إجراء تقييم للمخاطر لتحليل النسبة المئوية لمخاطر Quake لـ 55 حالة طبية مختلفة. تم العثور على طفرة جينية نادرة أظهرت أنه معرض لخطر الإصابة بنوبة قلبية مفاجئة. وتوقع أيضا أن يكون لديه 23 في المائة من مخاطر الإصابة بسرطان البروستاتا و 1.4 في المائة للإصابة بمرض الزهايمر. استخدم العلماء قواعد البيانات والعديد من المنشورات لتحليل البيانات الجينومية. على الرغم من أن التسلسل الجيني أصبح ميسور التكلفة بشكل أكبر وأصبحت الأدوات التحليلية أكثر موثوقية ، لا تزال القضايا الأخلاقية المحيطة بالتحليل الجينومي على مستوى السكان بحاجة إلى المعالجة. على سبيل المثال ، هل يمكن استخدام هذه البيانات بشكل شرعي لتحصيل رسوم أكثر أو أقل للتأمين أو للتأثير على التصنيفات الائتمانية؟

دراسات الارتباط على مستوى الجينوم

منذ عام 2005 ، أصبح من الممكن إجراء نوع من الدراسة يسمى دراسة الارتباط على مستوى الجينوم ، أو GWAS. GWAS هي طريقة تحدد الاختلافات بين الأفراد في تعدد أشكال النوكليوتيدات المفردة (SNPs) التي قد تكون متورطة في التسبب في الأمراض. هذه الطريقة مناسبة بشكل خاص للأمراض التي قد تتأثر بتغير جيني واحد أو أكثر في جميع أنحاء الجينوم. من الصعب للغاية تحديد الجينات المرتبطة بمثل هذا المرض باستخدام معلومات تاريخ العائلة. تعتمد طريقة GWAS على قاعدة بيانات جينية قيد التطوير منذ عام 2002 تسمى مشروع HapMap الدولي. قام مشروع HapMap بتسلسل جينومات عدة مئات من الأفراد من جميع أنحاء العالم وحدد مجموعات من النيوكلوتايد. تتضمن المجموعات SNPs الموجودة بالقرب من بعضها البعض على الكروموسومات بحيث تميل إلى البقاء معًا من خلال إعادة التركيب. حقيقة أن المجموعة تبقى معًا تعني أن تحديد SNP علامة واحدة هو كل ما هو مطلوب لتحديد جميع SNPs في المجموعة. تم تحديد عدة ملايين من تعدد أشكال النيوكلوتايد ، ولكن تحديدها في الأفراد الآخرين الذين لم يتم تسلسلهم الجينومي الكامل هو أسهل بكثير لأنه يجب تحديد علامات تعدد الأشكال فقط.

في تصميم شائع لـ GWAS ، يتم اختيار مجموعتين من الأفراد مجموعة واحدة مصابة بالمرض ، والمجموعة الأخرى لا. يتم مطابقة الأفراد في كل مجموعة في خصائص أخرى لتقليل تأثير المتغيرات المربكة التي تسبب اختلافات بين المجموعتين. على سبيل المثال ، قد تختلف الأنماط الجينية لأن المجموعتين مأخوذة في الغالب من أجزاء مختلفة من العالم. بمجرد اختيار الأفراد ، وعادة ما تكون أعدادهم ألفًا أو أكثر حتى تنجح الدراسة ، يتم الحصول على عينات من الحمض النووي الخاص بهم. يتم تحليل الحمض النووي باستخدام أنظمة مؤتمتة لتحديد الفروق الكبيرة في نسبة تعدد الأشكال الخاصة بين المجموعتين. غالبًا ما تفحص الدراسة مليون أو أكثر من النيوكلوتايد في الحمض النووي. يمكن استخدام نتائج GWAS بطريقتين: يمكن استخدام الاختلافات الجينية كعلامات للتعرض للمرض لدى الأفراد غير المشخصين ، ويمكن أن تكون الجينات المحددة المحددة أهدافًا للبحث في المسار الجزيئي للمرض والعلاجات المحتملة. كان أحد فروع اكتشاف ارتباطات الجينات بالأمراض هو تكوين الشركات التي توفر ما يسمى بـ "الجينوميات الشخصية" التي ستحدد مستويات المخاطر للأمراض المختلفة بناءً على مكمل النيوكليوتيد SNP للفرد. العلم وراء هذه الخدمات مثير للجدل.

نظرًا لأن GWAS تبحث عن الارتباطات بين الجينات والأمراض ، فإن هذه الدراسات توفر بيانات لأبحاث أخرى في الأسباب ، بدلاً من الإجابة على أسئلة محددة بأنفسهم. لا يعني الارتباط بين الاختلاف الجيني والمرض بالضرورة وجود علاقة السبب والنتيجة. ومع ذلك ، قدمت بعض الدراسات معلومات مفيدة حول الأسباب الجينية للأمراض. على سبيل المثال ، حددت ثلاث دراسات مختلفة في عام 2005 جينًا لبروتين يشارك في تنظيم الالتهاب في الجسم المرتبط بالعمى المسبب لمرض يسمى التنكس البقعي المرتبط بالعمر. فتح هذا إمكانيات جديدة للبحث في سبب هذا المرض. تم تحديد عدد كبير من الجينات المرتبطة بمرض كرون باستخدام GWAS ، وقد اقترح بعضها آليات افتراضية جديدة لسبب المرض.

علم الجينات الصيدلية

يتضمن علم الصيدلة الجينومي تقييم فعالية الأدوية وسلامتها على أساس المعلومات من التسلسل الجيني للفرد. يمكن استخدام معلومات تسلسل الجينوم الشخصي لوصف الأدوية الأكثر فعالية والأقل سمية على أساس التركيب الجيني للمريض الفردي. يمكن أن توفر دراسة التغييرات في التعبير الجيني معلومات حول ملف النسخ الجيني في وجود الدواء ، والتي يمكن استخدامها كمؤشر مبكر على احتمالية التأثيرات السامة. على سبيل المثال ، يمكن أن تؤدي الجينات المشاركة في النمو الخلوي وموت الخلايا المتحكم فيه ، عند الاضطراب ، إلى نمو الخلايا السرطانية. يمكن أن تساعد الدراسات على مستوى الجينوم أيضًا في العثور على جينات جديدة متورطة في سمية الأدوية. قد لا تكون التواقيع الجينية دقيقة تمامًا ، ولكن يمكن اختبارها بشكل أكبر قبل ظهور الأعراض المرضية.

Metagenomics

تقليديا ، تم تدريس علم الأحياء الدقيقة مع الرأي القائل بأن الكائنات الحية الدقيقة من الأفضل دراستها في ظل ظروف الاستزراع البحت ، والتي تتضمن عزل نوع واحد من الخلايا وزراعته في المختبر. نظرًا لأن الكائنات الحية الدقيقة يمكن أن تمر عبر عدة أجيال في غضون ساعات ، فإن ملفات تعريف التعبير الجيني الخاصة بها تتكيف مع بيئة المختبر الجديدة بسرعة كبيرة. من ناحية أخرى ، تقاوم العديد من الأنواع الاستزراع بمعزل عن غيرها. لا تعيش معظم الكائنات الحية الدقيقة ككيانات منعزلة ، بل تعيش في مجتمعات ميكروبية تُعرف باسم الأغشية الحيوية. لكل هذه الأسباب ، فإن الثقافة النقية ليست دائمًا أفضل طريقة لدراسة الكائنات الحية الدقيقة. Metagenomics هي دراسة الجينومات الجماعية لأنواع متعددة تنمو وتتفاعل في مكانة بيئية. يمكن استخدام علم الميتاجينوميات لتحديد الأنواع الجديدة بسرعة أكبر ولتحليل تأثير الملوثات على البيئة (الشكل 10.13). يمكن الآن أيضًا تطبيق تقنيات الميتاجينوميات على مجتمعات حقيقيات النوى الأعلى ، مثل الأسماك.

إنشاء وقود حيوي جديد

يتم استخدام معرفة جينوم الكائنات الحية الدقيقة لإيجاد طرق أفضل لتسخير الوقود الحيوي من الطحالب والبكتيريا الزرقاء. المصادر الرئيسية للوقود اليوم هي الفحم والنفط والخشب والمنتجات النباتية الأخرى مثل الإيثانول. على الرغم من أن النباتات هي موارد متجددة ، لا تزال هناك حاجة لإيجاد المزيد من مصادر الطاقة المتجددة البديلة لتلبية متطلبات الطاقة لسكاننا. يعد عالم الميكروبات أحد أكبر الموارد للجينات التي تشفر إنزيمات جديدة وتنتج مركبات عضوية جديدة ، ولا تزال غير مستغلة إلى حد كبير. يمتلك هذا المورد الجيني الواسع القدرة على توفير مصادر جديدة للوقود الحيوي (الشكل 10.14).

جينوم الميتوكوندريا

الميتوكوندريا هي عضيات داخل الخلايا تحتوي على الحمض النووي الخاص بها. يتطور الحمض النووي للميتوكوندريا بمعدل سريع وغالبًا ما يستخدم لدراسة العلاقات التطورية. ميزة أخرى تجعل دراسة جينوم الميتوكوندريا مثيرة للاهتمام وهي أنه في معظم الكائنات متعددة الخلايا ، يتم تمرير الحمض النووي للميتوكوندريا من الأم أثناء عملية الإخصاب. لهذا السبب ، غالبًا ما يستخدم علم جينوم الميتوكوندريا لتتبع علم الأنساب.

علم الجينوم في تحليل الطب الشرعي

تم استخدام المعلومات والأدلة التي تم الحصول عليها من عينات الحمض النووي التي تم العثور عليها في مسرح الجريمة كدليل في قضايا المحكمة ، واستخدمت العلامات الجينية في تحليل الطب الشرعي. أصبح التحليل الجينومي مفيدًا أيضًا في هذا المجال. في عام 2001 ، نُشر أول استخدام لعلم الجينوم في الطب الشرعي. لقد كان جهدًا تعاونيًا بين مؤسسات البحث الأكاديمي ومكتب التحقيقات الفيدرالي لحل الحالات الغامضة للجمرة الخبيثة (الشكل 10.15) التي تم نقلها بواسطة خدمة البريد الأمريكية. تم تحويل بكتيريا الجمرة الخبيثة إلى مسحوق معدي وإرسالها بالبريد إلى وسائل الإعلام واثنين من أعضاء مجلس الشيوخ الأمريكي. أصاب المسحوق الموظفين الإداريين وعمال البريد الذين فتحوا الرسائل أو تعاملوا معها. توفي خمسة أشخاص ، وأصيب 17 آخرون من البكتيريا. باستخدام علم الجينوم الميكروبي ، قرر الباحثون أنه تم استخدام سلالة معينة من الجمرة الخبيثة في جميع الرسائل البريدية في نهاية المطاف ، وتم تتبع المصدر لعالم في مختبر الدفاع البيولوجي الوطني في ولاية ماريلاند.

علم الجينوم في الزراعة

يمكن لعلم الجينوم أن يقلل من التجارب والإخفاقات التي ينطوي عليها البحث العلمي إلى حد معين ، مما قد يؤدي إلى تحسين جودة وكمية غلات المحاصيل في الزراعة (الشكل 10.16). يساعد ربط السمات بالجينات أو التوقيعات الجينية على تحسين تربية المحاصيل لتوليد أنواع هجينة تتمتع بأكثر الصفات المرغوبة. يستخدم العلماء البيانات الجينية لتحديد السمات المرغوبة ، ثم ينقلون تلك السمات إلى كائن حي مختلف لإنشاء كائن حي جديد معدل وراثيًا ، كما هو موضح في الوحدة السابقة. يكتشف العلماء كيف يمكن لعلم الجينوم أن يحسن نوعية وكمية الإنتاج الزراعي. على سبيل المثال ، يمكن للعلماء استخدام السمات المرغوبة لإنشاء منتج مفيد أو تحسين منتج موجود ، مثل جعل المحاصيل الحساسة للجفاف أكثر تحملاً لموسم الجفاف.

البروتيوميات

البروتينات هي المنتجات النهائية للجينات التي تؤدي الوظيفة المشفرة بواسطة الجين. تتكون البروتينات من الأحماض الأمينية وتلعب أدوارًا مهمة في الخلية. جميع الإنزيمات (باستثناء الريبوزيمات) هي بروتينات وتعمل كمحفزات تؤثر على معدل التفاعلات. البروتينات هي أيضًا جزيئات تنظيمية ، وبعضها هرمونات. تساعد بروتينات النقل ، مثل الهيموجلوبين ، في نقل الأكسجين إلى أعضاء مختلفة. الأجسام المضادة التي تدافع ضد الجسيمات الغريبة هي أيضًا بروتينات. في حالة المرض ، يمكن أن تتأثر وظيفة البروتين بسبب التغيرات على المستوى الجيني أو بسبب التأثير المباشر على بروتين معين.

البروتين هو المجموعة الكاملة من البروتينات التي ينتجها نوع من الخلايا. يمكن دراسة البروتينات باستخدام معرفة الجينوم لأن الجينات ترمز إلى mRNAs ، وترميز mRNAs البروتينات. تسمى دراسة وظيفة البروتينات البروتينات. تكمل البروتيوميات علم الجينوم وتكون مفيدة عندما يريد العلماء اختبار فرضياتهم القائمة على الجينات. على الرغم من أن جميع الخلايا في كائن متعدد الخلايا لها نفس مجموعة الجينات ، فإن مجموعة البروتينات المنتجة في أنسجة مختلفة مختلفة وتعتمد على التعبير الجيني. وبالتالي ، فإن الجينوم ثابت ، لكن البروتين يختلف ويصبح ديناميكيًا داخل الكائن الحي. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن تقطيع الحمض النووي الريبي بدلاً من ذلك (قص ولصق لإنشاء مجموعات جديدة وبروتينات جديدة) ، ويتم تعديل العديد من البروتينات بعد الترجمة. على الرغم من أن الجينوم يوفر مخططًا ، إلا أن البنية النهائية تعتمد على عدة عوامل يمكن أن تغير تطور الأحداث التي تولد البروتين.

تجري دراسة الجينومات والبروتينات للمرضى الذين يعانون من أمراض معينة لفهم الأساس الجيني للمرض. يعتبر السرطان من أبرز الأمراض التي تتم دراستها باستخدام الأساليب البروتينية (الشكل 10.17). يتم استخدام الأساليب البروتينية لتحسين الفحص والكشف المبكر عن السرطان ، ويتحقق ذلك من خلال تحديد البروتينات التي يتأثر تعبيرها بعملية المرض. يُطلق على البروتين الفردي اسم المرمز الحيوي ، بينما تسمى مجموعة البروتينات ذات مستويات التعبير المتغيرة توقيع البروتين. لكي يكون المرقم الحيوي أو توقيع البروتين مفيدًا كمرشح للفحص المبكر واكتشاف السرطان ، يجب إفرازه في سوائل الجسم مثل العرق أو الدم أو البول ، بحيث يمكن إجراء فحوصات واسعة النطاق بطريقة غير باضعة . تكمن المشكلة الحالية في استخدام المؤشرات الحيوية في الكشف المبكر عن السرطان في ارتفاع معدل النتائج السلبية الكاذبة. النتيجة السلبية الخاطئة هي نتيجة اختبار سلبية يجب أن تكون إيجابية. بعبارة أخرى ، لا يتم اكتشاف العديد من حالات السرطان ، مما يجعل المؤشرات الحيوية غير موثوقة. بعض الأمثلة على المؤشرات الحيوية للبروتين المستخدمة في الكشف عن السرطان هي CA-125 لسرطان المبيض و PSA لسرطان البروستاتا. قد تكون بصمات البروتين أكثر موثوقية من المؤشرات الحيوية لاكتشاف الخلايا السرطانية. تُستخدم البروتيوميات أيضًا لتطوير خطط علاج فردية ، والتي تتضمن التنبؤ بما إذا كان الفرد سيستجيب لعقاقير معينة أم لا والآثار الجانبية التي قد يعاني منها الفرد. تُستخدم البروتيوميات أيضًا للتنبؤ بإمكانية تكرار المرض.

طور المعهد الوطني للسرطان برامج لتحسين اكتشاف وعلاج السرطان. تعد تقنيات البروتينات السريرية للسرطان وشبكة أبحاث الاكتشاف المبكر جهودًا لتحديد بصمات البروتين الخاصة بأنواع مختلفة من السرطانات. تم تصميم برنامج البروتينات الطبية الحيوية لتحديد بصمات البروتين وتصميم علاجات فعالة لمرضى السرطان.


10.3 التحكم في دورة الخلية

في هذا القسم سوف تستكشف الأسئلة التالية:

  • ما هي أمثلة الآليات الداخلية والخارجية التي تتحكم في دورة الخلية؟
  • ما هي الجزيئات التي تشارك في التحكم في دورة الخلية من خلال التنظيم الإيجابي والسلبي؟

اتصال لدورات AP ®

تتم مراقبة كل خطوة في دورة الخلية عن كثب بواسطة إشارات خارجية وضوابط داخلية تسمى نقاط التفتيش. هناك ثلاث نقاط تفتيش رئيسية في دورة الخلية: واحدة بالقرب من نهاية G1، ثانية في G2/ M الانتقال ، والثالث خلال الطور الاستوائي. يمكن لبروتينات عامل النمو التي تصل إلى غشاء البلازما للخلية المنقسمة أن تحفز الخلية لبدء الانقسام. Cyclins و kinases المعتمدة على cyclin (Cdks) هي إشارات جزيئية داخلية تنظم انتقالات الخلية من خلال نقاط التفتيش المختلفة. المرور عبر G1 تتأكد نقطة التفتيش من أن الخلية جاهزة لتكرار الحمض النووي في المرحلة S من مرور الطور البيني عبر G2 تؤدي نقطة التفتيش إلى فصل الكروماتيدات أثناء الانقسام. تسمح جزيئات المنظم الإيجابية مثل cyclins و Cdks لدورة الخلية بالتقدم إلى المرحلة التالية من جزيئات المنظم السلبي ، مثل بروتينات مثبط الورم ، ومراقبة الظروف الخلوية ويمكن أن توقف الدورة حتى يتم تلبية المتطلبات المحددة. يمكن أن تؤدي الأخطاء في تنظيم دورة الخلية إلى الإصابة بالسرطان ، والذي يتميز بانقسام الخلايا غير المنضبط.

المعلومات المقدمة والأمثلة الموضحة في القسم تدعم المفاهيم وأهداف التعلم الموضحة في الفكرة الكبيرة 3 من إطار منهج علم الأحياء AP ® ، كما هو موضح في الجداول. توفر أهداف التعلم المدرجة في إطار المناهج الدراسية أساسًا شفافًا لدورة AP ® Biology ، وتجربة معملية قائمة على الاستفسار ، وأنشطة تعليمية ، وأسئلة اختبار AP ®. يدمج هدف التعلم المحتوى المطلوب مع واحد أو أكثر من الممارسات العلمية السبعة.

فكرة كبيرة 3 تقوم الأنظمة الحية بتخزين المعلومات الأساسية لعمليات الحياة واستردادها ونقلها والاستجابة لها.
التفاهم الدائم 3 توفر المعلومات القابلة للتوريث استمرارية الحياة.
المعرفة الأساسية 3-أ -2 في حقيقيات النوى ، يتم تمرير المعلومات القابلة للتوريث إلى الجيل التالي عبر عمليات تشمل دورة الخلية والانقسام أو الانقسام الاختزالي بالإضافة إلى الإخصاب.
ممارسة العلوم 6.4 يمكن للطالب تقديم ادعاءات وتنبؤات حول الظواهر الطبيعية بناءً على النظريات والنماذج العلمية.
هدف التعلم 3.7 يمكن للطالب عمل تنبؤات حول الظواهر الطبيعية التي تحدث أثناء دورة الخلية.
المعرفة الأساسية 3-أ -2 في حقيقيات النوى ، يتم تمرير المعلومات القابلة للتوريث إلى الجيل التالي عبر عمليات تشمل دورة الخلية والانقسام أو الانقسام الاختزالي بالإضافة إلى الإخصاب.
ممارسة العلوم 1.2 يمكن للطالب وصف تمثيلات ونماذج للظواهر الطبيعية أو من صنع الإنسان والأنظمة في المجال.
هدف التعلم 3.8 يمكن للطالب وصف الأحداث التي تحدث في دورة الخلية.

دعم المعلم

قدم موضوع التحكم في دورة الخلية باستخدام عناصر مرئية مثل هذا الفيديو.

طول دورة الخلية متغير للغاية ، حتى داخل خلايا كائن حي واحد. في البشر ، يتراوح معدل دوران الخلايا من بضع ساعات في التطور الجنيني المبكر ، إلى متوسط ​​يومين إلى خمسة أيام للخلايا الظهارية ، وإلى عمر كامل للإنسان يقضيه في G0 بواسطة خلايا متخصصة ، مثل الخلايا العصبية القشرية أو خلايا عضلة القلب. هناك أيضًا تباين في الوقت الذي تقضيه الخلية في كل مرحلة من مراحل دورة الخلية. عندما تنمو خلايا الثدييات سريعة الانقسام في المزرعة (خارج الجسم في ظل ظروف النمو المثلى) ، تكون مدة الدورة حوالي 24 ساعة. في الانقسام السريع للخلايا البشرية بدورة خلوية مدتها 24 ساعة ، فإن G1 تدوم المرحلة حوالي تسع ساعات ، وتستمر المرحلة S لمدة 10 ساعات ، بينما تستمر المرحلة G2 تستغرق المرحلة حوالي أربع ساعات ونصف ، وتستمر المرحلة M حوالي نصف ساعة. في الأجنة المبكرة لذباب الفاكهة ، تكتمل دورة الخلية في حوالي ثماني دقائق. يتم التحكم في توقيت الأحداث في دورة الخلية بواسطة آليات داخلية وخارجية للخلية.

تنظيم دورة الخلية بالأحداث الخارجية

يتم تشغيل كل من بدء وتثبيط انقسام الخلية من خلال أحداث خارجية للخلية عندما تكون على وشك بدء عملية النسخ المتماثل. قد يكون الحدث بسيطًا مثل موت خلية مجاورة أو كاسح مثل إطلاق هرمونات تعزيز النمو ، مثل هرمون النمو البشري (HGH). يمكن أن يمنع نقص هرمون النمو انقسام الخلايا ، مما يؤدي إلى التقزم ، في حين أن الكثير من هرمون النمو يمكن أن يؤدي إلى العملقة. يمكن أن يؤدي ازدحام الخلايا أيضًا إلى منع انقسام الخلايا. العامل الآخر الذي يمكن أن يبدأ انقسام الخلية هو حجم الخلية مع نمو الخلية ، وتصبح غير فعالة بسبب تناقص نسبة السطح إلى الحجم. الحل لهذه المشكلة هو القسمة.

مهما كان مصدر الرسالة ، تستقبل الخلية الإشارة ، وتسمح سلسلة من الأحداث داخل الخلية لها بالانتقال إلى الطور البيني. للمضي قدمًا من نقطة البدء هذه ، يجب استيفاء كل معلمة مطلوبة أثناء كل مرحلة من مراحل دورة الخلية أو لا يمكن للدورة التقدم.

التنظيم عند نقاط التفتيش الداخلية

من الضروري أن تكون الخلايا الوليدة عبارة عن نسخ طبق الأصل من الخلية الأم. تؤدي الأخطاء في تكرار أو توزيع الكروموسومات إلى حدوث طفرات قد تنتقل إلى كل خلية جديدة تنتج من خلية غير طبيعية. لمنع الخلية المخترقة من الاستمرار في الانقسام ، توجد آليات تحكم داخلية تعمل في ثلاث نقاط تفتيش رئيسية لدورة الخلية. نقطة التفتيش هي واحدة من عدة نقاط في دورة الخلية حقيقية النواة يمكن عندها إيقاف تقدم الخلية إلى المرحلة التالية في الدورة حتى تكون الظروف مواتية. نقاط التفتيش هذه تحدث بالقرب من نهاية G1، في G2/ M الانتقال ، وأثناء الطور الطوري (الشكل 10.11).

جي1 نقطة تفتيش

جي1 تحدد نقطة التفتيش ما إذا كانت جميع الشروط مواتية للمضي قدمًا في انقسام الخلية. جي1 نقطة التفتيش ، وتسمى أيضًا نقطة التقييد (في الخميرة) ، هي نقطة تلتزم فيها الخلية بعملية انقسام الخلية. تلعب التأثيرات الخارجية ، مثل عوامل النمو ، دورًا كبيرًا في نقل الخلية إلى ما بعد G1 نقطة تفتيش. بالإضافة إلى الاحتياطيات الكافية وحجم الخلية ، هناك فحص لتلف الحمض النووي الجيني في G1 نقطة تفتيش. لن يُسمح للخلية التي لا تفي بجميع المتطلبات بالتقدم إلى المرحلة S. يمكن للخلية إيقاف الدورة ومحاولة معالجة الحالة الإشكالية ، أو يمكن للخلية أن تتقدم إلى G0 وانتظر المزيد من الإشارات عندما تتحسن الظروف.

جي2 نقطة تفتيش

جي2 تمنع نقاط التفتيش الدخول إلى المرحلة الانقسامية إذا لم يتم استيفاء شروط معينة. كما في G1 يتم تقييم نقطة التفتيش وحجم الخلية واحتياطيات البروتين. ومع ذلك ، فإن أهم دور لـ G2 نقطة التفتيش هي التأكد من أن جميع الكروموسومات قد تم تكرارها وأن الحمض النووي المتماثل لا يتلف. إذا اكتشفت آليات نقاط التفتيش مشاكل في الحمض النووي ، تتوقف دورة الخلية ، وتحاول الخلية إما إكمال تكرار الحمض النووي أو إصلاح الحمض النووي التالف.

نقطة تفتيش م

تحدث نقطة التفتيش M بالقرب من نهاية مرحلة الطور الطوري من الحركة الحركية. تُعرف نقطة تفتيش M أيضًا باسم نقطة تفتيش المغزل ، لأنها تحدد ما إذا كانت جميع الكروماتيدات الشقيقة متصلة بشكل صحيح بالأنابيب الدقيقة للمغزل. نظرًا لأن فصل الكروماتيدات الشقيقة أثناء الطور هو خطوة لا رجعة فيها ، فلن تستمر الدورة حتى يتم تثبيت الحركات الحركية لكل زوج من الكروماتيدات الشقيقة بثبات على ما لا يقل عن اثنين من ألياف المغزل الناشئة من أقطاب متقابلة للخلية.

ارتباط بالتعلم

شاهد ما يحدث في G1، جي2، و M من خلال زيارة هذا الموقع لمشاهدة رسم متحرك لدورة الخلية.

  1. يؤدي الفشل في نقطة تفتيش المغزل إلى تكوين خلية مشيجية واحدة تحتوي على كروموسومين إضافيين وخلية مشيجية أخرى تفتقر إلى الكروموسومات.
  2. ينتج عن الفشل في نقطة فحص المغزل نفس عدد الكروموسومات في كل خلية مشيج.
  3. سيشكل الفشل في نقطة تفتيش المغزل خليتين مشيجتين بدون أي كروموسومات.
  4. يؤدي الفشل في نقطة تفتيش المغزل إلى تكوين خلية مشيجية مع كروموسوم إضافي وخلية مشيجية أخرى تفتقر إلى الكروموسوم.

جزيئات منظم دورة الخلية

بالإضافة إلى نقاط التفتيش التي يتم التحكم فيها داخليًا ، هناك مجموعتان من الجزيئات داخل الخلايا تنظم دورة الخلية. تعمل هذه الجزيئات التنظيمية إما على تعزيز تقدم الخلية إلى المرحلة التالية (التنظيم الإيجابي) أو إيقاف الدورة (التنظيم السلبي). قد تعمل جزيئات المنظم بشكل فردي ، أو يمكن أن تؤثر على نشاط أو إنتاج البروتينات المنظمة الأخرى. لذلك ، قد لا يكون لفشل منظم واحد أي تأثير تقريبًا على دورة الخلية ، خاصةً إذا كانت هناك أكثر من آلية تتحكم في نفس الحدث. على العكس من ذلك ، يمكن أن يكون تأثير المنظم الناقص أو غير العامل واسع النطاق وربما قاتلًا للخلية إذا تأثرت عمليات متعددة.

التنظيم الإيجابي لدورة الخلية

مجموعتان من البروتينات ، تسمى cyclins و kinases المعتمدة على cyclin (Cdks) ، مسؤولة عن تقدم الخلية عبر نقاط التفتيش المختلفة. تتقلب مستويات بروتينات cyclin الأربعة طوال دورة الخلية في نمط يمكن التنبؤ به (الشكل 10.12). يتم تشغيل الزيادات في تركيز بروتينات السيكلين بواسطة إشارات خارجية وداخلية. بعد انتقال الخلية إلى المرحلة التالية من دورة الخلية ، تتحلل الأعاصير التي كانت نشطة في المرحلة السابقة.

تنظم Cyclins دورة الخلية فقط عندما تكون مرتبطة بإحكام بـ Cdks. لكي تكون نشطة بالكامل ، يجب أيضًا فسفرة مجمع Cdk / cyclin في مواقع محددة. مثل كل الكينازات ، الكادميوم عبارة عن إنزيمات (كينازات) تعمل على فسفرة البروتينات الأخرى. تعمل الفسفرة على تنشيط البروتين عن طريق تغيير شكله. تشارك البروتينات التي تمت فسفرتها بواسطة Cdks في دفع الخلية إلى المرحلة التالية. (الشكل 10.13). مستويات بروتينات Cdk مستقرة نسبيًا طوال دورة الخلية ومع ذلك ، تتقلب تركيزات cyclin وتحدد متى تتشكل مجمعات Cdk / cyclin. ترتبط الأعاصير والأقراص المدمجة المختلفة في نقاط محددة في دورة الخلية وبالتالي تنظم نقاط التفتيش المختلفة.

نظرًا لأن التقلبات الدورية لمستويات cyclin تعتمد على توقيت دورة الخلية وليس على أحداث محددة ، فإن تنظيم دورة الخلية يحدث عادةً إما عن طريق جزيئات Cdk وحدها أو مجمعات Cdk / cyclin. بدون تركيز محدد من مجمعات cyclin / Cdk النشطة بالكامل ، لا يمكن أن تستمر دورة الخلية عبر نقاط التفتيش.

على الرغم من أن الأعاصير هي الجزيئات التنظيمية الرئيسية التي تحدد الزخم الأمامي لدورة الخلية ، إلا أن هناك العديد من الآليات الأخرى التي تعمل على ضبط تقدم الدورة بتأثيرات سلبية وليست إيجابية. تعمل هذه الآليات بشكل أساسي على منع تقدم دورة الخلية حتى يتم حل الظروف الإشكالية. تسمى الجزيئات التي تمنع التنشيط الكامل لـ Cdks مثبطات Cdk. العديد من جزيئات المثبطات ترصد بشكل مباشر أو غير مباشر حدث دورة خلية معينة. لن تتم إزالة الكتلة الموضوعة على Cdks بواسطة جزيئات المثبط حتى الحدث المحدد الذي يتم فيه اكتمال مراقبة المانع.

التنظيم السلبي لدورة الخلية

المجموعة الثانية من الجزيئات التنظيمية لدورة الخلية هي منظمات سلبية. المنظمون السلبيون يوقفون دورة الخلية. تذكر أنه في التنظيم الإيجابي ، تتسبب الجزيئات النشطة في تقدم الدورة.

أفضل الجزيئات التنظيمية السلبية المفهومة هي بروتين الشبكية (Rb) و p53 و p21. بروتينات الورم الأرومي الشبكي هي مجموعة من البروتينات المثبطة للورم الشائعة في العديد من الخلايا. تشير التعيينات 53 و 21 إلى الكتل الجزيئية الوظيفية للبروتينات (p) بالكيلودالتون. يأتي الكثير مما هو معروف عن تنظيم دورة الخلية من الأبحاث التي أجريت على الخلايا التي فقدت السيطرة التنظيمية. تم اكتشاف أن جميع هذه البروتينات التنظيمية الثلاثة معطوبة أو غير وظيفية في الخلايا التي بدأت تتكاثر بشكل لا يمكن السيطرة عليه (أصبحت سرطانية). في كل حالة ، كان السبب الرئيسي للتقدم غير المقيد خلال دورة الخلية هو نسخة خاطئة من البروتين التنظيمي.

تعمل Rb و p53 و p21 بشكل أساسي في G1 نقطة تفتيش. p53 هو بروتين متعدد الوظائف له تأثير كبير على التزام الخلية بالانقسام لأنه يعمل عندما يكون هناك دنا تالف في الخلايا التي تخضع للعمليات التحضيرية خلال G1. إذا تم الكشف عن تلف الحمض النووي ، فإن p53 يوقف دورة الخلية ويجند الإنزيمات لإصلاح الحمض النووي. إذا كان الحمض النووي لا يمكن إصلاحه ، يمكن أن يؤدي p53 إلى موت الخلايا المبرمج ، أو موت الخلايا ، لمنع تكرار الكروموسومات التالفة. مع ارتفاع مستويات p53 ، يتم تشغيل إنتاج p21. يفرض p21 الإيقاف في الدورة التي تمليها p53 من خلال الارتباط وتثبيط نشاط مجمعات Cdk / cyclin. عندما تتعرض الخلية لمزيد من الإجهاد ، تتراكم مستويات أعلى من p53 و p21 ، مما يقلل من احتمالية انتقال الخلية إلى المرحلة S.

يمارس Rb تأثيره التنظيمي على البروتينات المنظمة الإيجابية الأخرى. بشكل رئيسي ، يراقب Rb حجم الخلية. في الحالة النشطة ، منزوعة الفسفرة ، يرتبط Rb ببروتينات تسمى عوامل النسخ ، والأكثر شيوعًا ، E2F (الشكل 10.14). تقوم عوامل النسخ "بتشغيل" جينات معينة ، مما يسمح بإنتاج البروتينات المشفرة بواسطة هذا الجين. عندما يرتبط Rb بـ E2F ، فإن إنتاج البروتينات اللازمة لـ G1/ S الانتقال محظور. مع زيادة حجم الخلية ، يتم فسفرة Rb ببطء حتى تصبح غير نشطة. يطلق Rb E2F ، والذي يمكنه الآن تشغيل الجين الذي ينتج البروتين الانتقالي ، ويتم إزالة هذه الكتلة المعينة. لكي تتحرك الخلية بعد كل نقطة من نقاط التفتيش ، يجب "تشغيل" جميع المنظمين الموجبين ، ويجب "إيقاف تشغيل" جميع المنظمين السلبيين.


10.3 التحكم في دورة الخلية

طول دورة الخلية متغير للغاية ، حتى داخل خلايا كائن حي واحد. في البشر ، يتراوح معدل دوران الخلايا من بضع ساعات في التطور الجنيني المبكر ، إلى متوسط ​​يومين إلى خمسة أيام للخلايا الظهارية ، وإلى عمر كامل للإنسان يقضيه في G0 بواسطة خلايا متخصصة ، مثل الخلايا العصبية القشرية أو خلايا عضلة القلب. هناك أيضًا تباين في الوقت الذي تقضيه الخلية في كل مرحلة من مراحل دورة الخلية. عندما تنمو خلايا الثدييات سريعة الانقسام في المزرعة (خارج الجسم في ظل ظروف النمو المثلى) ، تكون مدة الدورة حوالي 24 ساعة. في الانقسام السريع للخلايا البشرية بدورة خلوية مدتها 24 ساعة ، فإن G1 تدوم المرحلة حوالي تسع ساعات ، وتستمر المرحلة S لمدة 10 ساعات ، بينما تستمر المرحلة G2 تستغرق المرحلة حوالي أربع ساعات ونصف ، وتستمر المرحلة M حوالي نصف ساعة. في الأجنة المبكرة لذباب الفاكهة ، تكتمل دورة الخلية في حوالي ثماني دقائق. يتم التحكم في توقيت الأحداث في دورة الخلية بواسطة آليات داخلية وخارجية للخلية.

تنظيم دورة الخلية بالأحداث الخارجية

يتم تشغيل كل من بدء وتثبيط انقسام الخلية من خلال أحداث خارجية للخلية عندما تكون على وشك بدء عملية النسخ المتماثل. An event may be as simple as the death of a nearby cell or as sweeping as the release of growth-promoting hormones, such as human growth hormone (HGH). A lack of HGH can inhibit cell division, resulting in dwarfism, whereas too much HGH can result in gigantism. Crowding of cells can also inhibit cell division. Another factor that can initiate cell division is the size of the cell as a cell grows, it becomes inefficient due to its decreasing surface-to-volume ratio. The solution to this problem is to divide.

Whatever the source of the message, the cell receives the signal, and a series of events within the cell allows it to proceed into interphase. Moving forward from this initiation point, every parameter required during each cell cycle phase must be met or the cycle cannot progress.

التنظيم عند نقاط التفتيش الداخلية

It is essential that the daughter cells produced be exact duplicates of the parent cell. Mistakes in the duplication or distribution of the chromosomes lead to mutations that may be passed forward to every new cell produced from an abnormal cell. To prevent a compromised cell from continuing to divide, there are internal control mechanisms that operate at three main cell cycle checkpoints . A checkpoint is one of several points in the eukaryotic cell cycle at which the progression of a cell to the next stage in the cycle can be halted until conditions are favorable. نقاط التفتيش هذه تحدث بالقرب من نهاية G1، في G2/M transition, and during metaphase (Figure 10.10).

جي1 نقطة تفتيش

جي1 تحدد نقطة التفتيش ما إذا كانت جميع الشروط مواتية للمضي قدمًا في انقسام الخلية. جي1 checkpoint, also called the restriction point (in yeast), is a point at which the cell irreversibly commits to the cell division process. External influences, such as growth factors, play a large role in carrying the cell past the G1 checkpoint. In addition to adequate reserves and cell size, there is a check for genomic DNA damage at the G1 checkpoint. A cell that does not meet all the requirements will not be allowed to progress into the S phase. The cell can halt the cycle and attempt to remedy the problematic condition, or the cell can advance into G0 and await further signals when conditions improve.

جي2 نقطة تفتيش

جي2 checkpoint bars entry into the mitotic phase if certain conditions are not met. As at the G1 يتم تقييم نقطة التفتيش وحجم الخلية واحتياطيات البروتين. ومع ذلك ، فإن أهم دور لـ G2 نقطة التفتيش هي التأكد من أن جميع الكروموسومات قد تم تكرارها وأن الحمض النووي المتماثل لا يتلف. If the checkpoint mechanisms detect problems with the DNA, the cell cycle is halted, and the cell attempts to either complete DNA replication or repair the damaged DNA.

نقطة تفتيش م

The M checkpoint occurs near the end of the metaphase stage of karyokinesis. The M checkpoint is also known as the spindle checkpoint, because it determines whether all the sister chromatids are correctly attached to the spindle microtubules. Because the separation of the sister chromatids during anaphase is an irreversible step, the cycle will not proceed until the kinetochores of each pair of sister chromatids are firmly anchored to at least two spindle fibers arising from opposite poles of the cell.

ارتباط بالتعلم

شاهد ما يحدث في G1، جي2, and M checkpoints by visiting this website to see an animation of the cell cycle.

Regulator Molecules of the Cell Cycle

In addition to the internally controlled checkpoints, there are two groups of intracellular molecules that regulate the cell cycle. These regulatory molecules either promote progress of the cell to the next phase (positive regulation) or halt the cycle (negative regulation). Regulator molecules may act individually, or they can influence the activity or production of other regulatory proteins. Therefore, the failure of a single regulator may have almost no effect on the cell cycle, especially if more than one mechanism controls the same event. Conversely, the effect of a deficient or non-functioning regulator can be wide-ranging and possibly fatal to the cell if multiple processes are affected.

Positive Regulation of the Cell Cycle

Two groups of proteins, called cyclins and cyclin-dependent kinases (Cdks), are responsible for the progress of the cell through the various checkpoints. The levels of the four cyclin proteins fluctuate throughout the cell cycle in a predictable pattern (Figure 10.11). Increases in the concentration of cyclin proteins are triggered by both external and internal signals. After the cell moves to the next stage of the cell cycle, the cyclins that were active in the previous stage are degraded.

Cyclins regulate the cell cycle only when they are tightly bound to Cdks. To be fully active, the Cdk/cyclin complex must also be phosphorylated in specific locations. Like all kinases, Cdks are enzymes (kinases) that phosphorylate other proteins. Phosphorylation activates the protein by changing its shape. The proteins phosphorylated by Cdks are involved in advancing the cell to the next phase. (Figure 10.12). The levels of Cdk proteins are relatively stable throughout the cell cycle however, the concentrations of cyclin fluctuate and determine when Cdk/cyclin complexes form. The different cyclins and Cdks bind at specific points in the cell cycle and thus regulate different checkpoints.

Since the cyclic fluctuations of cyclin levels are based on the timing of the cell cycle and not on specific events, regulation of the cell cycle usually occurs by either the Cdk molecules alone or the Cdk/cyclin complexes. Without a specific concentration of fully activated cyclin/Cdk complexes, the cell cycle cannot proceed through the checkpoints.

Although the cyclins are the main regulatory molecules that determine the forward momentum of the cell cycle, there are several other mechanisms that fine-tune the progress of the cycle with negative, rather than positive, effects. These mechanisms essentially block the progression of the cell cycle until problematic conditions are resolved. Molecules that prevent the full activation of Cdks are called Cdk inhibitors. Many of these inhibitor molecules directly or indirectly monitor a particular cell cycle event. The block placed on Cdks by inhibitor molecules will not be removed until the specific event that the inhibitor monitors is completed.

Negative Regulation of the Cell Cycle

The second group of cell cycle regulatory molecules are negative regulators. Negative regulators halt the cell cycle. Remember that in positive regulation, active molecules cause the cycle to progress.

The best understood negative regulatory molecules are retinoblastoma protein (Rb) , p53 , and p21 . Retinoblastoma proteins are a group of tumor-suppressor proteins common in many cells. The 53 and 21 designations refer to the functional molecular masses of the proteins (p) in kilodaltons. Much of what is known about cell cycle regulation comes from research conducted with cells that have lost regulatory control. All three of these regulatory proteins were discovered to be damaged or non-functional in cells that had begun to replicate uncontrollably (became cancerous). In each case, the main cause of the unchecked progress through the cell cycle was a faulty copy of the regulatory protein.

Rb, p53, and p21 act primarily at the G1 checkpoint. p53 is a multi-functional protein that has a major impact on the commitment of a cell to division because it acts when there is damaged DNA in cells that are undergoing the preparatory processes during G1. If damaged DNA is detected, p53 halts the cell cycle and recruits enzymes to repair the DNA. If the DNA cannot be repaired, p53 can trigger apoptosis, or cell suicide, to prevent the duplication of damaged chromosomes. As p53 levels rise, the production of p21 is triggered. p21 enforces the halt in the cycle dictated by p53 by binding to and inhibiting the activity of the Cdk/cyclin complexes. As a cell is exposed to more stress, higher levels of p53 and p21 accumulate, making it less likely that the cell will move into the S phase.

Rb exerts its regulatory influence on other positive regulator proteins. Chiefly, Rb monitors cell size. In the active, dephosphorylated state, Rb binds to proteins called transcription factors, most commonly, E2F (Figure 10.13). Transcription factors “turn on” specific genes, allowing the production of proteins encoded by that gene. When Rb is bound to E2F, production of proteins necessary for the G1/S transition is blocked. As the cell increases in size, Rb is slowly phosphorylated until it becomes inactivated. Rb releases E2F, which can now turn on the gene that produces the transition protein, and this particular block is removed. For the cell to move past each of the checkpoints, all positive regulators must be “turned on,” and all negative regulators must be “turned off.”

اتصال مرئي

Rb and other proteins that negatively regulate the cell cycle are sometimes called tumor suppressors. Why do you think the name tumor suppressor might be appropriate for these proteins?


Patterns in the effects of infectious diseases on population growth

An infectious disease may reduce or even stop the exponential growth of a population. We consider two very simple models for microparasitic and macroparasitic diseases, respectively, and study how the effect depends on a contact parameter kappa. The results are presented as bifurcation diagrams involving several threshold values of kappa. The precise form of the bifurcation diagram depends critically on a second parameter xi, measuring the influence of the disease on the fertility of the hosts. A striking outcome of the analysis is that for certain ranges of parameter values bistable behaviour occurs: either the population grows exponentially or it oscillates periodically with large amplitude.

PIP: The dynamics of epidemic, models of mechanisms and resulting phenomena are presented: a model of the SI type for microparasitic diseases and a model for the host parasitic system. The population is assumed to be growing during which time the disease is introduced. Patterns of changes in dynamical behavior will be explored as an increasing contact rate parameter. It is expected that the dynamical behavior of diseases which have a strong influence on fertility will be different from those diseases that do not. The basic components of the models are the patterns of influence of disease on mortality and the fertility of the hosts, and the manner in which the force of infection varies with population size and composition. The models incorporate a saturating force of infection and additional mortality and reduced fertility due to the disease. 3 models are introduced and methodology explained: 1) Model I explains microparasitic diseases, 2) Model II explains macroparasitic diseases, and 3) Model III a transformation and unification of Model I and II applied to 4 different propositions. For example, the 1st proposition is that the set M is positively invariant and there exists a bounded region Q which absorbs all orbits. When "g" has no zero in the right "y," all orbits converge to the segment of the y-axis between 0 and y. When "g" has no zero at all, (0, 0) is globally asymptotically stable. Substantiation was given for the idea that disease gains a stronger hold on the population as the contact parameter "k" (the least upper bound for the force of infection) is increased. There is the possibility of unstable behavior so that the disease may or may not reduce the growth rate of the population. Also substantiated was that a multiplicative negative influence of the disease on the fertility of the infectives can lead to sustained and sometimes large oscillations in the sizes of the population, but does not occur if the influence on fertility is modeled additively. The way in which interaction occurs between infectives and susceptible is also important. Model I is unique in that it contradicts prior assumptions. It presents phenomena as oscillating solutions. This opens up the question of whether oscillatory behavior in real biological host/parasite systems may be an attribute of the influence of the parasite on the fertility of the host.


Circadian Features of Neutrophil Biology

Rhythms in immunity manifest in multiple ways, but perhaps most prominently by the recurrent onset of inflammation at specific times of day. These patterns are of importance to understand human disease and are caused, in many instances, by the action of neutrophils, a myeloid leukocyte with striking circadian features. The neutrophil's short life, marked diurnal variations in number, and changes in phenotype while in the circulation, help explain the temporal features of inflammatory disease but also uncover core features of neutrophil physiology. Here, we summarize well-established concepts and introduce recent discoveries in the biology of these cells as they relate to circadian rhythms. We highlight that although the circadian features of neutrophils are better known and relevant to understand disease, they may also influence important aspects of organ function even in the steady-state. Finally, we discuss the possibility of targeting these temporal features of neutrophils for therapeutic benefit.

الكلمات الدالة: chronotherapy circadian inflammation molecular clock neutrophil oscillatory signals.

Copyright © 2020 Aroca-Crevillén, Adrover and Hidalgo.

الأرقام

Circadian regulation of neutrophils in…

Circadian regulation of neutrophils in bone marrow and blood. Mature neutrophils are produced…

Circadian functions of neutrophils in…

Circadian functions of neutrophils in tissues. In homeostasis, neutrophil infiltration into most tissues…


Infectious patterns

Acute viral infections are of two types—local and systemic—both usually resulting from a direct effect of the invading virus on host tissue cells. Acute local infections generally occur at the site of viral infection. For example, acute respiratory infections include (1) the common cold, in which the rhinovirus infects only the nasal mucosa, (2) influenza, in which the virus is found in both nasal and bronchial mucosa, where severe damage can result in death, (3) flulike illnesses caused by adenoviruses localized in lymphoid tissue of the throat (although infection also can occur in the intestine and the eye or be spread to the heart), and (4) severe respiratory infections of infants and children, caused by parainfluenza viruses or respiratory syncytial viruses, which may be life-threatening. Examples of acute infections localized to the intestine include those that result in enteritis (bowel inflammation), which may be accompanied by diarrhea these are often caused by rotaviruses and coronaviruses.

Many viruses transmitted by the respiratory route (from sneezes and coughs, for example) and limited to humans begin their cycle of infection in the upper respiratory tract (nose and throat) and then enter the bloodstream, where they are spread to distant tissues. Examples of such diseases are measles, mumps, and chickenpox, in which the growth of the specific virus in the mucosal cells of the throat during the first few days of infection usually results in mild fever and achiness this stage is called the prodromal period of the illness. During the next few days, the virus enters the draining lymph nodes and then the bloodstream, where it is spread throughout the tissues of the body, resulting in fever and rash (in the case of measles and chickenpox) and inflammation of the parotid glands and, less frequently, the testes, ovaries, and joints (in the case of mumps). Varicella (chickenpox) virus rarely causes pneumonia, but all these viruses can cause meningitis and, rarely, encephalitis. A similar pattern of infection formerly occurred with smallpox, a disease that was more frequently fatal but now ostensibly has been eradicated.

A large number of viruses of the digestive tract ( enteroviruses)—among them poliovirus, Coxsackie viruses, and echoviruses (enteric cytopathic human orphan virus)—also cause a two-phase illness. Enteroviruses grow initially in the intestinal tract and are transmitted by mouth through water, food, and other materials contaminated with feces. The viruses are resistant to the acid normally found in the stomach and thus reach the intestinal tract, where they multiply in living mucosal cells. This initial period of viral invasion and growth in the intestine causes either an initial mild febrile illness or is asymptomatic. Over the next few days these enteroviruses are spread from the intestinal mucosa to the draining lymph nodes, from which they invade the bloodstream, resulting in a condition known as viremia. From the bloodstream the viruses are widely spread to all tissues, but in most cases no symptomatic disease occurs. Poliovirus in less than 1 percent of cases affects the spinal cord or brain, resulting in paralysis or death. Different types of Coxsackie viruses and echoviruses can cause acute, usually nonfatal, illnesses such as meningitis, carditis, pleurisy, or rashes. Enteroviruses have also been linked to acute flaccid myelitis, a polio-like disease characterized by sudden muscle weakness and paralysis.

Many viral diseases are transmitted by bites of insects or other arthropods, and these infections usually begin in the skin or lymph nodes and rapidly invade the bloodstream. The nature of the disease caused by these arthropod-borne viruses ( arboviruses) is determined by the affinity (tropism) of each virus for specific organs. Many that have an affinity for brain tissue cause encephalitis or meningitis, but others primarily infect the muscles, liver, heart, or kidneys. Virtually all these diseases are epidemic in character, and the viruses that cause them are the primary pathogens of birds and mammals. The insect, usually a certain species of mosquito, takes a blood meal from the infected host bird or mammal and shortly thereafter bites a human, thus transmitting the virus. These arboviruses do not ordinarily multiply in the insect but simply reside on its proboscis. Examples of human epidemic diseases resulting from transmission of these often fatal arboviruses are encephalitis caused by viruses of the family Togaviridae and Flaviviridae, yellow fever and dengue caused by viruses of the family Flaviviridae, and hemorrhagic fevers caused by viruses of the families Bunyaviridae and Arenaviridae. Of considerable interest and concern is the identification of new strains of viruses, particularly a hantavirus of the Bunyaviridae family that was responsible for an epidemic in the early 1990s in the southwestern United States that resulted in considerable numbers of fatal human infections.


مناقشة

The development of high-throughput genotyping methods has led to an explosion of associations between genetic markers and human diseases[27]. The results presented here are a step towards overcoming the next challenge for this field: making sense of these associations to advance the practice of medicine. There has been increasing recognition of the potential to utilise prior knowledge to improve detection and interpretation of genome-wide signals[28]. The results of our analysis demonstrate that there is biological information in the coexpression of genetic variants associated with a particular disease that can provide the basis for prioritising variants that would not otherwise meet standard thresholds for genome-wide statistical significance.

We report relationships between numerous regulatory regions that are not associated with named genes–a restriction that has previously limited the transition from genetic discovery to biological understanding[14,29–32]. Our analysis reveals the impact of specific enhancers and promoters that may be remote from the genes they regulate, or may contribute to tissue-specific regulation of a gene that may otherwise appear to be more widely-expressed.

Even for those disease-associated variants that can be reliably assigned to a named gene, previous attempts to draw functional inferences have, by necessity, relied on published data[29], annotated biological pathways[33], or gene sets[32,34]. Although many important insights have been gained from these approaches, they share a fundamental limitation: reliance on existing knowledge. This restricts the ability to exploit the potential of genomics to deliver insights into new, previously unseen, mechanisms of disease[35].

Results for Crohn’s disease and ulcerative colitis were compared to the report by Huang et al[15], who used high-resolution genotyping in a large cohort, together with publicly-available functional genomics data, to identify immune cell signatures implicated in Crohn’s disease, and gut-specific cell types in ulcerative colitis. Our analysis, conducted in parallel and without knowledge of these findings, discovered the same associations, but goes further. Firstly, we demonstrate with a higher level of statistical confidence that these cell type associations are real (supplementary results). This is important in itself, because it is consistent with the view that ulcerative colitis, in which disease processes are primarily restricted to the colon and rectum, is a consequence of dysregulation of processes that are intrinsic to the large bowel, including epithelial barrier function[36], whereas Crohn’s disease is a multisystem autoimmune disorder with more diverse extra-intestinal manifestations[37], consistent with a primary innate immune aetiology affecting monocyte-macrophage differentiation and response to micro-organisms[38].

Secondly, our analysis extends current knowledge by revealing two distinct groups of significantly-coexpressed regulatory regions for each of these diseases, with differing expression profiles. For Crohn’s disease, one group is restricted to immune cells, particularly monocytes exposed to inflammatory stimuli, while another group of regulatory regions is active in epithelial cells. In contrast, cell type associations with ulcerative colitis were statistically significant in rectum, colon and intestine samples, and in a distinct group of immune cells: macrophages exposed to bacterial lipopolysaccharide (Fig 7 S5 Table 1.2). Based on the fundamental assumption of coexpression—that expression profile relates to function—we interpret this as evidence that two distinct biological processes are implicated in each of these diseases. This may be because a “two-hit” mechanism is required for disease pathogenesis. Alternatively these distinct processes may indicate genetically- (and hence aetiologically-) distinct sub-syndromes, or disease endotypes[39], within both Crohn’s disease and ulcerative colitis.

In either case the predominance of each process in an individual patient is likely to have therapeutic relevance. For example, the highly variable clinical response to immunomodulatory therapies, such as methotrexate[40] or anti-TNF monoclonal antibodies[41], may be influenced by the burden of disease-associated variants in Crohn’s disease Group 1 (Fig 7). This represents a conceptually new application of network theory to the detection of disease endotypes, and is likely to have more direct clinical consequences than other methods[42].

The data used for development and testing of the coexpression approach were from large meta-analyses that incorporate genotyping (or imputation) of genetic variants at extremely high resolution, increasing the probability that variants will be found within regulatory regions. In future, the availability of whole-genome sequencing can reasonably be expected to produce many additional high-quality datasets for coexpression analysis. In principle, the NDA approach can be generalised to any network in which it is desirable to quantify the proximity of a subset of nodes.

The scale, depth and breadth of the FANTOM5 expression atlas enable detection of subtle coexpression signals for regulatory regions that have previously been undetectable. The NDA approach developed here enables the identification of cell types and regulatory regions implicated in disease pathogenesis, and contributes a new independent signal to fine mapping of causative loci. As additional genetic studies become available at greater genotyping resolution, we anticipate that this method will detect new genetic associations with disease and coexpressed modules underlying pathogenesis. The NDA method will enable the identification of critical cell types and processes implicated in mechanisms of disease, and enable further genetic stratification of disease endotypes by underlying mechanism.

Data access

The FANTOM5 atlas is accessible from http://fantom.gsc.riken.jp/data/

An online service running the coexpression method is available at http://baillielab.net/coexpression

Code delivering the NDA coexpression method is available at https://github.com/baillielab/coexpression


قسم علم الأحياء

The rusty blackbird typically migrates from northern Canada to the United States during winter.   Submitted photo

Understanding how it affects infection risk has implications for public health

Long-distance animal migrations can trigger relapse of dormant infections, influencing when and where infection risk peaks, according to a new paper in Proceedings of the Royal Society B. The findings demonstrate that relapse can increase or decrease infection levels in migratory species, depending how deadly the disease is, and where in the migratory range it can be transmitted. As migratory animals often carry diseases that can jump from animals to humans, understanding how migratory relapse can shape infection risk has implications for public health.

Animal migration has the potential to influence the transmission of infectious diseases through several mechanisms. Migration can expose hosts to a greater number of infectious diseases because they cover a larger area and visit more habitats than residents however, as long-distance movement is energetically taxing, migration can have a culling effect on infected hosts, thus reducing infection risk.

“Infection carries costs, and if you thought about running a marathon while having the flu, it would be very hard to complete the marathon,” said the paper’s senior author, Richard Hall, an assistant professor at the University of Georgia. “The same is true for infected animals. Because infected animals are less likely to survive migratory journeys, in general, we predict that migration should lower the fraction of the population that is infected.”

Hall said that this was not the case for all infections, however.

“For some infections carried by migratory birds, including avian malaria and the bacteria that causes Lyme disease in people, the animal doesn’t fully clear the infection, but instead the infection goes dormant until a stressful event like migration allows it to reactivate,” he said. “In this case, reactivating dormant infections can cancel out the loss of infected animals that die during migration, and can lead to an increase in the number of infected animals throughout the year.”

Exploring patterns

To better understand this phenomenon, known as migratory relapse, Hall and colleagues Daniel Becker and Ellen Ketterson of Indiana University developed a mathematical model to explore patterns of relapsing infections in migratory animals, and the implications for where and when infectious disease risk is highest.

Their model describes the annual cycle of a migratory animal, including a breeding season, a migration season and an overwintering season. It shows that for more benign pathogens that typically don’t kill their hosts, relapse can amplify infection throughout the year, and may play a key role in maintaining those pathogens in migratory populations. However, for deadlier and more easily transmitted pathogens, migratory relapse can have the opposite effect, reducing infection across the annual cycle by culling infected hosts during travel.

The model was developed using data from the dark-eyed junco, a North American migratory songbird, but the structure applies to other migratory bird and bat species that harbor relapsing pathogens. Hall explained that one would expect to see similar patterns of infection risk peaking at the start or end of migration for any animal where preparation for, or completion of, migration causes many latently infected animals to relapse.

Some redwings come from Iceland to winter in Scotland and Ireland. Others come from Russia and Scandinavia to winter in southern England and further south in Europe. The first redwings reach the U.K. in October. They spend the autumn in hedges and orchards, where they feed on fruit and berries. Submitted photo

Their study is among the first to investigate how relapsing infections influence the seasonal timing of infection risk in migrants.

“Most other mathematical models describing infection dynamics in migrants do not include that phenomenon of relapse,” said lead author Daniel Becker, a postdoctoral fellow at Indiana University. “When you do not include relapse, generally we find that infection peaks at the sites where animals spend the most time together, such as the breeding or wintering sites. However, relapse can cause more animals to be actively infectious during migration, potentially exposing other species they encounter on their journeys, including humans.”

Many animal migrations are in decline, and some animals are forgoing migration altogether.

Daniel Becker

Another factor the researchers considered was environmental change, which has altered migration patterns. Hall explained that this has important implications for the spread of infectious disease. “Many animal migrations are in decline, and some animals are forgoing migration altogether. This is why we want to study how migration influences parasitism, and what happens to infection patterns as migrations become less common,” he said.

The model results suggest that in some cases, a shift from migratory behavior to residency could result in fewer infections, because the lack of migration could prevent latent infections from reactivating. However, for deadlier pathogens the opposite is true. In the absence of the energy demands of migration, infected animals could be less likely to succumb to infection and could thus cause more transmission.

Safeguard public health

Hall emphasized the need for surveillance is to conserve migratory bird populations and to safeguard public health. “One motivation for this study is because migrants increasingly share habitats with domestic animals and people, where they could be exposed to novel pathogens that could exacerbate their declines. Alternatively, they could carry diseases that are of public health concern over large distances. This study highlights that surveillance for potentially zoonotic diseases along migratory routes, not just in breeding or wintering areas, is essential,” he said.

The paper is available at http://rspb.royalsocietypublishing.org/lookup/doi/10.1098/rspb.2020.1829. This research was led by Daniel J. Becker and Ellen D. Ketterson with the Department of Biology at Indiana University, and Richard J. Hall, with the Odum School of Ecology and Department of Infectious Diseases, College of Veterinary Medicine at the University of Georgia. Becker and Hall are members of UGA’s Center for the Ecology of Infectious Diseases. Ketterson is Scientific Advisor and Founding Director of the Environmental Resilience Institute, Indiana University.

Funding for the research was provided by the Intelligence Community Postdoctoral Research Fellowship Program, administered by Oak Ridge Institute for Science and Education through an interagency agreement between the U.S. Department of Energy and the Office of the Director of National Intelligence. The Environmental Resilience Institute is funded by Indiana University’s Prepared for Environmental Change Grand Challenge Initiative and by the National Science Foundation (DEB-1754392 and DEB-1911925).

This article is republished from UGA Today—today's top news from the University of Georgia.


Growth Patterns in Cell Suspension Culture and its Measurement

Under appropriate light, temperature, aer­ation and nutrient medium the growth of sus­pension culture follows a predictable pattern or growth curve.

The growth of suspension culture can be monitored very easily by simply counting the cell number per unit volume of culture in re­lation to days of culture. From such data a typi­cal growth curve can be prepared on a graph pa­per.

The growth curve for a typical higher plant suspension culture consists of lag phase, loga­rithmic phase or exponential phase, linear phase and stationary phase (Fig 4.8). The lag phase is the period where the cells adjust themselves to the nutrient medium and undertake all the necessary synthesis prior to cell division.

This is followed by very rapid cell division causing a logarithmic increase in cell number.

This phase is called as logarithmic phase. A further period of rapid cell division results in a linear increase in number and the phase is called linear phase. As nutrients are depleted and some of the cells of the culture being to show senescent charac­teristics, the rate of cell division within the cul­ture declines and it passes through the station­ary phase.

At this stage the growth curve forms a plateau. If the cells are removed just before or just after the entry into stationary phase in each growth cycle and are sub-cultured to fresh medium, then identical patterns of growth of the cell line can be maintained in each culture pas­sage.

Dry weight, total protein, DNA synthesis etc. can also be considered as other parameters for the preparation of identical growth curves. It also indicates that the chemical composition of the cell changes throughout the growth cycle and such changes are closely coupled to the cell divi­sion in most of the plant material.

However, in some material there is no corresponding increase in dry weight accumulation and consequently the divergence between the rate of cell division and rate of dry weight accumulation increases. From these studies, it has been concluded that there are independent mechanisms for controlling cell division and many biosynthetic pathways.

A synchronized cell population and the continu­ous changes in physiological property may also cause the divergence between the rate of cell divi­sion and the biochemical changes of the cell. It is also important to note that the degree of cellular aggregation is not constant but changes signifi­cantly during the growth cycle of the suspension culture. As the culture enters the period of most active growth the cell aggregation is maximum and during the stationary phase cell aggregation is minimal.

For experimental studies on growth of cell suspension, the inoculum or cell density is an im­portant factor. Very low density or high density of cells in liquid medium is unable to grow. So, to induce the growth, an initial density of 2 x 10 6 cells/ml to 2 x 10 8 cells/ml is inoculated in liq­uid medium.

This initial density increases dur­ing growth and attains a higher density at the stationary phase. Most commonly, such high cel­lular density are diluted on subculture by a fac­tor of ca. X 10. The particular initial cell density that is able to grow in liquid medium is called critical initial density (CID). The CID may vary from plant to plant.

Measurement of Cell Growth in Suspension Culture:

The cells in suspension culture grow by cell division and the number of ceils increases. Grow­th studies of this kind are very valuable for the characterisation of cell lines, effect of nutrient medium and hormones etc. Growth in such cul­tures can be monitored by determination of cell number, cell dry weight, packed cell volume, etc.

The rate of increase of cell number can be calculated simply by counting the cell number in haemocytometer under a microscope. Cell count- data obtained from haemocytometer is multi­plied by a factor x 10 3 and the result can be expressed in terms of cell number per unit vol­ume of culture. Therefore, by comparing the cell number at the beginning of culture and after cer­tain days of incubation, the growth can be mea­sured.

Again, as the cells increase in number dur­ing growth, the liquid medium will be more tur­bid and as a result the optical density (OD) of the suspension culture will also be altered. The changes of OD value can be detected by a calorimeter. Therefore, from OD value growth can be measured.

Definite volumes of cell suspension can be harvested from multiple replicated sets of cul­ture. Such amount of cell suspension is trans­ferred in a graduated conical centrifuge tube and is centrifuged at 2,000X g for 5 minutes. The cells will form a pellet after centrifugation. The volume of cell pellet then represents the packed cell volume (PCV). It is also called biomass vol­ume.

Therefore, harvesting the cell suspension at definite periods of interval and measuring the PCV, the growth can be monitored and express­ed as milliliter cell pellet per milliliter culture. From the same experiments dry weight of cell mass, can also be estimated by drying the pellet in a hot air oven (12 hours at 60°C) after replac­ing the supernatant and weighing the dried cell mass in a chemical or electrical balance. In this method, growth can be expressed in terms of dry weight in gram or milligram per unit volume of culture.

Test for Viability of Cell :

Cell death may occur in suspension cultures due to several factors. So, for the studies on growth the test for viability of cells is very im­portant. Otherwise, cell count data will be er­roneous without testing the viability.

The most frequently used staining method for assessing cell viability is fluorescein diacetate (FDA). FDA dissolved in 5 mg/ml of acetone is added to cell population at 0.01% final concentration. Dead cells fluoresces red. Evans blue also used at a final concentra­tion of 0.01% is specific for dead cells. As soon as the stain is mixed with cell suspension, the in- viable cells stain blue and the viable cells remain unstained.


شاهد الفيديو: علم الاحياء الدقيقة-للتمريض فقط-المحاضرة العاشرة-الجزء الثاني-Medical Mycology عبد اللطيف (أغسطس 2022).