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Proteomics 실험의 파일 크기

Proteomics 실험의 파일 크기


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각 단계(식별 및 정량화)에서 일반적인 단백질체학 실험이 출력하는 파일 크기가 무엇인지 궁금합니다.|

또한 수량화 유형(상대, 절대)이 출력 파일의 크기에 어떤 영향을 미치나요?


이는 실행 기간, 샘플 자체, 분석법 유형 및 기기 제조업체에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

상대 및 절대 정량화에 대한 다양한 접근 방식도 있지만 이러한 요소가 파일 크기에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상하지는 않습니다. 프로파일/중심 설정 및 실행 길이와 같은 특정 분석법 매개변수가 가장 큰 요인일 수 있습니다.

나는 2시간 동안 수집된 TMT-label 정량화된 샘플에 대한 proteomics 파일을 가지고 있습니다. 중심 모드 ms2 및 ms3용. 이들은 800-900MB입니다. 동일한 방법으로 더 작은 샘플 로드에는 600MB의 파일이 있습니다.

나는 또한 동일한 설정을 가진 파일을 가지고 있지만 완전히 수집되었습니다. 프로필 모드 3-4GB입니다.


"전형적인 단백질체학 실험"을 좀 더 정의해야 할 수도 있습니다. 일반적으로 @Nathan은 중심/프로필 모드에 대한 그의 의견이 옳습니다.

내 관점에서 일반적인 실험은 일반적인 ThermoFisher Orbitrap 기기에서 90분 기울기를 사용하는 데이터 의존적 수집(DDA, 일명 "shotgun proteomics")입니다. 이것은 일반적으로 약 400-500MB의 파일 크기로 이어집니다.

절대 정량을 수행하기 위해 펩타이드 또는 단백질 표준을 스파이킹해도 파일이 상당히 커지지는 않습니다.


HADDOCK 기본 단백질-단백질 도킹 튜토리얼

이 튜토리얼에서는 NMR CSP(Chemical Shift Perturbation) 데이터에서 단백질-단백질 복합체의 구조를 예측하기 위해 HADDOCK을 사용하는 방법을 보여줍니다. 즉, 우리는 포도당 수송에 관여하는 두 개의 E. coli 단백질, 즉 포도당 특이적 효소 IIA(E2A)와 히스티딘 함유 인 운반체 단백질(HPr)을 도킹할 것입니다. 자유 형태의 구조는 X선 결정학(E2A)(PDB ID 1F3G) 및 NMR 분광법(HPr)(PDB ID 1HDN)을 사용하여 결정되었습니다. 천연 복합체의 구조도 NMR(PDB ID 1GGR)로 결정되었습니다. 이러한 NMR 실험은 또한 상호작용 자체에 대한 일련의 데이터(화학적 이동 섭동, 분자간 NOE, 잔류 쌍극자 커플링 및 시뮬레이션된 확산 이방성 데이터)를 제공하여 도킹에 유용합니다. 이 튜토리얼에서는 Wang에 설명된 대로 NMR 화학적 이동 섭동 데이터에서 식별된 인터페이스 잔류물만 사용합니다. , 엠보 J(2000).

이 튜토리얼에서는 HADDOCK2.2 웹서버를 사용할 것입니다. 당사 웹 서버에 대한 설명은 다음 간행물에서 찾을 수 있습니다.

G.C.P 반 준데르트, J.P.G.L.M. Rodrigues, M. Trellet, C. Schmitz, P.L. Kastritis, E. Karaca, A.S.J. Melquiond, M. van Dijk, S.J. 드 브리스와 A.M.J.J. 본빈. HADDOCK2.2 웹 서버: 생체 분자 복합체의 사용자 친화적인 통합 모델링. J. 몰. 바이올., 428, 720-725 (2015).

S.J. de Vries, M. van Dijk 및 A.M.J.J. 본빈. 데이터 기반 생체 분자 도킹을 위한 HADDOCK 웹 서버. 네이처 프로토콜, 5, 883-897(2010). 여기에서 공개 버전을 다운로드하십시오.

튜토리얼 전체에서 컬러 텍스트는 질문이나 지침 및/또는 PyMOL 명령을 참조하는 데 사용됩니다.


동물 연구에서 표본 크기를 계산하는 방법은 무엇입니까?

표본 크기 계산은 동물 연구를 포함한 모든 연구 설계의 중요한 구성 요소 중 하나입니다. 연구자가 적은 수의 동물을 선택하면 개체군에 존재하더라도 유의미한 차이가 누락될 수 있고, 더 많은 동물을 선택하면 불필요한 자원 낭비와 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다. 이 기사에서는 우리가 수행한 문헌 검토를 기반으로 동물 연구를 위한 몇 가지 샘플 크기 계산 방법을 제안했습니다.

연구에 얼마나 많은 동물을 사용해야 합니까? 이것은 연구자가 직면하는 가장 혼란스러운 질문 중 하나입니다. 표본 크기가 너무 작으면 실험의 실제 효과를 놓칠 수 있고 표본 크기가 너무 크면 자원과 동물의 불필요한 낭비를 초래할 수 있습니다.[1] 표본 크기 문제는 임상 시험 및 임상 연구에 대해 적절하게 강조되었지만 출판된 문헌에서 동물 연구의 경우 많이 탐구되지 않았습니다. 젊은 연구자와 대학원생에게 표본 크기 계산의 중요성과 방법을 가르치는 것은 매우 중요합니다. 동물 연구에서 표본 크기 문제를 명확히 하기 위해 우리는 동물 연구에서 표본 크기에 관한 다양한 기사를 검색하기로 결정했습니다. “sample size,” “sample size 계산,” 𠇊nimal Studies” 등과 같은 다양한 MeSH 용어와 이들의 조합을 사용하여 PubMed 검색을 수행했습니다. 또한 Google과 Google Scholar를 통해 다양한 기사를 검색했습니다. 또한 동물 연구와 관련된 다양한 웹사이트(http://www.3rs-reduction.co.uk/html/6__power_and_sample_size.html, http://www.acuc.berkeley.edu/, http://www.acuc.berkeley.edu/)를 검색했습니다. bu.edu/orccommittees/iacuc/policies-and-guidelines/sample-size-calculations/, http://www.ucd.ie/researchethics/etc.). 제1저자는 이용 가능한 모든 문헌을 읽고 개념에 대한 이해는 제2저자와 상의하여 이루어집니다. 여기에서는 우리가 수행한 문헌 검토를 기반으로 한 동물 연구의 표본 크기 계산 방법에 대해 간략하게 설명합니다.

기본적으로 동물 연구에서 표본 크기 계산에는 두 가지 방법이 있습니다. 가장 선호되고 가장 과학적인 방법은 검정력 분석에 의한 표본 크기 계산입니다.[2] 이 방법으로 표본 크기를 계산하기 위해 모든 노력을 기울여야 합니다. 이 방법은 임상 시험 및 임상 연구의 표본 크기 계산에 사용되는 방법과 유사합니다. 간단한 계산은 일부 공식[부록 1]을 사용하여 수동으로 수행할 수 있지만 복잡한 계산의 경우 통계 소프트웨어를 사용하거나 통계 전문가의 도움을 받을 수 있습니다. 검정력 분석으로 표본 크기를 계산하려면 연구자는 다음 개념에 대한 지식과 정보가 있어야 합니다.

효과 크기: 두 그룹의 평균(정량적 데이터) 또는 두 그룹의 사건 비율(정적 데이터) 간의 차이입니다. 연구자는 연구 시작 전에 두 그룹 간의 최소 차이가 임상적으로 유의미하다고 간주될 수 있는지 결정해야 합니다. 그룹 간의 임상적으로 유의한 차이에 대한 아이디어는 이전에 발표된 연구에서 가져오는 것이 좋습니다.[2,3,4,5]

표준 편차: 표준 편차는 샘플 내의 변동성을 측정합니다. 표준 편차에 대한 정보는 양적 변수의 경우에만 필요합니다. 특정 변수의 표준 편차에 대한 정보는 이전에 발표된 연구에서 가져올 수 있습니다. 그러한 연구가 없으면 저자는 먼저 예비 연구를 수행해야 하며 표준 편차는 예비 연구에서 계산할 수 있습니다[2,3,4,5]

제1종 오류: 유의 수준으로 측정되며 일반적으로 5% 수준으로 고정됩니다(NS = 0.05). 이는 임의의 값이며 연구 질문에 따라 감소 또는 증가할 수 있습니다[2,3,4,5]

Power: 연구의 파워는 연구의 목적이 되는 효과를 발견할 확률입니다. 연구 질문에 따라 80%에서 99%까지 유지될 수 있지만 일반적으로 80%로 유지됩니다[2,3,4,5]

효과의 방향(한쪽 또는 두 개의 꼬리): 연구자가 어떤 개입의 효과를 탐구하고자 할 때 표본에서 관찰된 실제 효과는 연구자가 생각한 방향과 같을 수도 있고 반대일 수도 있습니다. 연구자가 효과가 양방향에 있을 수 있다고 생각하면 양측 검정을 사용해야 하고 효과가 한 방향에 있다고 믿을 만한 강력한 이유가 있으면 단측 검정을 사용할 수 있습니다. 동물 연구에서는 일반적으로 양측 테스트가 사용됩니다[2]

통계 검정: 표본 크기 계산을 위해서는 데이터에 적용할 통계 검정에 대한 아이디어를 갖는 것이 중요합니다. Students t-test나 Chi-square test와 같은 간단한 통계적 검정은 공식에 의한 수동계산이 가능하지만[부록] ANOVA나 비모수적 검정과 같은 복잡한 검정은 통계학자의 도움이나 소프트웨어 사용이 필요하다[ 2,4]

동물의 예상 소모 또는 사망: 예상 소모에 대해 최종 샘플 크기를 조정해야 합니다. 연구원이 10% 감소를 예상한다고 가정하면 공식 또는 소프트웨어로 계산된 샘플 크기를 0.9로 나누어 실제 샘플 크기를 구해야 합니다. 소프트웨어로 계산된 샘플 크기가 그룹당 10마리이고 연구원이 10% 감소를 예상한다고 가정하면 최종 샘플 크기는 그룹당 11마리가 됩니다(10/0.9 = 11.11). 마찬가지로 20% 감소의 경우 샘플 크기를 0.8로 나누어야 합니다.[5] 이것은 구조화된 공식의 형태로 설명될 수 있습니다.

수정된 샘플 크기 = 샘플 크기/ (1− [% 감소/100])

표본 크기 계산을 위해 무료로 다운로드할 수 있는 소프트웨어 G Power(Faul, Erdfelder, Lang and Buchner, 2007)를 사용할 것을 제안합니다. 이 소프트웨어는 임상 시험을 위한 샘플 크기 계산에도 똑같이 적합합니다. 이 소프트웨어는 단순하고 복잡한 샘플 크기 계산에 사용할 수 있습니다.[6] G Power는 Cohen의 원칙에 따라 그룹 간의 소, 중, 대 차이에서 미리 설계된 효과 크기를 기반으로 표본 크기를 계산할 수 있습니다.[7] 샘플 크기 계산을 위해 무료로 사용할 수 있는 기타 소프트웨어 및 계산기에 대한 정보는 부록 2에 나와 있습니다. 샘플 크기가 더 복잡하면 “nQuery Advisor” 또는 “MINITAB.”와 같은 보다 정교한 소프트웨어가 필요합니다.

두 번째 계산 방법은 수익 체감의 법칙에 기초한 조잡한 방법입니다. 이 방법을 “resource equation” 방법이라고 합니다.[2,8,9] 이 방법은 효과 크기에 대해 가정할 수 없거나 이전 결과를 사용할 수 없어 표준 편차에 대한 아이디어를 얻을 수 없을 때 사용됩니다. 종말점이 측정되거나 복잡한 통계 절차가 분석에 사용됩니다. 이 방법은 가설 검증이 주요 목표가 아니지만 연구자가 그룹 간의 차이 수준을 찾는 데에만 관심이 있는 일부 탐색 연구에서도 사용할 수 있습니다.

이 방법에 따라 값 𠇎”가 측정되며, 이는 분산 분석의 자유도(ANOVA)에 불과합니다. E 값은 10에서 20 사이여야 합니다. E가 10보다 작으면 동물을 더 추가하면 더 중요한 결과를 얻을 기회가 증가하지만 20보다 크면 동물을 더 추가해도 유의미한 결과를 얻을 가능성은 증가하지 않습니다. 결과. 이 방법은 ANOVA를 기반으로 하지만 모든 동물 실험에 적용할 수 있습니다. E를 10에서 20 사이로 유지하는 모든 표본 크기가 적절한 것으로 간주되어야 합니다. E는 다음 공식으로 측정할 수 있습니다.

E = 총 동물 수 − 총 그룹 수

연구원이 약물의 효과를 보고 싶어하고 각각 10마리의 쥐로 5개 그룹(대조군으로 1개 그룹 및 해당 약물의 용량이 다른 4개 그룹)을 만들었다고 가정합니다. 이 경우 E는

E = 50 − 5 = 45, 이는 20보다 크므로 이 실험의 샘플 크기는 필요 이상입니다. 그러나 표본 크기가 그룹당 5인 경우 E는 20이 되며 이는 허용 가능한 한도이므로 적절한 표본 크기로 간주할 수 있습니다.

이 방법은 쉽지만 전력 분석 방법만큼 강력하다고 볼 수는 없습니다.

우리는 연구자들이 출판하고자 하는 원고에 표본 크기 계산 방법과 표본 크기의 정당성에 대한 설명을 포함할 것을 제안하고자 합니다. 연구 중인 동물: 보고 생체 내 실험 지침은 연구에 사용된 표본 크기의 정당성과 표본 크기 계산 방법의 세부 사항을 언급하는 설명을 포함할 것을 권장합니다.[10] 효과 크기, 제1종 및 제2종 오류, 단측/양측 검정, 표준 편차 등과 같은 표본 크기 계산의 모든 구성 요소는 임상 연구에 제안된 방식으로 출판을 위해 보낸 원고에 보고해야 합니다.[11 ] 자원(예산, 인력)의 부족, 시간 제약 등은 표본 크기 결정에 대한 타당한 근거로 간주될 수 없습니다. 많은 연구자들은 그룹당 6마리의 동물을 적절한 표본 크기로 간주하지만 이 문제에 대한 이용 가능한 문헌을 검토한 후 우리는 그룹당 6마리의 동물이라는 개념이 과학적, 통계적 근거가 거의 없다는 결론에 도달했습니다. 이것은 간략한 설명이며 독자들은 동물 연구의 표본 크기 계산과 관련된 다양한 개념을 더 잘 이해하기 위해 사용 가능한 더 많은 리소스를 읽어야 합니다.


단백질 분석 방법 및 기술에 대해 알아보십시오.

단백질 생물학은 조사의 주요 초점으로서 단백질의 구조 및 기능에 대한 연구와 생물학적 시스템을 정제, 검출 및 특성화하기 위한 도구로서 항체, 단백질 및 펩티드의 사용을 모두 포함합니다. Western blotting 및 ELISA와 같은 특정 단백질 분석 방법은 수년 동안 실험실에서 일상적으로 사용되었습니다. 정량적 단백질 질량 분석법과 같은 기타 기술은 비교적 최근에 개발된 기술이며 빠르게 발전하고 있습니다. 단백질 생물학 연구의 모든 측면을 발전시키기 위해 새로운 도구와 제품이 지속적으로 개발되고 있습니다.

이 학습 센터의 목적은 단백질 분석 방법 및 제품에 대해 배우기 위해 과학자(신규 또는 경험자)를 당사의 많은 리소스에 연결하는 것입니다.


추상적 인

이 튜토리얼의 주제는 MS/MS 데이터의 데이터베이스 검색을 통한 단백질 식별 및 특성화입니다. Peptide Mass Fingerprinting은 별도의 튜토리얼에서 다루므로 제외됩니다.

염기서열 데이터베이스의 선택, 질량 내성의 효과, 번역 후 변형을 식별하는 방법과 같은 데이터베이스 검색의 실용적인 측면이 강조됩니다. 감도와 특이성 사이의 관계에 대해 논의하고, 펩타이드 일치 정보를 사용하여 샘플에 존재하는 단백질을 추론하는 문제에 대해서도 설명합니다.

이 튜토리얼은 기본적으로 입문용이므로 대부분의 참조는 기본 연구 논문이 아니라 리뷰에 대한 것입니다. 질량 분석 및 단백질 화학에 대해 어느 정도 익숙하다고 가정합니다. 발표자 노트와 핵심 요점을 강화하도록 설계된 웹 기반 실습 모음을 포함한 슬라이드 프레젠테이션이 함께 제공됩니다. 이 튜토리얼은 국제 단백질체학 튜토리얼 프로그램 (IPTP 6).


대체 프로토콜 1

단백질 안정성을 최적화하기 위한 추가 스크린

이 보조 프로토콜은 기본 프로토콜에서 최적화된 버퍼가 식별되면 다양한 첨가제를 스크리닝하는 데 이상적입니다.

재료

기본 프로토콜 1과 동일한 재료

선택한 5× 첨가제 스크린을 포함하는 96웰 딥 웰 블록(표 2 참조)

표 2

96웰 첨가제 스크린의 구성

첨가물첨가물
A1E15mM EDTA
A2E2100mM 불화나트륨
A3E3100mM 불화칼륨
A4E4100mM 염화리튬
A5100mM 요소E5100mM 염화칼륨
A6250mM 요소E6100mM 염화암모늄
A7500mM 요소E7100mM 요오드화나트륨
A81M 요소E8100mM 요오드화칼륨
A925mM 구아니딘 HClE9100mM 브롬화나트륨
A1050mM 구아니딘 HClE1010mM 염화마그네슘
A11100mM 구아니딘 HClE1110mM 염화칼슘
A12250mM 구아니딘 HClE125mM 염화망간
B1500mM 구아니딘 HClF15mM 염화니켈
B21%(v/v) DMSOF25mM 철(III) 염화물
B32%(v/v) DMSOF35mM 염화아연
B42.5%(v/v) 글리세롤F45mM 염화코발트
B55%(v/v) 글리세롤F5100mM 포름산나트륨
B610%(v/v) 글리세롤F6100mM 아세트산나트륨
B715%(v/v) 글리세롤F7100mM 말론산나트륨
B820%(v/v) 글리세롤F8100mM 질산나트륨
B92.5%(v/v) D-글루코스F9100mM 티오시안산나트륨
B105%(v/v) D-글루코스F10100mM 황산나트륨
B112.5%(v/v) 자당F11100mM 황산암모늄
B125%(v/v) 자당F12100mM 염화암모늄
C12.5%(v/v) PEG400G12mM AMP + 5mM MgCl2
C25%(v/v) PEG400G22mM ADP + 5mM MgCl2
C32.5%(w/v) PEG1000G32mM ATP + 5mM MgCl2
C45%(w/v) PEG1000G42mM AMPPNP + 5mM MgCl2
C52.5%(w/v) PEG4000G52mM cAMP + 5mM MgCl2
C65%(w/v) PEG4000G62mM GDP + 5mM MgCl2
C72.5%(v/v) 에틸렌 글리콜G72mM GTP + 5mM MgCl2
C85%(v/v) 에틸렌 글리콜G82mM cGMP + 5mM MgCl2
C91mM 옥틸 글루코사이드G92mM NAD + 5mM MgCl2
C102mM 챕스G102mM NADH + 5mM MgCl2
C1110mM L-프롤린G1110mM 베타인
C1250mM L-글리신G121mM 스페르민
D125mM L-히스티딘H11mM 스페미딘(매번 새로 추가)
D250mM L-아르기닌H210mM β-mercaptoethanol(매번 신선한 추가)
D350mM L-글루타메이트H35mM DTT(매번 새로 추가)
D450mM L-Arg/50mM L-GluH42mM TCEP(매번 새로 추가)
D525mM L-글루타민H5사용자 결정 첨가제에 대해 개방
D650mM L-라이신H6사용자 결정 첨가제에 대해 개방
D750mM L-시스테인H7사용자 결정 첨가제에 대해 개방
D850mM 타우린H8사용자 결정 첨가제에 대해 개방
D950mM 이미다졸 pH 7.6H9사용자 결정 첨가제에 대해 개방
D10100mM 이미다졸 pH 7.6H10사용자 결정 첨가제에 대해 개방
D11250mM 이미다졸 pH 7.6H11사용자가 결정한 첨가제에 대해 개방
D12500mM 이미다졸 pH 7.6H12사용자 결정 첨가제에 대해 개방

나열된 농도는 열 이동 분석의 최종 농도를 나타냅니다.

주식은 5× 농도로 만들어야 합니다.

참고: 5× 첨가제 스크린을 사용하기 전에 4 ଌ 보관에서 실온까지 가져오십시오(

최적화된 완충액(1× 농도, 위의 초기 완충액 최적화 화면에서 확인됨)을 15ml 원뿔형 튜브의 단백질 스톡에 추가하여 96웰 분석 플레이트 하나를 스크리닝하기에 충분한 5ml의 최종 부피를 얻습니다. SYPRO 오렌지 염료 4µl를 추가합니다(스톡 농도: 5000×). 혼합물에서 단백질과 염료의 최종 농도는 각각 5µM 및 2×이어야 합니다.

튜브를 여러 번 뒤집어 철저히 혼합하고 용액을 다중 채널 피펫 저장통에 넣습니다. 다중 채널 피펫을 사용하여 40µl의 용액을 분석 플레이트의 각 웰에 옮깁니다.

800 ×에서 원심 분리기 실온 5× 첨가제 스크린 플레이트 NS 25 ଌ에서 2분 동안

접착성 알루미늄 밀봉 필름을 조심스럽게 떼어냅니다. 다중 채널 피펫을 사용하여 96웰 딥 웰 블록에서 분석 플레이트에 5× 첨가제 스크린 스톡 10µl를 추가합니다. 여러 번 위아래로 파이펫팅하여 동일한 파이펫과 팁을 사용하여 잘 내용물을 섞습니다.

최적화된 완충액에 대한 첨가제의 열 이동을 평가하기 위해 첨가제가 없는 최소 4개의 웰(즉, 96웰 첨가제 스크린 플레이트의 웰 A1�에만 물)이 있도록 96웰 첨가제 스크린을 설계합니다.

광학적으로 투명한 접착제 시트로 분석 플레이트를 덮고 각 웰을 조심스럽게 밀봉합니다. 접착성 알루미늄 호일로 첨가제 스크린을 다시 밀봉하고 4 ଌ에 보관하십시오.

800 ×에서 분석 플레이트를 원심분리합니다. NS 25 ଌ에서 2분 동안 바닥에 용액을 수집하고 웰에서 기포를 제거합니다.

실시간 PCR 기기에 분석 플레이트를 놓고 단백질 열 변성을 위한 온도 구배 프로그램을 시작합니다.

열 이동을 결정합니다(ΔNS미디엄) 단백질의 안정화를 촉진하는 첨가제를 식별하기 위해 ‘noadditive’컨트롤과 관련된 모든 조건의.


셀러리의 목질부 관찰하기

모든 식물은 생존을 위해 물이 필요합니다. 물을 토양에서 위로 이동시켜 싹과 잎으로 이동시키기 위해 식물은 물 수송 시스템을 개발했습니다. 이 시스템을 "xylem"이라고 합니다. 셀러리 줄기를 색이 있는 물에 넣으면 목부 이동을 통한 물의 움직임을 관찰할 수 있습니다. 착색된 물은 줄기를 통해 잎 위로 이동하여 이 시스템을 통과하는 물의 경로를 볼 수 있게 합니다.

필요한 것:

  • 항아리나 꽃병과 같은 용기
  • 셀러리
  • 식용 색소
  • 계량컵

지도

  1. 빈 용기에 물 1컵을 넣습니다. 물에 식용 색소 2방울(또는 원하는 색을 얻기 위해 필요한 양)을 넣고 잘 저어 섞습니다.
  1. 상단에 잎이 붙어 있는 셀러리 줄기를 선택하십시오. 줄기 밑부분을 약 1인치 정도 잘라냅니다.
  1. 줄기를 용기에 수직으로 놓고 줄기의 바닥이 물에 잠기도록 합니다.
  1. 셀러리는 밤새 그대로 두십시오. 무슨 일이 일어나는지 관찰하십시오. 물에서 셀러리를 꺼내어 물이 이동한 경로를 더 잘 볼 수 있도록 잘라냅니다.

무슨 일이야?

식물은 xylem이라는 시스템을 사용하여 땅에서 물을 끌어올려 싹을 통해 잎으로 운반합니다. 이 과정은 수동적이므로 발생하기 위해 에너지가 필요하지 않습니다. 그래서 셀러리는 밤새 물을 끌어올 수 있었습니다. 셀러리는 목부 수송 시스템을 통해 줄기를 통해 유색 물을 끌어들였습니다. 착색된 물은 잎사귀 속으로 흘러들어가 얼룩을 남겼습니다.

샐러리를 자르면 목부 수송 시스템을 더 명확하게 볼 수 있습니다. 착색된 물은 목부 세포를 얼룩지게 하여 눈에 띄게 만듭니다.

식물을 통해 물의 흐름을 유도하는 한 가지 현상은 증산입니다. 증산은 식물의 잎에서 물이 증발하는 과정에 주어진 이름입니다. 잎이 잘린 셀러리 줄기를 사용하여 실험을 반복하면 어떻게 될까요? 그것을 시도하고 참조하십시오!


통계이론 및 토의

단백질 용액에 잠긴 다공성 매질을 고려하십시오. 다공성 매체의 표면은 N 기공 용액과 접촉하는 기공. 다공성 매질이 만들어지는 재료의 표면은 용액에서 단백질 분자를 끌어당기는 것으로 가정됩니다. 다공성 매체 N 기공 표면의 기공은 일정량을 기여합니다. NS 불균일 핵 생성의 비율로, 여기서 NS 여기서 ΔNS* NS 기공의 불균질한 핵 생성에 대한 자유 에너지 장벽입니다. NS, ν는 핵 생성 시도 빈도입니다(12). 우리는 각 기공에서 불균일 핵형성이 단순히 특정 높이 Δ의 자유 에너지 장벽을 가로지르는 것이라고 가정합니다.NS* NS 이는 기공마다 다르며 시도 빈도 ν는 모든 기공에서 동일합니다. 케이 NS 그리고 NS 는 각각 볼츠만 상수와 절대 온도입니다. ν는 역시간의 차원을 갖는다. 이는 단백질 분자가 용액에서 성장하는 핵으로 확산되는 속도의 차수입니다(12).

제올라이트와 달리 무질서한 다공성 매질은 기공 크기 분포를 갖습니다. 약간의 평균 기공 직경이 있을 것입니다 미디엄NS 및 일부 표준 편차 σ NS 이 평균 주위의 기공 크기의. 또한 개별 기공은 직경뿐만 아니라 모양도 특징입니다. 하나는 길고 가늘고 다른 하나는 구형이지만 둘 다 평균 직경이 같은 두 개의 기공이 있을 수 있습니다. 따라서 각 기공은 직경뿐만 아니라 NS 뿐만 아니라 일부 형상 매개변수 세트에 의해서도. 원칙적으로 기공 크기와 모양의 분포를 알고 이들의 함수로 장벽을 계산할 수 있다면 Eq의 비율을 계산할 수 있습니다. 1. 그러나 직경 분포에 대한 일부 데이터를 제외하고는 이러한 매개변수가 없습니다. 따라서 우리는 최적의 기공 크기를 중심으로 직경 변화를 Taylor 급수로 간단하게 표현하는 임계 핵의 자유 에너지의 직경과 형태 변화에 대한 간단한 현상학적 모델을 개발하고 단순한 랜덤 변수로 모양 변화를 개발했습니다. 또한 직경을 확률 변수로 취급합니다. 단일 형상 매개변수의 사용은 단순성을 위한 것입니다. 우리는 기공의 직경과 모양 매개변수를 표시할 것입니다 NS ~에 의해 NSNS 그리고 NSNS, 각각. 모양 매개변수 NS 모공의 모양이 정의됩니다. NS 금액을 기부하다 NSNS 핵의 자유 에너지에. 또한, 우리는 NS 그래서 그 의미는 〈NS 〉 = 0.

최적의 직경이 있을 것입니다. NS영형, 자유 에너지 장벽이 가장 낮은 직경. 우리는 장벽의 이 가장 낮은 값을 로 표시합니다. 이 최소값을 중심으로 확장하면 기공의 자유 에너지 장벽이 NS 여기서 우리는 선행 2차 항만 유지했습니다. 기공이 너무 크거나 너무 작아지면 자유 에너지 장벽이 증가하는 강성 상수는 κ입니다. NS.

복용 NSNS 그리고 NSNS 확률 분포 함수에서 NSNS 그리고 NSNS, 각각 불균일 핵형성 속도의 평균 또는 기대값은 다음과 같이 주어진다. 우리는 두 직경 모두 NS 및 모양 NS 너비가 σ인 가우스 확률 분포 함수를 가집니다. NS 및 σ NS, 각각. 평균 직경은 미디엄NS, 그리고 정의에 의해 의 평균 NS 0입니다. 그런 다음 식. 3 쉽게 평가할 수 있으며 비율의 평균 NS 방정식의 오른쪽은 최적 크기의 기공 수에 기공의 평균 비율을 곱하고 두 가우시안의 중첩을 곱한 것입니다. 하나는 기공 직경의 분포이고 다른 하나는 비율 변동입니다. , 식의 지수. 2.

비율 방정식 〈NS 〉, 식. 4, 다음의 지수를 포함합니다. 최적의 크기와 가장 가능성 있는 값의 기공에서 자유 에너지 장벽(NS = 0) 모양 매개변수. 우리는 의 값이 무엇인지 알지 못하기 때문에 절대 핵 생성률에 대해 예측할 수 없으며 단지 어떻게 변하는지에 대해서만 예측할 수 있습니다. 따라서 비율을 표시할 때 〈NS 〉 축으로 이동하고 기공 및 단백질의 크기와 같은 매개변수를 사용하여 그 변화를 간단히 연구합니다. 다공성 매질을 구성하는 고체의 표면은 물론 단백질 분자를 최소한 약하게 끌어당긴다고 가정하고, 둘 사이에 반발력이 있으면 단백질 분자는 기공에서 제외되고 다공성 매질은 핵무기 역할을 할 수 없습니다.

실험에서 연구된 단백질은 반지름이 다르고 최적의 기공 크기도 다르기 때문에 최적 기공 크기의 함수로 핵 생성 속도를 그림 1에 표시합니다. NS영형. 다른 매개변수는 고정된 상태로 유지됩니다. 우리는 기대한다 NS영형 단백질의 크기에 따라 증가합니다. 그래서 NS 도 1의 축은 대략 단백질 직경의 몇 배인 임계 핵의 크기에 해당한다. 실선 곡선은 기공 크기, σ의 넓은 분포를 갖는 다공성 매질에 대한 것입니다. NS = 3 nm이고 점선 곡선은 좁은 분포에 대한 것입니다. σ NS = 0.5nm. 넓은 분포의 경우 핵 생성 속도는 NS영형 2.5~15nm의 전체 범위에 걸쳐 있습니다. 따라서 우리는 기공 크기의 분포가 넓은 다공성 매질이 다양한 크기의 단백질의 빠른 핵 생성을 일으킬 것으로 예측합니다. 대조적으로, 좁은 범위의 기공 크기를 갖는 다공성 매질은 매우 특정한 크기의 핵에 대해서만 효과적인 핵핵이 될 것입니다.

사이트당 평균 불균일 핵 생성률, 〈NS 〉(임의의 단위로), 단백질의 핵 생성을 위한 최적의 기공 크기의 함수로서, NS영형. 기공은 평균 기공 직경을 갖는다 미디엄NS = 7.5 nm이고 기공 크기 표준 편차 σ에 대한 결과를 표시했습니다. NS = 3 nm, 실선 곡선 및 0.5 nm, 점선 곡선. 기공 크기 κ에 따른 장벽의 변화에 ​​대한 강성 계수 NS κ로 설정되었다. NS = 10케이 NS NS nm -2 .

단백질 결정화 및 기타 많은 영역에서 핵 생성을 유도할 뿐만 아니라 제어하는 ​​것이 중요합니다. 너무 많은 핵 형성은 핵 형성이 없는 것만큼 심각한 문제가 될 수 있습니다. 따라서 이제 우리는 다공성 매질의 주어진 조각에 얼마나 많은 핵이 형성되는지 고려할 것입니다. 일반적으로 대부분의 기공은 잘못된 모양과 크기이므로 핵 생성에 적합한 기공의 작은 부분에서만 핵이 형성되는 큰 자유 에너지 장벽이 있습니다. 이제 우리는 핵 생성이 발생하는 조건에 관심이 있으므로 핵 생성에 대한 낮은 장벽을 가지려면 최소한 하나의 기공이 필요합니다. 우리는 모든 집합의 최소값을 나타냅니다. N 기공 자유 에너지 장벽 NS* NS ~에 의해 NS*. 그런 다음 우리는 다음을 요구합니다. NS* ≈10과 같이 비교적 작을 것kT. 그렇다면 문제는 얼마나 많은 모공이 장벽을 가지고 있느냐는 것입니다. NS* NS 그것보다 조금 더 큰 NS*. 장벽이 있는 모공 NS* NSNS* 관련이 없을 것입니다. 핵 생성 속도에 기여하는 유효 기공 수를 정의하는 확실한 방법은 이 유효 수를 정의하는 것입니다. N 에프 장벽이 가장 낮은 공극의 속도에 대한 총 핵 생성 속도의 비율이므로 다음을 쉽게 알 수 있습니다. N 에프 얼마나 많은 핵이 형성되는지에 대한 좋은 지표입니다. 모든 모공이 거의 동일한 장벽을 가지고 있다면, N 에프N 기공, 반면에 다른 한계에서 가장 낮은 장벽을 가진 기공의 장벽이 다른 모든 기공의 장벽보다 훨씬 낮으면, N 에프 ≃ 1.

계산하면 간단하다 N 에프 식에서 수치적으로 5, 제공 N 기공 크지 않습니다. 우리는 세트에 대해 그렇게했습니다 N 기공 = 최적의 기공 직경을 갖는 10 9 기공 핵형성 단백질 NS영형 = 10nm. 평균 직경의 다공성 매체 세트를 고려합니다. 미디엄NS 2.5에서 25 nm까지, 0.5 nm의 단계로, 결과를 그림 2에 표시합니다. 십자형과 플러스는 다양한 기공 크기 σ를 갖는 다공성 매질을 나타냅니다. NS = 3 nm, 원은 좁은 범위의 기공 크기, σ를 갖는 매체를 나타냅니다. NS = 1nm. 열린 원과 십자형은 좁은 형태의 분포 σ를 가진 기공을 나타냅니다. NS = 1kT, 다른 점은 더 넓은 분포를 나타내는 반면, σ NS = 2kT. 각 십자형, 더하기 또는 원은 임의의 자유 에너지 장벽으로 109개의 기공을 생성한 결과이므로 다공성 매질의 독립 샘플에 해당합니다.

유효 모공 수 N 에프 평균 기공 크기의 함수로 핵 생성 속도에 기여 미디엄NS. 총 모공 수 N 기공 = 10 9 . 최적의 단백질 기공 크기 NS영형 = 10nm. 열린 원과 채워진 원은 기공 크기의 좁은 분포를 위한 것입니다. σ NS = 1 nm이고 십자형과 플러스는 더 넓은 분포를 위한 것입니다. σ NS = 3nm. 열린 원과 십자가는 형상 매개변수 σ의 좁은 분포를 위한 것입니다. NS = 1kT, 그리고 채워진 원과 더하기는 더 넓은 분포를 위한 것입니다. σ NS = 2kT. 강성 계수 κNS = 10케이 NS NS nm -2 .

그림 2에는 여러 가지 흥미로운 기능이 있습니다.NS) N 에프 항상 훨씬 적습니다 N 기공 (ii) 109개 구멍의 샘플에 대해서도 상당한 통계적 노이즈가 있습니다(iii) 평균 기공 크기와 최적 기공 크기가 멀리 떨어져 있을 때, 특히 σ NS 낮고 소수 또는 아마도 하나의 기공만이 핵형성 속도에 상당한 기여를 하고 (iv) 기공 크기가 광범위하게 분포된 다공성 매질의 경우 평균 기공 직경과 최적 기공 크기 사이의 상당히 큰 차이 범위에 걸쳐 수십 또는 수백 개의 기공이 낮은 장벽을 갖습니다. 마지막 관찰은 너무 많지도 적지도 않은 소수의 핵 형성이 이상적이기 때문에 특히 유용합니다. nucleant가 (알 수 없는) 최적 pore 직경과 관련하여 정확한 값으로 평균 pore 직경을 신중하게 미세 조정하지 않고 몇 개의 핵만 유도할 수 있다면 많은 단백질에 효과적인 nucleant가 되는 경향이 있습니다.

특징 (ii) 그리고 (iii) 관련있다. 물론 직경이 가까운 모공은 NS 0 비율을 지배하고 그 차이 |NS영형미디엄NS| 기공 크기 분포의 너비, σ에 비해 큽니다. NS, 이 기공은 기공 크기 분포의 꼬리에서 나옵니다. 따라서 그림 2에서 볼 수 있듯이 소수의 기공만이 속도에 크게 기여합니다. 따라서 속도 Eq. 1, 는 소수의 항만 합한 것이며, 각 항은 랜덤 변수의 지수이므로 기공의 한 샘플에서 다른 샘플로 상당한 변동이 있습니다. 대조적으로, 많은 모공이 비율에 기여할 때, N 에프 ≫ 1, 통계의 중심극한정리는 표본간 변동이 작다는 것을 말해준다. 여기서 우리는 점의 곡선이 다음 경우에만 부드럽다는 것을 알 수 있습니다. N 에프 크다. 부드러운 곡선은 공극의 자유 에너지 장벽에 대해 다른 무작위 변수 세트로 계산을 반복하면 거의 동일한 결과 세트가 얻어지는 반면 데이터 포인트가 비정형 곡선을 추적할 때 반복 계산은 상당히 다른 N 에프 및 핵 생성 속도. 이 경우, 다공성 매질의 명목상 동일한 샘플 간에 상당한 변동이 있을 것입니다. 이 변동성에 대한 통계는 다른 곳에서 더 자세히 다룹니다(13).


16.4: 막 단백질이 막에서 유지되는 방법

  • 제공: Gerald Bergtrom
  • University of Wisconsin-Milwaukee 명예교수(생명과학)

통합 막 단백질의 소수성 도메인은 막의 소수성 내부와 상호작용하는 하나 이상의 알파나선 영역으로 구성됩니다. Hydrophilic domains tend to have more tertiary structure with hydrophilic surfaces, and so face the aqueous cytosol and cell exterior. Two trans-membrane proteins are cartooned below.

The protein on the left crosses the membrane once, while the one on the right crosses the membrane three times. How a transmembrane protein inserts into the membrane during synthesis dictates the locations of its N- and C-terminus. Transmembrane proteins can in fact cross a membrane more than once, which also determines the location of its N- and C-termini. N-terminal end of a plasma membrane polypeptide always ends up exposed to the outside of the cell. The alpha helical domains that anchor proteins in membranes are mostly non-polar and hydrophobic themselves. As an example, consider the amino acids in the alpha-helical domain of the red blood cell protein glycophorin NS, a membrane protein that prevents red blood cells from aggregating, or clumping in the circulation. One glycophorin A polypeptide with its hydrophobic trans-membrane alpha helix is cartooned below. Glycophorin A monomers pair to form dimers in the plasma membrane.

Proteins that span membranes multiple times may include amino acids with charged, polar side chains, provided that these side chains interact between helices so that they are shielded from the fatty acid environment in the membrane. Because of these hydrophilic interactions, such proteins can create 모공 위해 수송 of polar molecules and ions we will see some of these proteins later. Integral membrane proteins that do not span the membrane also have a hydrophobic helical domain that anchors them in the membrane, while their hydrophilic domains typically interact with intracellular or extracellular molecules to e.g., hold cells in place give cells and tissues their structure, etc.

The very presence of the hydrophobic alpha-helical domains in trans-membrane proteins makes them difficult if not impossible to isolate from membranes in a biologically active form. By contrast, the peripheral polypeptide cytochrome c readily dissociates from the cristal membrane, making it easy to purify. For many years, an inability to purify other cristal membrane electron carriers in biologically active form limited our understanding of the structure and function of the mitochondrial electron transport system.

Hydrophobic alpha-helical domains are in fact, a 순도 검증 각인 of membrane-spanning proteins. It is even possible to determine the primary structure of a polypeptide encoded by a gene before the protein itself has been isolated. For example, knowing the DNA sequence of a gene, we can infer the amino acid sequence of the protein encoded by the gene. NS hydrophobicity analysis of the inferred amino acid sequence can tell us if a protein is likely to be a membrane protein. Let&rsquos look at a hydropathy (hydrophobicity) plot (below).

To see how an hydropathy plot can predict whether a protein is a membrane protein, check out the link below.


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비디오 보기: 단백질체학 및 대사체학 데이터 분석 (칠월 2022).


코멘트:

  1. Quinlan

    닥치는게 좋을거야, 아마도

  2. Gerlach

    I shall afford will disagree with you

  3. Caden

    언제까지 말할 수 있습니까 ...

  4. Colman

    뭔가 이렇게 안나오네요



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