Information

1.1: Ett systematiskt tillvägagångssätt - biologi

1.1: Ett systematiskt tillvägagångssätt - biologi



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.

Lärandemål

  • Beskriv hur mikroorganismer klassificeras och särskiljs som unika arter
  • Jämför historiska och nuvarande system för taxonomi som används för att klassificera mikroorganismer

När mikrober väl blev synliga för människor med hjälp av mikroskop började forskarna inse deras enorma mångfald. Mikroorganismer varierar på alla möjliga sätt, inklusive deras storlek, deras utseende och deras reproduktionshastighet. För att studera denna otroligt mångfaldiga nya samling av organismer behövde forskare ett sätt att systematiskt organisera dem.

Vetenskapen om taxonomi

Taxonomi är klassificering, beskrivning, identifiering och namngivning av levande organismer. Klassificering är praxis att organisera organismer i olika grupper baserat på deras gemensamma egenskaper. Den mest kända tidiga taxonomen var en svensk botaniker, zoolog och läkare vid namn Carolus Linnaeus (1701–1778). 1735 gav Linné ut Systema Naturae, ett häfte på 11 sidor där han föreslog Linnaean taxonomy, ett system för att kategorisera och namnge organismer som använder ett standardformat så att forskare kan diskutera organismer med konsekvent terminologi. Han fortsatte att revidera och lägga till boken, som växte till flera volymer (Figur (PageIndex{1})).

I sin taxonomi delade Linné in naturvärlden i tre riken: djur, växt och mineral (mineralriket övergavs senare). Inom djur- och växtriket grupperade han organismer med hjälp av en hierarki av allt mer specifika nivåer och undernivåer baserat på deras likheter. Namnen på nivåerna i Linnés ursprungliga taxonomi var rike, klass, ordning, familj, släkte (plural: släkten) och arter. Arter var, och fortsätter att vara, den mest specifika och grundläggande taxonomiska enheten.

Utveckling av livets träd (fylogenier)

Med framsteg inom tekniken gjorde andra forskare gradvis förfining av det Linnéska systemet och skapade så småningom nya system för att klassificera organismer. På 1800-talet fanns det ett växande intresse för att utveckla taxonomier som tog hänsyn till de evolutionära förhållandena, eller fylogenierna, mellan alla olika arter av organismer på jorden. Ett sätt att skildra dessa relationer är via ett diagram som kallas ett fylogenetiskt träd (eller livets träd). I dessa diagram är grupper av organismer ordnade efter hur nära besläktade de tros vara. I tidiga fylogenetiska träd kunde man sluta sig till organismernas släktskap genom deras synliga likheter, såsom närvaron eller frånvaron av hår eller antalet lemmar. Nu är analysen mer komplicerad. Idag inkluderar fylogena analyser genetiska, biokemiska och embryologiska jämförelser, vilket kommer att diskuteras senare i detta kapitel.

Linnés livsträd innehöll bara två huvudgrenar för allt levande: djur- och växtriket. År 1866 föreslog ErnstHaeckel, en tysk biolog, filosof och läkare, ett annat kungarike, Protista, för encelliga organismer (Figur (PageIndex{2})). Han föreslog senare ett fjärde rike, Monera, för nicellulära organismer vars celler saknar kärnor, som bakterier.

Nästan 100 år senare, 1969, föreslog den amerikanske ekologen Robert Whittaker (1920–1980) att man skulle lägga till ett annat kungarike – Svampar – i sitt livsträd. Whittakers träd innehöll också en nivå av kategorisering över rikesnivån - imperiet eller superrikets nivå - för att skilja mellan organismer som har membranbundna kärnor i sina celler (eukaryoter) och de som inte har det (prokaryoter). Empire Prokaryota innehöll bara kungariket Monera. Empire Eukaryota innehöll de andra fyra kungadömena: Fungi, Protista, Plantae och Animalia. Whittakers femrikesträd ansågs vara standardfylogenin i många år.

Figur (PageIndex{3}) visar hur livets träd har förändrats över tiden. Observera att virus inte finns i något av dessa träd. Det beror på att de inte består av celler och därför är det svårt att avgöra var de skulle passa in i ett livsträd.

Övning (PageIndex{1})

Sammanfatta kort hur vår föränderliga förståelse av mikroorganismer har bidragit till förändringar i hur organismer klassificeras.

Kliniskt fokus: DEL 2

Antibiotika är speciellt utformade för att döda eller hämma tillväxten av bakterier. Men efter ett par dagar på antibiotika visar Cora inga tecken på förbättring. Dessutom kom hennes CSF-kulturer tillbaka från labbet negativa. Eftersom bakterier eller svampar inte isolerades från Coras CSF-prov utesluter hennes läkare bakteriell och svamp meningit. Viral meningit är fortfarande en möjlighet.

Men Cora rapporterar nu om några nya besvärande symtom. Hon börjar få svårt att gå. Hennes muskelstelhet har spridit sig från nacken till resten av kroppen, och hennes lemmar rycker ibland ofrivilligt. Dessutom förvärras Coras kognitiva symtom. Vid det här laget blir Coras läkare mycket orolig och beställer fler tester på CSF-proverna.

Övning (PageIndex{2})

Vilka typer av mikroorganismer kan orsaka Coras symptom?

Genetikens roll i modern taxonomi

Haeckels och Whittakers träd presenterade hypoteser om fylogenin hos olika organismer baserade på lätt observerbara egenskaper. Men tillkomsten av molekylär genetik i slutet av 1900-talet avslöjade andra sätt att organisera fylogenetiska träd. Genetiska metoder möjliggör ett standardiserat sätt att jämföra alla levande organismer utan att förlita sig på observerbara egenskaper som ofta kan vara subjektiva. Modern taxonomi bygger mycket på att jämföra nukleinsyrorna (deoxiribonukleinsyra [DNA] eller ribonukleinsyra [RNA]) eller proteiner från olika organismer. Ju mer lika nukleinsyrorna och proteinerna är mellan två organismer, desto närmare besläktade anses de vara.

På 1970-talet upptäckte den amerikanske mikrobiologen Carl Woese vad som verkade vara en "levande rekord" av organismers utveckling. Han och hans medarbetare George Fox skapade ett genetikbaserat livsträd baserat på likheter och skillnader som de observerade i den lilla underenheten ribosomalt RNA (rRNA) hos olika organismer. I processen upptäckte de att en viss typ av bakterier, kallade archaebacteria (nu känd helt enkelt som archaea), skilde sig markant från andra bakterier och eukaryoter när det gäller sekvensen av små underenheter rRNA. För att tillgodose denna skillnad skapade de ett träd med tre domäner över riket: Archaea, Bacteria och Eukarya (Figur (PageIndex{4})). Genetisk analys av den lilla underenheten rRNA tyder på att arkéer, bakterier och eukaryoter alla har utvecklats från en vanlig förfäders celltyp. Trädet är snedställt för att visa ett närmare evolutionärt förhållande mellan Archaea och Eukarya än de har till bakterier.

Övning (PageIndex{3})

  1. I modern taxonomi, hur avgör forskare hur nära två organismer är släkt?
  2. Förklara varför grenarna på "livets träd" alla härstammar från en enda "stam".

Namngivning av mikrober

När han utvecklade sin taxonomi använde Linné ett system av binomial nomenklatur, ett tvåordsnamnsystem för att identifiera organismer efter släkte och art. Till exempel är moderna människor i släktet Homo och har artnamnet sapiens, så deras vetenskapliga namn i binomial nomenklatur är Homo sapiens. I binomial nomenklatur är släktdelen av namnet alltid versal; det följs av artnamnet, som inte är versaler. Båda namnen är kursiverade.

Taxonomiska namn på 1700- till 1900-talen härleddes vanligtvis från latin, eftersom det var det vanliga språket som användes av forskare när taxonomiska system först skapades. Idag kan nyupptäckta organismer få namn som kommer från latin, grekiska eller engelska. Ibland återspeglar dessa namn något utmärkande drag hos organismen; i andra fall är mikroorganismer uppkallade efter forskarna som upptäckte dem. Arkeonen Haloquadratum walsbyi är ett exempel på båda dessa namnscheman. Släktet, Haloquadratum, beskriver mikroorganismens saltvattenmiljö (halo kommer från det grekiska ordet för "salt") samt arrangemanget av dess kvadratiska celler, som är ordnade i kvadratiska kluster av fyra celler (quadratum är latin för "fyrkvadrat"). Arten, walsbyi, är uppkallad efter Anthony Edward Walsby, mikrobiologen som upptäckte Haloquadratum walsbyi 1980. Även om det kan tyckas lättare att ge en organism ett vanligt beskrivande namn – som en rödhårig hackspett – kan vi föreställa oss hur det kan bli problematiskt. Vad händer när en annan hackspettsart med röd huvudfärg upptäcks? Den systematiska nomenklatur som forskare använder eliminerar detta potentiella problem genom att tilldela varje organism ett enda, unikt tvåordsnamn som känns igen av forskare över hela världen.

I den här texten kommer vi vanligtvis att förkorta en organisms släkte och art efter dess första omnämnande. Den förkortade formen är helt enkelt den första initialen i släktet, följt av en punkt och artens fullständiga namn. Till exempel bakterien Escherichia coli förkortas till E coli i sin förkortade form. Du kommer att möta samma konvention i andra vetenskapliga texter.

Bergeys manualer

Oavsett om det är i ett träd eller ett nät, kan mikrober vara svåra att identifiera och klassificera. Utan lätt observerbara makroskopiska egenskaper som fjädrar, fötter eller päls måste forskare fånga, växa och utarbeta sätt att studera deras biokemiska egenskaper för att differentiera och klassificera mikrober. Trots dessa hinder skapade och uppdaterade en grupp mikrobiologer en uppsättning manualer för att identifiera och klassificera mikroorganismer. Första gången publicerad 1923 och sedan dess uppdaterats många gånger, Bergeys manual av determinativ bakteriologi och Bergey's Manual of Systematic Bacteriology är standardreferenserna för att identifiera och klassificera olika prokaryoter. (Bilaga D till denna lärobok är delvis baserad på Bergeys manualer; den visar hur organismerna som förekommer i denna lärobok klassificeras.) Eftersom så många bakterier ser identiska ut måste metoder baserade på icke-visuella egenskaper användas för att identifiera dem. Till exempel kan biokemiska tester användas för att identifiera kemikalier som är unika för vissa arter. På samma sätt kan serologiska tester användas för att identifiera specifika antikroppar som kommer att reagera mot de proteiner som finns i vissa arter. I slutändan kan DNA- och rRNA-sekvensering användas både för att identifiera en viss bakterieart och för att klassificera nyupptäckta arter.

  • Vad är binomial nomenklatur och varför är det ett användbart verktyg för att namnge organismer?
  • Förklara varför en resurs som en av Bergeys manualer skulle vara till hjälp för att identifiera en mikroorganism i ett prov.

SAMMA NAMN, OLIKA STAM

Inom en art av mikroorganismer kan det finnas flera undertyper som kallas stammar. Även om olika stammar kan vara nästan identiska genetiskt, kan de ha väldigt olika egenskaper. BakterienEscherichia coli är ökända för att ha orsakat matförgiftning och resenärsdiarré. Men det finns faktiskt många olika stammar av E coli, och de varierar i sin förmåga att orsaka sjukdom.

En patogen (sjukdomsframkallande) E coli stam som du kanske har hört talas om är E coli O157:H7. Hos människor, infektion från E coli O157:H7 kan orsaka magkramper och diarré. Infektion kommer vanligtvis från förorenat vatten eller mat, särskilt råa grönsaker och dåligt tillagat kött. På 1990-talet var det flera stora utbrott av E coli O157:H7 tros ha sitt ursprung i dåligt tillagade hamburgare.

Medan E coli O157:H7 och några andra stammar har gett E coli ett dåligt namn, de flesta E coli stammar orsakar inte sjukdomar. Faktum är att vissa kan vara till hjälp. Olika stammar av E coli som finns naturligt i vår tarm hjälper oss att smälta vår mat, förse oss med några nödvändiga kemikalier och bekämpa patogena mikrober.

Sammanfattning

  • Carolus Linnaeus utvecklade ett taxonomiskt system för att kategorisera organismer i besläktade grupper.
  • Binomial nomenklatur tilldelar organismer latiniserade vetenskapliga namn med en släkt- och artbeteckning.
  • Ett fylogenetiskt träd är ett sätt att visa hur olika organismer tros vara relaterade till varandra ur en evolutionär synvinkel.
  • Det första fylogenetiska trädet innehöll riken för växter och djur; Ernst Haeckel föreslog att man skulle lägga till kungarike för protister.
  • Robert Whittakers träd innehöll fem kungadömen: Animalia, Plantae, Protista, Fungi och Monera.
  • Carl Woese använde en liten underenhet av ribosomalt RNA för att skapa ett fylogenetiskt träd som grupperar organismer i tre domäner baserat på deras genetiska likhet.
  • Bergeys manualer för determinativ och systemisk bakteriologi är standardreferenserna för att identifiera respektive klassificera bakterier.
  • Bakterier kan identifieras genom biokemiska tester, DNA/RNA-analys och serologiska testmetoder.

Ordlista

binomial nomenklatur
en universell konvention för vetenskapligt namngivande av organismer med hjälp av latiniserade namn för släkten och arter
eukaryot
en organism som består av en eller flera celler som innehåller en membranbunden kärna och organeller
fylogeni
en grupp organismers evolutionära historia
prokaryot
en organism vars cellstruktur inte inkluderar en membranbunden kärna
taxonomi
klassificering, beskrivning, identifiering och namngivning av levande organismer

Bidragsgivare

  • Nina Parker, (Shenandoah University), Mark Schneegurt (Wichita State University), Anh-Hue Thi Tu (Georgia Southwestern State University), Philip Lister (Central New Mexico Community College) och Brian M. Forster (Saint Joseph's University) med många bidragande författare. Originalinnehåll via Openstax (CC BY 4.0; Åtkomst gratis på https://openstax.org/books/microbiology/pages/1-introduction)


Biologi i tid och rum: En partiell differentialekvationsmodellering

Hur kommunicerar biologiska objekt, gör strukturer, gör mätningar och beslut, söker efter mat, d.v.s. gör allt som behövs för att överleva? Den här boken är designad för en avancerad studentpublik och använder matematik för att börja berätta den historien. Den bygger på en bakgrund i multivariabelkalkyl, vanliga differentialekvationer och grundläggande stokastiska processer och använder partiella differentialekvationer som ram för att utforska dessa frågor.

En handbok för instruktörslösningar för denna titel är tillgänglig elektroniskt för de instruktörer som har använt läroboken för klassrumsbruk. Skicka e-post till [email protected] för mer information.

Den här boken berättar historien om levande processer som förändras i tid och rum. Drivna av vetenskapliga undersökningar, metoder från partiella differentialekvationer, stokastiska processer, dynamiska system och numeriska metoder förs in i ämnet, och deras framställning verkar vara enkel i jakten på djupare biologisk förståelse. Med ämnen som sträcker sig från granknoppmaskpopulationer till kalciumdynamik och från tigerbuskemönster till kollektivt beteende, är detta ett måste att läsa för alla som menar allvar med modern matematisk biologi.

&mdash Mark Lewis, University of Alberta

Prof. Keener är en av de stora sinnena inom Math Biology som har utbildat generationer av fina vetenskapsmän och matematiker genom åren.

&mdash Leah Edelstein-Keshet, University of British Columbia

Det här är en fantastisk bok för oss som undervisar i matematisk modellering av rumsliga fenomen inom biologi, och för alla som vill röra sig på området. Den vägleder läsaren om hur man bör ta itu med konsten att modellera och introducerar på ett mycket systematiskt och naturligt sätt många av de nödvändiga matematiska och beräkningsmässiga tillvägagångssätten, och integrerar dem sömlöst med biologin. Det är ett nöje att läsa.

&mdash Philip Maini, University of Oxford

Matematisk biologi har få grundläggande texter. Men det här är en.

&mdash Michael C. Reed, Duke University

Läsekrets

Grund- och doktorander och forskare som är intresserade av matematisk biologi och PDE.

Recensioner och rekommendationer

Den här boken berättar historien om levande processer som förändras i tid och rum. Drivna av vetenskapliga undersökningar, metoder från partiella differentialekvationer, stokastiska processer, dynamiska system och numeriska metoder förs in i ämnet, och deras framställning verkar vara enkel i jakten på djupare biologisk förståelse. Med ämnen som sträcker sig från granknoppmaskpopulationer till kalciumdynamik och från tigerbuskemönster till kollektivt beteende, är detta ett måste att läsa för alla som menar allvar med modern matematisk biologi.

-- Mark Lewis, University of Alberta

Prof. Keener är en av de stora sinnena inom Math Biology som har utbildat generationer av fina vetenskapsmän och matematiker genom åren.

-- Leah Edelstein-Keshet, University of British Columbia

Det här är en fantastisk bok för oss som undervisar i matematisk modellering av rumsliga fenomen inom biologi, och för alla som vill röra sig på området. Den vägleder läsaren om hur man bör ta itu med konsten att modellera och introducerar på ett mycket systematiskt och naturligt sätt många av de nödvändiga matematiska och beräkningsmässiga tillvägagångssätten, och integrerar dem sömlöst med biologin. Det är ett nöje att läsa.

-- Philip Maini, University of Oxford

Matematisk biologi har få grundläggande texter. Men det här är en.

-- Michael C. Reed, Duke University

Innehållsförteckning


Ett systematiskt förhållningssätt till biologi

Vid millennieskiftet, och när Human Genome Project närmade sig sin sista fas, surrade läkemedelsindustrin av optimism om de innovativa nya läkemedel som skulle härröra från den kommande lavinen av mänskliga genomiska och proteomiska data. Bevisen sedan dess har dock visat att denna hype inte har varit motiverad i själva verket, färre nya läkemedel kommer in på kliniken varje år nu än under 1990-talet. Industrin inser alltmer att precis som biokemiska processer inte fungerar isolerat, kommer ett läkemedel som riktas mot ett enda mål sannolikt att påverka andra i samma väg, med oväntade och potentiellt skadliga konsekvenser.

Många företag vänder sig därför till den nya disciplinen system eller nätverksbiologi för att lösa detta dilemma. Adriano Henney, chef för AstraZenecas Pathways Capability vid Alderley Park, Storbritannien, definierar systembiologi i läkemedelsindustrins sammanhang som att "förstå hur ett mål kommer att reagera i samband med cellulära nätverk". Ändå är samma bransch, fast för kontanter, knappast i en position att investera i helt nya anläggningar. Förnuftigt är det att många företag väljer samarbete: i nära samarbete med både akademi och mjukvaruföretag för att ta fram skräddarsydda lösningar. Ett företag som har funnit detta tillvägagångssätt produktivt är Merrimack Pharmaceuticals, baserat i Cambridge, Massachusetts, USA. Forskarna vid Merrimack har ett nära samarbete med det Massachusetts-baserade mjukvaruföretaget The MathWorks och har blivit imponerade av prestandan hos deras nya systembiologiska plattform, SimBiology.

Merrimack är ett bioläkemedelsföretag, grundat 2000, som utvecklar en portfölj av bioterapeutika för behandling av autoimmuna sjukdomar och cancer. Dess första produkt, MM-093, en rekombinant version av humant alfa-fetoprotein, har nyligen avslutat en klinisk fas 2-studie för reumatoid artrit och en pilotstudie i psoriasis. Den koncentrerar sig nu mer på onkologipipelinen, utvecklar monoklonala och bispecifika antikroppar som kommer att binda till, och så "stänga av" tillväxtfaktorerna som driver tillväxten av tumörer. Network Biology-teamet på Merrimack använder principerna för kemiteknik, beräkningsmodellering och high-throughput biologi för att identifiera vilka av de många signalproteinerna som är involverade i en väg som sannolikt kommer att vara det bästa målet för läkemedelsutveckling, och vilka typer av interventioner som kommer att vara den mest effektiva. "Modellerna och vårt nätverksbiologiska tillvägagångssätt används för att bättre förstå komplexa vägar i sjukdomar, för att utforma riktade terapier, för att förutsäga synergistiska läkemedelskombinationer och för att identifiera patienter som mest sannolikt kommer att svara på riktade terapier", säger Birgit Schoeberl, Merrimacks chef för Network Biologi.

Merrimacks samarbete med The Mathworks går tillbaka till företagets början. Merrimack använde först den senares komplexa Matlab-miljö för att designa och utveckla modeller för biokemiska vägar. Den har nu använt SimBiology i ungefär två år, till en början som beta-testare. Denna produkt är i huvudsak ett grafiskt användargränssnitt (GUI) som sitter ovanpå Matlab. Schoeberl förklarar logiken bakom Merrimacks val och användning av denna produkt: "SimBiology är ett GUI som gör att vi enkelt kan bygga och dela matematiska modeller baserade på biokemiska reaktionsscheman mellan modellerare och experimentalister utan att förlora något av flexibiliteten att skriva vår egen kod där vi behöver. Med SimBiology är det väldigt enkelt att ändra ett eller flera inmatningsvillkor och se hur det påverkar simuleringsresultaten”, tillägger Schoeberl. "Lättheten att använda och flexibiliteten hos grundläggande Matlab i kombination med alla verktygslådor är anledningen till att vi implementerade det. Det gör det mycket lättare för teoretiska och experimentella biologer att samarbeta.'

Schoeberl och hennes kollegor undersökte ett antal andra modelleringsverktyg och GUI, inklusive lösningar med öppen källkod, innan de bestämde sig för SimBiology. Hon är säker på att en av de viktigaste faktorerna som påverkade deras val var det faktum att de redan var bekanta med Matlab för andra applikationer. ”När vi valde SimBiology hittade vi en lösning som gjorde det möjligt för oss att fästa det grafiska användargränssnittet sömlöst på en omfattande plattform som vi redan kände till, och som inkluderar bioinformatik och statistikverktyg samt simuleringsprogram.” De hittar också möjligheter att söka för reaktioner och kemiska arter inom modeller särskilt användbara, eftersom vissa av nätverken de arbetar med kan innehålla så många som 500 initiala villkor och 200 kinetiska parametrar. De har hittat få nackdelar med programvaran. "Simbiologi är fortfarande lite långsam med att lösa stora system av icke-linjär ODE, och vi skulle föredra att det var snabbare, speciellt för känslighetsanalys eller parameteruppskattning", medger Schoeberl.

Det nära samarbetet mellan Merrimack och The MathWorks har också gjort det möjligt för Schoeberl och hennes kollegor att föreslå ny funktionalitet för SimBiology och att se förändringar implementeras omgående. Ett färskt exempel har varit inkorporeringen av parameteruppskattning och känslighetsanalys, tekniker som Merrimacks modellerare har utvecklat internt, i SimBiology-plattformen. Schoeberl förklarar: "Om du modellerar ett komplext proteininteraktionsnätverk kommer du att vilja veta vilka parametrar och förhållanden som utmatningen kommer att vara mest känslig för, eftersom dessa sannolikt är de mest rationella att justera. Känslighetsanalys är en metod för att identifiera dessa.’ När detta nummer gick i tryck skulle Merrimack and the Mathworks presentera en affisch vid den sjunde årliga internationella konferensen om systembiologi (ICSB), som hölls i Yokohama, Japan. Det arbete som presenteras där använder exemplet med ErbB-receptornätverket, som är viktigt vid cancerutveckling, för att utforska skillnader mellan global och lokal känslighetsanalys.

Känslighetsanalys använder alla tillgängliga experimentella data om den berörda vägen och parametrarna som förutspås vara mest känsliga modifieras sedan för att passa modellen bättre till dessa data. För närvarande är den viktigaste begränsningen av denna metod att mycket av data, särskilt de kinetiska parametrarna som beskriver reaktionshastigheten, fortfarande inte är känd.

Ett konsortium av tyska akademiska grupper tar ett liknande tillvägagångssätt som Merrimack i samarbete med ett mjukvaruföretag, GeneData från Basel, Schweiz, för att simulera ett cellulärt system av klinisk betydelse. Jens Timmer från Physics Institute i Freiburg, Tyskland, är koordinator för HepatoSys-projektet, som startades för fyra eller fem år sedan för att modellera hepatocyter (leverceller). I konsortiet ingår experimentella och teoretiska biologer och kliniker organiserade i lokala nätverk, av vilka några undersöker specifika biokemiska processer medan andra utvecklar generiska metoder. Den tyska regeringen gick nyligen med på att HepatoSys första finansieringsperiod hade levererat "proof of principle" och fördubblade sin finansiering till 24 miljoner euro under tre år.

HepatoSys forskares samarbete med GeneData kom till på grund av behovet av att lagra mängder av data och modeller i standardformat och dela dem mellan alla grupper i ett disparat konsortium. "När vi startade konsortiet fann vi att även om alla grupper gärna delade med sig av sin data, så var den lagrad i olika format och ofta dåligt dokumenterad, så samarbetet var mycket svårt i praktiken. Nu använder vi alla ett enda dataformat via en Oracle-databas byggd av GeneData. Vi hoppas att det kommer att bli en "guldstandard" i hela Tyskland och utanför för lagring av data för systembiologi, parallellt med den mycket använda standarden System Biology Markup Language (SBML) för modeller, säger Timmer. Valet av GeneData som partner baserades till stor del på företagets år av erfarenhet av databasdesign för läkemedelsindustrin. Databasen skrevs till en kravspecifikation på 100 sidor producerad av Timmer och hans medarbetare, som också använder GeneDatas Phylosopher-programvara för att integrera olika typer av molekylär data och använda den för att rekonstruera metaboliska nätverk.

Detta samarbete har fördelar för såväl industripartnern som det akademiska konsortiet. "Vetenskapen som finansieras genom HepatoSys-projektet är banbrytande, och det är mycket givande att arbeta med dem", säger GeneDatas Hans-Peter Fischer. ”Det finns också många tekniska utmaningar involverade i att upprätta en stor och komplex databas för att lagra både experimentell och simulerad data.” Fischer och kollegor hoppas att det kommer att finnas ytterligare möjligheter att marknadsföra den databas de har utvecklat till läkemedels- och bioteknikindustrin när dessa industrier är redo att investera mer i systembiologi.

Nat Goodman från Institute of Systems Biology i Seattle, Washington, USA håller med om att The MathWorks och GeneData producerar programvara som är användbar, pålitlig och matematiskt sund. Han föredrar dock att betona de begränsningar som för närvarande åläggs modelleringsgemenskapen på grund av bristen på korrekta kinetiska data. Hittills har de mest imponerande nätverks- och vägmodellerna kommit från enkla, isolerade och välstuderade system där mycket detaljerad data finns tillgänglig, som effekten av en enkelgen-switch: inte så mycket "lågthängande frukt" ”som frukt som redan faller av träden”, säger han. Han tror att korrekta simuleringar av mer komplexa, intressanta och kliniskt relevanta nätverk kommer att behöva datainsamling "i en skala som de flesta biologer inte ens kan föreställa sig". Men den första av Merrimacks onkologiprodukter som utvecklats med hjälp av nätverksmodellering är nu i forskning och på väg mot kliniken. En framgångsrik lansering av en av dessa skulle bevisa principen att även de ofullkomliga modellerna i nuvarande användning är av betydande värde för att modellera den komplexa process som är cancerutveckling.


Metoder

Samling av FDA-godkända läkemedel mot cancer och deras relationsinformation

Vi har samlat in läkemedel mot cancer som godkänts av FDA sedan 1949 till slutet av 2014 från flera datakällor. Vi startade insamlingen av anticancerläkemedel från anticancerläkemedelsfokuserade webbplatser, inklusive läkemedelsinformation från National Cancer Institute (NCI) [15], MediLexicon cancerläkemedelslista [16] och NavigatingCancer [17]. Sedan använde vi verktyget MedEx-UIMA, ett nytt naturligt språkbehandlingssystem, för att hämta generiska namn för dessa läkemedel [18]. Med de generiska namnen sökte vi [email protected] [19] och laddade ner deras FDA-etiketter. För de som inte kan hittas i [email protected], fick vi deras etiketter från Dailymed [20] eller DrugBank [21]. Från läkemedelsetiketten hämtade vi manuellt det första godkännandeåret, läkemedlets verkningsmekanism, läkemedelsmål, leveransmetod och indikation för varje läkemedel. Vi kontrollerade vidare de flera källorna som MyCancerGenome [22], DrugBank och de flera publikationerna [4, 23] för att få fram läkemedelsmålen. För läkemedelskategori kontrollerade vi ChemoCare [24] manuellt för att tilldela läkemedlen som cytotoxiska eller riktade medel. I vår utvalda läkemedelslista inkluderade vi inte läkemedlen för att behandla läkemedelsbiverkningar, cancersmärta, andra tillstånd eller förebyggande av cancer.

Klasser av läkemedelsmål och cancer

För dessa riktade medel samlade vi deras mål från FDA:s läkemedelsetiketter, DrugBank och MyCancerGenome. Vi kurerade sedan manuellt de primära effektförmedlande målen för varje läkemedel. Vi hämtade vidare genanteckningen från Ingenuity Pathway Analysis (IPA) [25] för att få deras subcellulära plats och familjeklasser. För indikationen samlade vi först in detaljinformationen från FDA:s läkemedelsetiketter och klassificerade dem sedan manuellt i klasser på högre nivå i syfte att analysera data. Läkemedlet idelalisib kan till exempel användas för att behandla recidiverande kronisk lymfatisk leukemi (KLL), recidiverande follikulärt B-cells non-Hodgkin lymfom (FL), återfall av små lymfatiska lymfom (SLL) från FDA-etiketter. I vår dataanalys registrerade vi läkemedlets terapeutiska klasser som leukemi och lymfom.

Cancergener och somatiska mutationer av cancergenomet

Cancergenuppsättningen innehåller 594 gener från Cancer Gene Census, som har varit inblandade i tumörbildning genom experimentella bevis i litteraturen (14 juli 2016) [26]. Vi erhöll 50 onkogener (OCG) och 50 tumörsuppressorgener (TSG) med hög tillförsikt från Davioli et al. [27]. De somatiska mutationerna erhölls från kompletterande tabell 2 i ett tidigare arbete [28]. Tabellen innehåller de somatiska mutationerna hos 3268 patienter i 12 typer av cancer. De är urinblåsankarcinom (BLCA), bröstadenokarcinom (BRCA), kolon- och rektaladenokarcinom (COAD/READ), glioblastom (GBM), skivepitelcancer i huvud och hals (HNSC), klarcellig njurcancer (KIRC), akut myeloid leukemi (LAML), lungadenokarcinom (LUAD), skivepitelcancer i lungor (LUSC), äggstockscancer (OV) och livmoderkroppen endometrioid karcinom (UCEC). Mutationerna inkluderar missense, silent, nonsens, splitsningsplats, readthrough, frameshift indels (insertioner/deletioner) och inframe indels [28].

Nätverksanalys

Vi byggde två nätverk baserade på våra kurerade data, narkotika-cancer- och drog-cancer-målnätverk. I läkemedels-cancernätverket finns det två typer av noder som representerar läkemedel eller cancertyper och kanter som föreslår läkemedel som godkänd behandling för cancern. I nätverket läkemedel-cancer-target finns det tre typer av noder som representerar cancertyper, läkemedel eller läkemedelsmål och kanter som indikerar cancer-läkemedelsassociationer eller läkemedel-target-interaktioner. Nätverksgraden används för att bedöma den toplogiska egenskapen för varje cancertyp och läkemedel, dvs antalet kanter av varje nod i nätverket.

Gemensamt målbaserat tillvägagångssätt

Vi använde en gemensam målbaserad metod för att upptäcka nya läkemedels-cancerföreningar [29]. Det är en av "guilt-by-association"-strategierna som bygger på vetskapen om att drogerna delade gemensamma mål eller inte. Om två läkemedel A och B har ett gemensamt mål, läkemedel A används för att behandla cancer typ C och läkemedel B används för cancer typ D, är det mycket troligt att det är effektivt för läkemedel A-cancer typ D och läkemedel B- cancer typ C föreningar.


Diskussion

Vi har presenterat en systematisk benchmark-utvärdering som omfattande jämför 18 scRNA-seq imputationsmetoder. Vår jämförelse är föremål för flera begränsningar. För det första jämfördes imputeringsmetoderna mestadels med standardparametrar som kanske inte uppnår optimal prestanda över alla datamängder. Vårt arbete skulle kunna förbättras ytterligare med användning av metoder som molekylär korsvalidering (MCV) [56]. Dessutom använde vi 72 timmar som tidsgräns för konvergens för imputeringsmetoder, vilket inte garanterar algoritmisk konvergens för vissa metoder. I vår utvärdering av imputationsmetoder för att sluta pseudotid med bananalysmetoder, vävnadens celltyper HCA_10x_vävnad celler var beräkningsmässigt kommenterade. En annan begränsning är att det inte finns några sjukdomsvävnader i denna studie. I framtiden är det värt att fortsätta undersöka hur slutsatser som presenteras i denna studie kan översättas till tillämpningar i en sjuk miljö som cancervävnader. En utmaning är att uttrycket av vissa gener i sjuka celler kan vara onormalt [57-60], vilket kan leda till falsk identifiering av liknande celler och kan påverka imputationsprestandan.

Ett öppet problem som inte undersökts i vår nuvarande studie är effekten av imputationsmetoder på RNA-hastighetsanalysen [61-63]. Eftersom RNA-hastigheten uppskattas genom att analysera osplitsad och splitsad mRNA, tar den hänsyn till både splitsade och osplicerade räkningar. Befintliga imputationsmetoder hanterar bortfallshändelserna genom att imputera genuttrycksvärdena snarare än de ursprungliga läsningarna, och genuttrycket kvantifieras vanligtvis endast på exoner som kanske inte skiljer bidrag från de splitsade kontra osplitsade transkripten. Huruvida befintliga imputeringsmetoder också kan tillämpas på hastighetsanalys och för att separat imputera splitsade och osplitsade transkript (inklusive introner) förblir därför ett öppet problem som kräver omfattande framtida undersökningar som ligger utanför ramen för denna studie. Utöver hastighetsanalysen, utvärderar hur imputationsmetoder kan påverka andra framväxande analyser såsom rumslig transkriptomik [64-68] också motiverar framtida undersökningar.


Innehåll

De ursprungliga metoderna som användes i kladistisk analys och taxonomiskolan härrörde från den tyske entomologen Willi Hennigs arbete, som refererade till det som fylogenetisk systematik (även titeln på hans bok från 1966) populariserades termerna "kladistik" och "clade" av andra forskare. Kladistik i ursprunglig mening hänvisar till en viss uppsättning metoder som används i fylogenetisk analys, även om det nu ibland används för att referera till hela fältet. [7]

Det som nu kallas den kladistiska metoden dök upp redan 1901 med ett verk av Peter Chalmers Mitchell för fåglar [8] [9] och därefter av Robert John Tillyard (för insekter) 1921, [10] och W. Zimmermann (för växter) ) 1943. [11] Termen "clade" introducerades 1958 av Julian Huxley efter att ha myntats av Lucien Cuénot 1940, [12] "cladogenesis" 1958, [13] "cladistic" av Arthur Cain och Harrison i 1960, [14] "cladist" (for an adherent of Hennig's school) by Ernst Mayr in 1965, [15] and "cladistics" in 1966. [13] Hennig referred to his own approach as "phylogenetic systematics". From the time of his original formulation until the end of the 1970s, cladistics competed as an analytical and philosophical approach to systematics with phenetics and so-called evolutionary taxonomy. Phenetics was championed at this time by the numerical taxonomists Peter Sneath and Robert Sokal, and evolutionary taxonomy by Ernst Mayr.

Originally conceived, if only in essence, by Willi Hennig in a book published in 1950, cladistics did not flourish until its translation into English in 1966 (Lewin 1997). Today, cladistics is the most popular method for inferring phylogenetic trees from morphological data.

In the 1990s, the development of effective polymerase chain reaction techniques allowed the application of cladistic methods to biochemical and molecular genetic traits of organisms, vastly expanding the amount of data available for phylogenetics. At the same time, cladistics rapidly became popular in evolutionary biology, because computers made it possible to process large quantities of data about organisms and their characteristics.

The cladistic method interprets each shared character state transformation as a potential piece of evidence for grouping. Synapomorphies (shared, derived character states) are viewed as evidence of grouping, while symplesiomorphies (shared ancestral character states) are not. The outcome of a cladistic analysis is a cladogram – a tree-shaped diagram (dendrogram) [16] that is interpreted to represent the best hypothesis of phylogenetic relationships. Although traditionally such cladograms were generated largely on the basis of morphological characters and originally calculated by hand, genetic sequencing data and computational phylogenetics are now commonly used in phylogenetic analyses, and the parsimony criterion has been abandoned by many phylogeneticists in favor of more "sophisticated" but less parsimonious evolutionary models of character state transformation. Cladists contend that these models are unjustified because there is no evidence that they recover more "true" or "correct" results from actual empirical data sets [17]

Every cladogram is based on a particular dataset analyzed with a particular method. Datasets are tables consisting of molecular, morphological, ethological [18] and/or other characters and a list of operational taxonomic units (OTUs), which may be genes, individuals, populations, species, or larger taxa that are presumed to be monophyletic and therefore to form, all together, one large clade phylogenetic analysis infers the branching pattern within that clade. Different datasets and different methods, not to mention violations of the mentioned assumptions, often result in different cladograms. Only scientific investigation can show which is more likely to be correct.

Until recently, for example, cladograms like the following have generally been accepted as accurate representations of the ancestral relations among turtles, lizards, crocodilians, and birds: [19]

If this phylogenetic hypothesis is correct, then the last common ancestor of turtles and birds, at the branch near the ▼ lived earlier than the last common ancestor of lizards and birds, near the ♦ . Most molecular evidence, however, produces cladograms more like this: [20]

If this is accurate, then the last common ancestor of turtles and birds lived later than the last common ancestor of lizards and birds. Since the cladograms show two mutually exclusive hypotheses to describe the evolutionary history, at most one of them is correct.

The cladogram to the right represents the current universally accepted hypothesis that all primates, including strepsirrhines like the lemurs and lorises, had a common ancestor all of whose descendants were primates, and so form a clade the name Primates is therefore recognized for this clade. Within the primates, all anthropoids (monkeys, apes and humans) are hypothesized to have had a common ancestor all of whose descendants were anthropoids, so they form the clade called Anthropoidea. The "prosimians", on the other hand, form a paraphyletic taxon. The name Prosimii is not used in phylogenetic nomenclature, which names only clades the "prosimians" are instead divided between the clades Strepsirhini and Haplorhini, where the latter contains Tarsiiformes and Anthropoidea.

The following terms, coined by Hennig, are used to identify shared or distinct character states among groups: [21] [22] [23]

  • A plesiomorfi ("close form") or ancestral state is a character state that a taxon has retained from its ancestors. When two or more taxa that are not nested within each other share a plesiomorphy, it is a symplesiomorphy (från syn-, "together"). Symplesiomorphies do not mean that the taxa that exhibit that character state are necessarily closely related. For example, Reptilia is traditionally characterized by (among other things) being cold-blooded (i.e., not maintaining a constant high body temperature), whereas birds are warm-blooded. Since cold-bloodedness is a plesiomorphy, inherited from the common ancestor of traditional reptiles and birds, and thus a symplesiomorphy of turtles, snakes and crocodiles (among others), it does not mean that turtles, snakes and crocodiles form a clade that excludes the birds.
  • Ett apomorfi ("separate form") or derived state is an innovation. It can thus be used to diagnose a clade – or even to help define a clade name in phylogenetic nomenclature. Features that are derived in individual taxa (a single species or a group that is represented by a single terminal in a given phylogenetic analysis) are called autapomorphies (från bil-, "self"). Autapomorphies express nothing about relationships among groups clades are identified (or defined) by synapomorphies (från syn-, "together"). For example, the possession of digits that are homologous with those of Homo sapiens is a synapomorphy within the vertebrates. The tetrapods can be singled out as consisting of the first vertebrate with such digits homologous to those of Homo sapiens together with all descendants of this vertebrate (an apomorphy-based phylogenetic definition). [24] Importantly, snakes and other tetrapods that do not have digits are nonetheless tetrapods: other characters, such as amniotic eggs and diapsid skulls, indicate that they descended from ancestors that possessed digits which are homologous with ours.
  • A character state is homoplastic or "an instance of homoplasi" if it is shared by two or more organisms but is absent from their common ancestor or from a later ancestor in the lineage leading to one of the organisms. It is therefore inferred to have evolved by convergence or reversal. Both mammals and birds are able to maintain a high constant body temperature (i.e., they are warm-blooded). However, the accepted cladogram explaining their significant features indicates that their common ancestor is in a group lacking this character state, so the state must have evolved independently in the two clades. Warm-bloodedness is separately a synapomorphy of mammals (or a larger clade) and of birds (or a larger clade), but it is not a synapomorphy of any group including both these clades. Hennig's Auxiliary Principle [25] states that shared character states should be considered evidence of grouping unless they are contradicted by the weight of other evidence thus, homoplasy of some feature among members of a group may only be inferred after a phylogenetic hypothesis for that group has been established.

The terms plesiomorphy and apomorphy are relative their application depends on the position of a group within a tree. For example, when trying to decide whether the tetrapods form a clade, an important question is whether having four limbs is a synapomorphy of the earliest taxa to be included within Tetrapoda: did all the earliest members of the Tetrapoda inherit four limbs from a common ancestor, whereas all other vertebrates did not, or at least not homologously? By contrast, for a group within the tetrapods, such as birds, having four limbs is a plesiomorphy. Using these two terms allows a greater precision in the discussion of homology, in particular allowing clear expression of the hierarchical relationships among different homologous features.

It can be difficult to decide whether a character state is in fact the same and thus can be classified as a synapomorphy, which may identify a monophyletic group, or whether it only appears to be the same and is thus a homoplasy, which cannot identify such a group. There is a danger of circular reasoning: assumptions about the shape of a phylogenetic tree are used to justify decisions about character states, which are then used as evidence for the shape of the tree. [26] Phylogenetics uses various forms of parsimony to decide such questions the conclusions reached often depend on the dataset and the methods. Such is the nature of empirical science, and for this reason, most cladists refer to their cladograms as hypotheses of relationship. Cladograms that are supported by a large number and variety of different kinds of characters are viewed as more robust than those based on more limited evidence. [27]

Mono-, para- and polyphyletic taxa can be understood based on the shape of the tree (as done above), as well as based on their character states. [22] [23] [28] These are compared in the table below.

Term Node-based definition Character-based definition
Monophyly A clade, a monophyletic taxon, is a taxon that includes all descendants of an inferred ancestor. A clade is characterized by one or more apomorphies: derived character states present in the first member of the taxon, inherited by its descendants (unless secondarily lost), and not inherited by any other taxa.
Paraphyly A paraphyletic assemblage is one that is constructed by taking a clade and removing one or more smaller clades. [29] (Removing one clade produces a singly paraphyletic assemblage, removing two produces a doubly paraphylectic assemblage, and so on.) [30] A paraphyletic assemblage is characterized by one or more plesiomorphies: character states inherited from ancestors but not present in all of their descendants. As a consequence, a paraphyletic assemblage is truncated, in that it excludes one or more clades from an otherwise monophyletic taxon. An alternative name is evolutionary grade, referring to an ancestral character state within the group. While paraphyletic assemblages are popular among paleontologists and evolutionary taxonomists, cladists do not recognize paraphyletic assemblages as having any formal information content – they are merely parts of clades.
Polyphyly A polyphyletic assemblage is one which is neither monophyletic nor paraphyletic. A polyphyletic assemblage is characterized by one or more homoplasies: character states which have converged or reverted so as to be the same but which have not been inherited from a common ancestor. No systematist recognizes polyphyletic assemblages as taxonomically meaningful entities, although ecologists sometimes consider them meaningful labels for functional participants in ecological communities (e. g., primary producers, detritivores, etc.).

Cladistics, either generally or in specific applications, has been criticized from its beginnings. Decisions as to whether particular character states are homologous, a precondition of their being synapomorphies, have been challenged as involving circular reasoning and subjective judgements. [31] Of course, the potential unreliability of evidence is a problem for any systematic method, or for that matter, for any empirical scientific endeavor at all. [32]

Transformed cladistics arose in the late 1970s [33] in an attempt to resolve some of these problems by removing a priori assumptions about phylogeny from cladistic analysis, but it has remained unpopular. [34]

The cladistic method does not identify fossil species as actual ancestors of a clade. [35] Instead, fossil taxa are identified as belonging to separate extinct branches. While a fossil species could be the actual ancestor of a clade, there is no way to know that. Therefore, a more conservative hypothesis is that the fossil taxon is related to other fossil and extant taxa, as implied by the pattern of shared apomorphic features. [36]

The comparisons used to acquire data on which cladograms can be based are not limited to the field of biology. [37] Any group of individuals or classes that are hypothesized to have a common ancestor, and to which a set of common characteristics may or may not apply, can be compared pairwise. Cladograms can be used to depict the hypothetical descent relationships within groups of items in many different academic realms. The only requirement is that the items have characteristics that can be identified and measured.

Anthropology and archaeology: [38] Cladistic methods have been used to reconstruct the development of cultures or artifacts using groups of cultural traits or artifact features.

Comparative mythology and folktale use cladistic methods to reconstruct the protoversion of many myths. Mythological phylogenies constructed with mythemes clearly support low horizontal transmissions (borrowings), historical (sometimes Palaeolithic) diffusions and punctuated evolution. [39] They also are a powerful way to test hypotheses about cross-cultural relationships among folktales. [40] [41]

Literature: Cladistic methods have been used in the classification of the surviving manuscripts of the Canterbury Tales, [42] and the manuscripts of the Sanskrit Charaka Samhita. [43]

Historical linguistics: [44] Cladistic methods have been used to reconstruct the phylogeny of languages using linguistic features. This is similar to the traditional comparative method of historical linguistics, but is more explicit in its use of parsimony and allows much faster analysis of large datasets (computational phylogenetics).

Textual criticism or stemmatics: [43] [45] Cladistic methods have been used to reconstruct the phylogeny of manuscripts of the same work (and reconstruct the lost original) using distinctive copying errors as apomorphies. This differs from traditional historical-comparative linguistics in enabling the editor to evaluate and place in genetic relationship large groups of manuscripts with large numbers of variants that would be impossible to handle manually. It also enables parsimony analysis of contaminated traditions of transmission that would be impossible to evaluate manually in a reasonable period of time.

Astrophysics [46] infers the history of relationships between galaxies to create branching diagram hypotheses of galaxy diversification.


Systematics: Meaning, Branches and Its Application

The term systematics is derived from the Latinised Greek word and ‘systema’ means ‘together’. The systematics partly overlap with taxonomy and originally used to des­cribe the system of classification prescribed by early biologists. Linnaeus applied the word “Systematics” in the system of classi­fication in his famous book ‘Systema Natu­rae’ published in 1735.

Blackwelder and Boyden (1952) gave a definition that “sys­tematics is the entire field dealing with the kinds of animals, their distinction, classifica­tion and evolution”. C. G. Simpson (1961) considers that “Systematics is the scientific study of the kinds and diversity of organ­isms and of any and all relationships among them”.

The simpler definition by Ernst Mayr (1969), and Mayr and Ashlock (1991) is “Sys­tematics is the science of the diversity of organisms”. Christoffersen (1995) has de­fined systematics as “the theory, principles and practice of identifying (discovering) systems, i.e., of ordering the diversity of organisms (parts) into more general systems of taxa according to the most general causal processes”.

The systematics includes both taxonomy and evolution. Taxonomy includes classifi­cation and nomenclature but inclines heavily on systematics for its concepts. So study of systematics includes a much broader aspect that includes not only morphology and ana­tomy but also genetics, molecular biology, behavioural aspects and evolutionary biology.

The recent approach to the science of biology has added a new dimension to the science of classification and the new system­atics has emerged as a synthesis of progress in all the major disciplines of Biology.

Branches of Systematics:

The new systematics may be divided into following branches:

1. Numerical systematics:

This type of systematics is based on bio-statistical method in identification and classifi­cation of animals. This branch is called biometry.

2. Biochemical systematics:

This branch of systematics deals with classification of animals on the basis of biochemical analysis of protoplasm.

3. Experimental systematics:

This branch of systematics deals with identification of various evolutionary units within a species and their role in the process of evolution. Here mutation is considered as evolutionary unit.

Application of Systematics in Biology:

1. Systematics is the study of diversity of organisms including past and present and relationships among living things. Relationships are established by mak­ing cladograms, phylogenetic trees and phylogenies. The phylogeny is the evolutionary history of an animal or plant, for a taxonomic group.

Phylogenies include two parts—the first part shows the group relationships and the second part indicates the amount of evolution. Phylogenetic trees of species and higher taxa are established by morphological, physi­ological and molecular characteristics, and the distribution of animals and their ancestors are related to geogra­phy. In this way the systematics is used to understand the evolutionary history of organisms.

2. The field of systematics provides scientific names of the organisms, de­scription of the species, ordering the organisms into higher taxa, classifica­tion of the organisms and evolution­ary histories.

3. Systematics is also important in imple­menting the conservation issues be­cause it attempts to explain the biodiversity which is related to differ­ent kinds of species and could be used in preservation and protect the endan­gered animals and plants.

The loss of biodiversity is related to the extreme harmful of the existence of mankind. The unchecked human population destroy different kinds of plants and animals for food and other factors.

4. The destruction or suppression of harm­ful pests or animals by the introduc­tion and increase of their natural en­emies is called biological control.

The natural enemies of pests are often in­troduced for biological control for the advantage of agriculture and forestry. The natural enemies include insectivorous spiders, centipedes, some insects, frogs and birds which are much more economical than the chemical control because they have no injurious side effects.

The predaceous insects play a vital role in the natural control of in­jurious insects. The adult and larval stages of predatory insects of lady bird beetles (Coccinellidae) are economi­cally very important and are responsi­ble for the destruction of the colonies of plant lice, scale insects, mealy bugs and white flies which are found as serious pests in various parts of the world.

Some chrysopids are also preda­tory enemies of mealy bugs and plant lice. An egg parasite, Trichogramma sp. is utilized in India for the control of sugar cane borers and boll worms of cotton.

In all cases the proper identification of parasites and their hosts are necessary for the control of the pests. The systematists are involved in implement­ing the biological control programmes of the pests and diseases most effec­tively.

5. There are a lot of insects which act as vectors of various human diseases. For example, some species of Anopheles sp. are the vector of malaria diseases, Aedes aegypti spreads the virus of dengu fe­ver and phlebotomus argentipes spreads the pathogens of kala-azar fever.

So taxonomists play a vital role in iden­tification of the species of vectors, and control strategy programmes of the vectors should be planned in such a way that the target species is attacked.


Classification of Enzymes | Biokemi

In this article we will discuss about the classification of enzymes.

Some enzymes are often designated by common names based on usage (pepsin, trypsin, chymotrypsin, papain etc) but these names contain no infor­mation on the substrate and the reaction catalyzed. In certain cases, enzymes catalyzing hydrolysis reactions are designated by the name of the substrate followed by the suffix “ase” (peptidase, phosphatase, arginase, etc.).

A slightly more precise denomination uses the name of the substrate and then that of the reaction catalyzed, with the suffix “ase”, for example, violate dehydrogenase.

In 1961, the Commission on Enzymes of the International Union of Biochemistry established a systematic and much more rigorous classification and nomencla­ture comprising 6 classes divided into sub-classes the latter are themselves divided into sub-sub-classes which are numbered.

In this new denomination, malate dehydrogenase is called malate-NAD-oxidoreductase this name reflects not only the type of reaction catalyzed, but also the name of the substrate and that of the hydrogen acceptor.

The following are a few examples illustrating this classification:

This class comprises the enzymes which were earlier called dehydrogenases, oxidases, peroxidases, hydroxylases, oxigenases, etc.

1.1.1 With NAD + or NADP + as hydrogen acceptor

Ex. L-Malate : NAD-oxidoreductase (1.1.1.37), see fig. 4-38.

L-lactate: NAD-oxidoreductase (1.1.1.27), see fig. 4-30.

1.1.2 With a cytochrome as acceptor

Ex. L-lactate: ferricytochrome c-oxidoreductase (1.1.2.3).

1.1.3 With O2 as hydrogen acceptor

Ex. glucose oxidase or β-D-glucose: oxygen-oxidoreductase (1.1.3.4).

1.2.1 With NAD + or NADP + as acceptor

Ex. D-glyceraldehyde-3-phosphate: NAD oxidoreductase (1.2.1.12) see fig. 4-27.

Ex. xanthine oxygen oxidoreductase (1.2.3.2).

1.2.4 With lipoic acid as acceptor.

1.3.1 With NAD + or NADP + as acceptor

Ex. 4.5 dihydrouracil: NAD oxidoreductase (1.3.1.1.1).

1.3.2 With a cytochrome as acceptor.

Ex. 4.5-dihydro-orotate: oxygen oxidoreductase (1.3.1.1.1), see fig. 6-22.

1.4.1 With NAD + or NADP + as acceptor

Ex. L-Glutamate: NAD oxidoreductase (1.4.1.2) see fig. 7-3. etc.

2.1 Transferring a monocarbon group (C1):

Ex. S-adenosyl-methionine: L-homocysteine S-methyl transferase (2.1.1.10).

2.1.2 Hydroxymethyl transferases and formyl transferases

Ex. L-serine : tetrahydrofolate 5,10 hydroxymethyl transferase (2.1.2.1) see fig. 7-9.

2.1.3 Carboxyl transferases and carbamoyl transferases

Ex. carbamylphosphate: L-aspartate carbamyl transferase

Ex. UDPG-glucose: D-fructose glucosyl transferase (2.4.1.13).

2.4.2 Pentosyl transferases

Ex. Uridine: Orthophosphate ribosyltransferase (2.4.2.3).

2.6 Transferring nitrogen groups:

Ex. L-aspartate: ketoglutarate amino transferase (2.6.1.1)

2.7 Phosphoryl transferases:

2.7.1 With an alcohol group as acceptor

Ex. ATP: D-hexose-6-phosphotransferase (2.7.1.1) see. fig. 4-20.

2.7.2 With a carboxylic group as acceptor

Ex. ATP: 3 Phosphoglycerate 1-phosphotransferase (2.7.2.3) see fig. 4-28

2.7.3 With a nitrogen group as acceptor

Ex. ATP: creatine phosphotransferase (2.7.3.2) see fig. 7-13. etc.

3.1 Splitting the Ester Bonds:

Ex. Lipase or glycerol-ester hydrolase (3.1.1.3).

Ex. alkaline phosphatase (3.1.3.1) see fig. 6-13.

Ex. ribonucleases, deoxyribonucleases, see figs. 6-10 to 6-12 deoxyribonucleate 3′ nucleotido hydrolase (3.1.4.6).

Ex. β-glucosidase or β-D-glucoside glucohydrolase (3.2.1.21)

3.4 Splitting peptide bonds

3.4.1 α-aminopeptido-amino acid hydrolases

Ex. aminopeptidase or aminoacyl-peptide hydrolase (3.4.1.2).

3.4.2 α-carboxypeptido-amino acid hydrolases

Ex. carboxypeptidase A or peptidyl-L amino acid hydrolase (4.3.2.1).

3.4.4 Peptido-peptide hydrolases (endopeptidases).

Catalyzing the removal of a group by a process other than hydrolysis (often, with formation of a double bond) or on the contrary, catalyzing the addition of a group.

4.1.1 Carboxylases (Carboxylases or Decarboxylases)

Ex. aspartate decarboxylase or L-aspartate 4 carboxylase (4.1.1.12).

Ex. fructose-bisphosphate aldolase or fructose 1-6 bisphosphate:

D-glyceraldehyde-3-phosphate lyase (4.1.2.13) see fig. 4-26.

Ex. L-aspartate-ammonium lyase (4.3.1.1) see fig. 7-5 etc.

5.1 Racemases and epimerases

5.1.1 Acting on amino acids

Ex. D-ribulose-5-phosphate-3-epimerase (5.1.3.1) see fig. 4-40.

Ex. 4 maleyl-aceto acetate cis-trans isomerase (5.2.1.2) see fig. 7-24.

5.3 Intramolecular oxidorcductases

5.3.1 Catalyzing the interconversion aldose-ketose.

Ex. D-glyceraldehyde 3 phosphate keto-isomcrase or triosephosphate isomerase (5.3.1.1) see fig. 4-26.

5.4 Intramolecular transferases

Ex. L-methylmalonyl-coA-coA-carbonyl mutase (5.4.99.2) see fig. 5-13. etc.


Slutsats

WGS data are also a rich source for chloroplast assemblies. For nearly half of the analyzed data without available chloroplast genome, we could generate complete assemblies using at least one of the tools.

Still, even with simulated (i.e., “perfect”) data, not all tools succeeded in generating complete chloroplast assemblies. Therefore, we determined the strengths and weaknesses of the specific tools and have provided guidelines for users. It might however be necessary to combine different methods or manually explore the parameter space. Ultimately, large-scale studies reconstructing hundreds or thousands of chloroplast genomes are now feasible using the currently available tools.


The biology of human overfeeding: A systematic review

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, USA

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, USA

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, Louisiana, USA

George A. Bray, MD and Claude Bouchard, PhD, Pennington Biomedical Research Center, Louisiana State University System, Baton Rouge, LA, USA.

Sammanfattning

This systematic review has examined more than 300 original papers dealing with the biology of overfeeding. Studies have varied from 1 day to 6 months. Overfeeding produced weight gain in adolescents, adult men and women and in older men. In longer term studies, there was a clear and highly significant relationship between energy ingested and weight gain and fat storage with limited individual differences. There is some evidence for a contribution of a genetic component to this response variability. The response to overfeeding was affected by the baseline state of the groups being compared: those with insulin resistance versus insulin sensitivity those prone to obesity versus those resistant to obesity and those with metabolically abnormal obesity versus those with metabolically normal obesity. Dietary components, such as total fat, polyunsaturated fat and carbohydrate influenced the patterns of adipose tissue distribution as did the history of low or normal birth weight. Overfeeding affected the endocrine system with increased circulating concentrations of insulin and triiodothyronine frequently present. Growth hormone, in contrast, was rapidly suppressed. Changes in plasma lipids were influenced by diet, exercise and the magnitude of weight gain. Adipose tissue and skeletal muscle morphology and metabolism are substantially altered by chronic overfeeding.

Tabell S1. Main and Ancillary Studies Related to Overfeeding

Tabell S2. Interaction of overfeeding and exercise on resting metabolic rate (RMR), thermic effect of food (TEM) in the upper panel and fat oxidation and carbohydrate oxidation in the lower panel. Data show changes from baseline measurements to the subsequent effects of increasing energy intake or energy expenditure to maintain energy flux, increasing energy flux or reducing energy flux.

Table S3. Summary of the Effect of Diet and Overfeeding on Changes in Thyroid Hormones

Table S4. Response of Glucose, Insulin and Insulin Sensitivity to Overfeeding

Table S5. Effect of Overfeeding on Gastrointestinal

Table S6. Effect of Overfeeding on Neuronal Responses Using Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI)

Table S7. Response of Triglycerides, Cholesterol, LDL-Chol, HDL-Chol, FFA, and Other Parameters to Overfeeding

Table S8. Effect of Overfeeding on inflammatory Markers

Table S9. The effects of long-term overfeeding on selected skeletal muscle characteristics

Table S10. Effect of overfeeding for 100 days on the energy cost and respiratory exchange ratio of selected resting and exercise workloads.

Figur S1. Plot of fat mass gain in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Figur S2. Plot of fat-free mass gain in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Bild S3. Plot of total body energy gain in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Bild S4. Plot of body energy gain in % of the overfed calories in relation to the number of overfed calories in 17 experimental groups retrieved after removing the low-protein overfeeding studies. 7,9,13,25,38,46,47,58,96,117,199-201 Study numbers are defined in Table 4 of the main manuscript.

Bild S5. Observed-minus-predicted TEE (Shaded Bars). Based on the regression of Total Daily Energy Expenditure in a model combining FFM and fat mass in the same subjects at their initial weight Mean (±SD). Reproduced from Leibel et al. 35

Observera: Utgivaren ansvarar inte för innehållet eller funktionen hos någon stödjande information som tillhandahålls av författarna. Alla frågor (förutom saknat innehåll) ska riktas till motsvarande författare för artikeln.


Titta på videon: De sju stegen för en högpresterande ledningsgrupp (Augusti 2022).