IV117: Úvod do systémové biologie
|
|
- Filip Liška
- před 6 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek
2 Obsah Spojitý deterministický model transkripční regulace
3 Obsah Spojitý deterministický model transkripční regulace
4 Schema transkripční regulace Signal 1 Signal 2 Signal 3 Signal n Signal n X1 X2 X3 Xm aktivace represe gen 1 gen 2 gen 3 gen 4 gen 5 gen 6 gen 7 gen 8 DNA
5 Schema transkripční regulace vnitrni/vnejsi okoli Signal 1 Signal 2 Signal 3 Signal n Signal n transkripcni faktory X1 X2 X3 Xm aktivace represe geny gen 1 gen 2 gen 3 gen 4 gen 5 gen 6 gen 7 gen 8 DNA
6 Kompletní transkripční síť E.coli
7 Schematický výřez transkripční sítě E.coli protein P gyrab GyrAB P fis FIS P1 P 1 P2 cya CYA promoter gene DNA supercoiling camp CRP Signal (lack of carbon source) P1 P4 topa TopA P1 P2 rrn trna rrna P1 P2 crp CRP
8 Časové dimenze v E. coli Experimentálně zjištěný parametr E.Coli Vazba molekuly signálu na transkripční faktor vedoucí ke změně aktivity faktoru 1msec Vazby aktivního faktoru na operon DNA 1sec Transkripce + translace jednoho genu 5min Životnost mrna 2 5min 50% změna koncentrace stabilního proteinu 1h
9 Aktivace transkripce transkripční faktor X aktivuje transkripci proteinu Y X Y X gen Y
10 Aktivace transkripce transkripční faktor X aktivuje transkripci proteinu Y signal Sx X Y X X* gen Y
11 Aktivace transkripce transkripční faktor X aktivuje transkripci proteinu Y X Y signal Sx Y Y X X* X* RNAP Y Y probiha transkripce gen Y
12 Represe transkripce transkripční faktor X degraduje transkripci proteinu Y Y Y X gen Y
13 Represe transkripce transkripční faktor X degraduje transkripci proteinu Y signal Sx Y Y X X* gen Y
14 Represe transkripce transkripční faktor X degraduje transkripci proteinu Y signal Sx X X* X* gen Y
15 Model dynamiky transkripční regulace nejprve předpokládáme koncentraci X stabilní konstantní regulace aktivátoru modelujeme produkci proteinu Y v čase koncentrace [Y ] v (mol/s) v čase t: [Y ](t) rychlost produkce: d[y ] dt předpoklady: signální regulaci, transkripční, translační, posttranskripční a ostatní procesy uvažujeme stabilní modelujeme v časové škále stability proteinů
16 Model dynamiky transkripční regulace d[y ] dt = β γ[y ] β... produkční koeficient ([mol/s]) γ = γ dil + γ deg ([1/s]) γ deg... rozpad (degradace) proteinu v buňce γ dil... redukce koncentrace proteinu růstem buňky
17 Chování pří různém β
18 Chování pří různém γ
19 Model dynamiky transkripční regulace d[y ] dt = β γ[y ] stabilní stav transkripce (ekvilibrium): d[y ] dt = 0
20 Model dynamiky transkripční regulace d[y ] dt = β γ[y ] stabilní stav transkripce (ekvilibrium): d[y ] dt = 0 [Y ] = β γ
21 Model dynamiky transkripční regulace d[y ] dt = β γ[y ] stabilní stav transkripce (ekvilibrium): d[y ] dt = 0 [Y ] = β γ stabilní koncentraci značíme Y st jaká je rychlost rozpadu proteinu Y? jaký má vliv na transkripční regulaci?
22 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X
23 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0
24 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0 a tedy je (okamžitě) zrušen účinek aktivátoru
25 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0 a tedy je (okamžitě) zrušen účinek aktivátoru produkce Y zastavena, β = 0
26 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0 a tedy je (okamžitě) zrušen účinek aktivátoru produkce Y zastavena, β = 0 nyní probíhá pouze rozpad Y (z hladiny Y st ) d[y ] dt = γy
27 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0 a tedy je (okamžitě) zrušen účinek aktivátoru produkce Y zastavena, β = 0 nyní probíhá pouze rozpad Y (z hladiny Y st ) d[y ] dt = γy Y (t) = Y st e γt
28 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0 a tedy je (okamžitě) zrušen účinek aktivátoru produkce Y zastavena, β = 0 nyní probíhá pouze rozpad Y (z hladiny Y st ) d[y ] dt = γy Y (t) = Y st e γt definujeme dobu odezvy T jako dobu nutnou k dosažení poloviny rozdílu hodnot mezi iniciálním a finálním stavem: Y (T ) = Y st 2
29 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0 a tedy je (okamžitě) zrušen účinek aktivátoru produkce Y zastavena, β = 0 nyní probíhá pouze rozpad Y (z hladiny Y st ) d[y ] dt = γy Y (t) = Y st e γt definujeme dobu odezvy T jako dobu nutnou k dosažení poloviny rozdílu hodnot mezi iniciálním a finálním stavem: Y (T ) = Y st 2 Y st 2 = Y ste γt
30 Doba odezvy transkripční regulace uvažujme (okamžité) vypnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] 0 a tedy je (okamžitě) zrušen účinek aktivátoru produkce Y zastavena, β = 0 nyní probíhá pouze rozpad Y (z hladiny Y st ) d[y ] dt = γy Y (t) = Y st e γt definujeme dobu odezvy T jako dobu nutnou k dosažení poloviny rozdílu hodnot mezi iniciálním a finálním stavem: Y (T ) = Y st 2 Y st 2 = Y ste γt T = ln 2 γ
31 Doba odezvy transkripční regulace d[y]/dt = 0.1[Y] Yst/2 = 5 T=6.93
32 Doba odezvy transkripční regulace T = ln 2 γ doba odezvy nezávisí na produkční konstantě β ale pouze na degradační konstantě γ některé proteiny mají poměrně vysoké γ k udržení stabilního stavu je nutné vysoké produkce (β) krátká doba odezvy umožňuje rychlou reakci transkripční regulace na signály
33 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X
34 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ]
35 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ] a tedy je (okamžitě) přítomen účinek aktivátoru
36 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ] a tedy je (okamžitě) přítomen účinek aktivátoru nastává produkce Y daná konstantou β
37 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ] a tedy je (okamžitě) přítomen účinek aktivátoru nastává produkce Y daná konstantou β produkce začíná z hladiny Y = 0 d[y ] dt = β γy
38 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ] a tedy je (okamžitě) přítomen účinek aktivátoru nastává produkce Y daná konstantou β produkce začíná z hladiny Y = 0 d[y ] dt = β γy Y (t) = Y st (1 e γt )
39 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ] a tedy je (okamžitě) přítomen účinek aktivátoru nastává produkce Y daná konstantou β produkce začíná z hladiny Y = 0 d[y ] dt = β γy Y (t) = Y st (1 e γt ) doba odezvy T je opět: Y (T ) = Y st 2
40 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ] a tedy je (okamžitě) přítomen účinek aktivátoru nastává produkce Y daná konstantou β produkce začíná z hladiny Y = 0 d[y ] dt = β γy Y (t) = Y st (1 e γt ) doba odezvy T je opět: Y (T ) = Y st 2 Y st 2 = Y st(1 e γt )
41 Doba odezvy transkripční regulace nyní uvažujme nulovou iniciální koncentraci Y i X nechť dojde k (okamžitému) zapnutí signálu S X vzhledem k časové škále (okamžitě) [X ] [X ] a tedy je (okamžitě) přítomen účinek aktivátoru nastává produkce Y daná konstantou β produkce začíná z hladiny Y = 0 d[y ] dt = β γy Y (t) = Y st (1 e γt ) doba odezvy T je opět: Y (T ) = Y st 2 Y st 2 = Y st(1 e γt ) T = ln 2 γ
42 Doba odezvy transkripční regulace Yst/2 = 5 d[y]/dt = 1 0.1[Y] T=6.93
43 Doba odezvy transkripční regulace stabilní proteiny neprojevují degradaci, γ deg = 0 doba odezvy je u nich rovna době trvání generace buňky τ zastavíme-li produkci stabilního proteinu Y, dojde k 50% snížení jeho koncentrace při dělení buňky, proto: T = ln 2 γ deg = τ pro syntetickou biologii je kĺıčový závěr, že zaváděné změny v transkripční regulaci musí respektovat dobu odezvy příslušných proteinů
44 Doba odezvy transkripční regulace experiment N Rosenfeld and U Alon, Response Delays and the Structure of Transcription Networks JMB, 329:645, (2003).
45 Řízení transkripční regulace dosud jsme uvažovali stabilní koncentraci aktivátoru d[y ] dt = β γy transkripční faktory jsou proteiny, tedy změny jejich koncentrace v časové škále transkripce hrají primární roli při řízení proteosyntézy produkční parametr β závisí na aktuální koncentraci regulujících faktorů uvažme např. protein Y a jeho aktivátor X, pak: d[y ] dt = f (X ) γy f (X ) reprezentuje tzv. vstupní funkci proteinu Y
46 Vstupní funkce Y = f(x*) signal Sx Y Y X X* Y Y zvyseni transkripce X* gen Y
47 Vstupní funkce (aktivátor) monotonní, křivka tvaru S (Hillova funkce) aktivátor rostoucí fce f + (0 nejvyšší úroveň) represor klesající fce f (nejvyšší úroveň 0) Hillova funkce pro aktivátor: f + (X ) = βx n K n + X n K... aktivační koeficient (vazba TF DNA) β... maximální úroveň exprese (vazba RNAp DNA) n... ostrost křivky (mezi 1-4) f + (X ) = β X >> K
48 Vstupní funkce (aktivátor) β [Y ] [X ] K
49 Vstupní funkce (represor) Hillova funkce pro represor: f (X ) = β 1 + ( X K )n K... represní koeficient (vazba TF DNA) β... maximální úroveň exprese (vazba RNAp DNA) n... ostrost křivky (mezi 1-4) f (X ) = β X = 0 někdy může být minimální úroveň vstupních funkcí nenulová (β 0 )
50 Vstupní funkce (represor) β [Y ] [X ] K
51 Vícerozměrné vstupní funkce Y = f(x*,z*) Y Y X* Z* Y Y zvyseni transkripce X* Z* gen Y např. součet: f (X, Z ) = β X X + β Z Z
52 Aproximace vstupních funkcí vzhledem k S-charakteru vstupní funkce lze uplatnit její aproximaci pomocí schodové funkce
53 Aproximace vstupních funkcí vzhledem k S-charakteru vstupní funkce lze uplatnit její aproximaci pomocí schodové funkce f + (X ) βs + (X, K)
54 Aproximace vstupních funkcí vzhledem k S-charakteru vstupní funkce lze uplatnit její aproximaci pomocí schodové funkce f + (X ) βs + (X, K) f (X ) βs (X, K)
55 Aproximace vstupních funkcí vzhledem k S-charakteru vstupní funkce lze uplatnit její aproximaci pomocí schodové funkce f + (X ) βs + (X, K) f (X ) βs (X, K) s + (X, K) = { 1, if X > K, 0, if X < K,
56 Aproximace vstupních funkcí vzhledem k S-charakteru vstupní funkce lze uplatnit její aproximaci pomocí schodové funkce f + (X ) βs + (X, K) f (X ) βs (X, K) s + (X, K) = { 1, if X > K, 0, if X < K, s (X, K) = 1 s + (X, K)
57 Aproximace vstupních funkcí vzhledem k S-charakteru vstupní funkce lze uplatnit její aproximaci pomocí schodové funkce f + (X ) βs + (X, K) f (X ) βs (X, K) s + (X, K) = { 1, if X > K, 0, if X < K, s (X, K) = 1 s + (X, K) aproximace odpovídá zavedení tzv. kinetické logiky
58 Schodová vstupní funkce
59 Schodová vstupní funkce Step Function
60 Obsah Spojitý deterministický model transkripční regulace
61 Transkripční motiv I Negativní autoregulace Y Y d[y ] dt = f (Y ) γ[y ]
62 Transkripční motiv I Negativní autoregulace Y Y d[y ] dt = βs (Y, K) γ[y ]
63 Transkripční motiv I Negativní autoregulace Y Y pro [Y ] << K: pro [Y ] >> K: d[y ] dt d[y ] dt = β γ[y ] = γ[y ]
64 Transkripční motiv I Negativní autoregulace Y Y pro [Y ] << K: d[y ] dt = β γ[y ] pro [Y ] >> K: d[y ] dt = γ[y ] when [Y ] = K, small oscilations leading [Y ] to a steady-state occur Y st = K
65 Transkripční motiv I Negativní autoregulace β = 1 γ = 0.1 K = 5 n = 4
66 Transkripční motiv I Negativní autoregulace doba odezvy T je určena Y (T ) = Yst 2 aproximujeme pro Y st = K << β γ (uvažujeme lineární akumulaci zpočátku transkripce, kdy [Y ] = βt): βt = Y st 2 = K 2
67 Transkripční motiv I Negativní autoregulace doba odezvy T je určena Y (T ) = Yst 2 aproximujeme pro Y st = K << β γ (uvažujeme lineární akumulaci zpočátku transkripce, kdy [Y ] = βt): βt = Y st 2 = K 2 T = K 2β
68 Negativní autoregulace snížení doby odezvy K/2=2.5 T=~2.5 β = 1 γ = 0.1 K = 5 n = 4
69 Doba odezvy bez regulace Yst/2 = 5 d[y]/dt = 1 0.1[Y] T=6.93
70 Vliv autoregulace na robustnost
71 Experimentální výsledky vs. model N Rosenfeld, M Elowitz, and U Alon, Negative Autoregulation Speeds the Response Times of Transcription Networks JMB, 323: (2002).
Modelování biochemických procesů: Deterministický model transkripční regulace
Modelování biochemických procesů: Deterministický model transkripční regulace David Šafránek Seminář ParaDiSe 1.10.2007 Obsah Základní pojmy Spojitý deterministický model chemických reakcí Spojitý deterministický
IV117: Úvod do systémové biologie
IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek 3.12.2008 Obsah Obsah Robustnost chemotaxe opakování model chemotaxe bakterií nerozliseny stavy aktivity represoru aktivita = ligandy a konc. represoru
Základy molekulární biologie KBC/MBIOZ
Základy molekulární biologie KBC/MBIOZ Mária Čudejková 2. Transkripce genu a její regulace Transkripce genetické informace z DNA na RNA Transkripce dvou genů zachycená na snímku z elektronového mikroskopu.
IV117: Úvod do systémové biologie
IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek 8.10.2008 Obsah Metody dynamické analýzy Obsah Metody dynamické analýzy Shrnutí biologický systém definován interakcemi mezi jeho komponentami interakce
IV117: Úvod do systémové biologie
IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek 17.9.2008 Obsah Informace o předmětu Úvod Historie Základní pojmy a principy Obsah Informace o předmětu Úvod Historie Základní pojmy a principy Náplň předmětu
Úvod do systémové biologie
Úvod do systémové biologie David Šafránek Seminář ParaDiSe 24.9.2007 Obsah Přehled EC-MOAN Základní pojmy Biologické sítě Modelování dynamiky Obsah Přehled EC-MOAN Základní pojmy Biologické sítě Modelování
Struktura a funkce biomakromolekul
Struktura a funkce biomakromolekul KBC/BPOL 7. Interakce DNA/RNA - protein Ivo Frébort Interakce DNA/RNA - proteiny v buňce Základní dogma molekulární biologie Replikace DNA v E. coli DNA polymerasa a
DUM č. 11 v sadě. 37. Bi-2 Cytologie, molekulární biologie a genetika
projekt GML Brno Docens DUM č. 11 v sadě 37. Bi-2 Cytologie, molekulární biologie a genetika Autor: Martin Krejčí Datum: 30.06.2014 Ročník: 6AF, 6BF Anotace DUMu: Princip genové exprese, intenzita překladu
ve srovnání s eukaryoty (životnost v řádu hodin) u prokaryot kratší (životnost v řádu minut) na životnost / stabilitu molekuly mají vliv
Urbanová Anna ve srovnání s eukaryoty (životnost v řádu hodin) u prokaryot kratší (životnost v řádu minut) na životnost / stabilitu molekuly mají vliv strukturní rysy mrna proces degradace každá mrna v
IV117: Úvod do systémové biologie
IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek 24.9.2008 Obsah Modelové organismy Získávání biologických dat Modely a simulace in silico Obsah Modelové organismy Získávání biologických dat Modely a simulace
Inovace studia molekulární a buněčné biologie
Inovace studia molekulární a buněčné biologie Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. MBIO1/Molekulární biologie 1 Tento projekt je spolufinancován
IV117: Úvod do systémové biologie
IV117: Úvod do systémové biologie David Šafránek 1.10.2008 Obsah Pojem modelu a simulace in silico Statická analýza modelu Dynamická analýza modelu Obsah Pojem modelu a simulace in silico Statická analýza
Kontrola genové exprese
Základy biochemie KBC/BC Kontrola genové exprese Inovace studia biochemie prostřednictvím e-learningu CZ.04.1.03/3.2.15.3/0407 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
Bílkoviny a rostlinná buňka
Bílkoviny a rostlinná buňka Bílkoviny Rostliny --- kontinuální diferenciace vytváření orgánů: - mitotická dělení -zvětšování buněk a tvorba buněčné stěny syntéza bílkovin --- fotosyntéza syntéza bílkovin
časovém horizontu na rozdíl od experimentu lépe odhalit chybné poznání reality.
Modelování dynamických systémů Matematické modelování dynamických systémů se využívá v různých oborech přírodních, technických, ekonomických a sociálních věd. Použití matematického modelu umožňuje popsat
Exprese genetického kódu Centrální dogma molekulární biologie DNA RNA proteinu transkripce DNA mrna translace proteosyntéza
Exprese genetického kódu Centrální dogma molekulární biologie - genetická informace v DNA -> RNA -> primárního řetězce proteinu 1) transkripce - přepis z DNA do mrna 2) translace - přeložení z kódu nukleových
Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36
Diferenciální rovnice a jejich aplikace Zdeněk Kadeřábek (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Obsah 1 Co to je derivace? 2 Diferenciální rovnice 3 Systémy diferenciálních rovnic
9. Vícerozměrná integrace
9. Vícerozměrná integrace Aplikovaná matematika II, NMAF072 M. Rokyta, KMA MFF UK LS 2016/17 9.1 Elementy teorie míry Poznámka Na R n definujeme systém tzv. měřitelných množin, M n, který má následující
9. Vícerozměrná integrace
9. Vícerozměrná integrace Tomáš Salač Ú UK, FF UK LS 2017/18 Tomáš Salač ( Ú UK, FF UK ) 9. Vícerozměrná integrace LS 2017/18 1 / 29 9.1 Elementy teorie míry Poznámka Na R n definujeme systém tzv. měřitelných
1. Téma : Genetika shrnutí Název DUMu : VY_32_INOVACE_29_SPSOA_BIO_1_CHAM 2. Vypracovala : Hana Chamulová 3. Vytvořeno v projektu EU peníze středním
1. Téma : Genetika shrnutí Název DUMu : VY_32_INOVACE_29_SPSOA_BIO_1_CHAM 2. Vypracovala : Hana Chamulová 3. Vytvořeno v projektu EU peníze středním školám Genetika - shrnutí TL2 1. Doplň: heterozygot,
Nukleové kyseliny Replikace Transkripce translace
Nukleové kyseliny Replikace Transkripce translace Prokaryotická X eukaryotická buňka Hlavní rozdíl organizace genetického materiálu (u prokaryot není ohraničen) Život závisí na schopnosti buněk skladovat,
Stochastické diferenciální rovnice
KDM MFF UK, Praha Aplikace matematiky pro učitele 15.11.2011 Kermack-McKendrickův model Kermack-McKendrickův model s vakcinací Model pro nemoc s rychlým šířením a krátkou dobou léčby. Příkladem takovéto
BAKTERIÁLNÍ GENETIKA. Lekce 12 kurzu GENETIKA Doc. RNDr. Jindřich Bříza, CSc.
BAKTERIÁLNÍ GENETIKA Lekce 12 kurzu GENETIKA Doc. RNDr. Jindřich Bříza, CSc. -dědičnost u baktérií principiálně stejná jako u komplexnějších organismů -genom haploidní a značně menší Bakteriální genom
2. Z následujících tvrzení, týkajících se prokaryotické buňky, vyberte správné:
Výběrové otázky: 1. Součástí všech prokaryotických buněk je: a) DNA, plazmidy b) plazmidy, mitochondrie c) plazmidy, ribozomy d) mitochondrie, endoplazmatické retikulum 2. Z následujících tvrzení, týkajících
Rich Jorgensen a kolegové vložili gen produkující pigment do petunií (použili silný promotor)
RNAi Rich Jorgensen a kolegové vložili gen produkující pigment do petunií (použili silný promotor) Místo silné pigmentace se objevily rostliny variegované a dokonce bílé Jorgensen pojmenoval tento fenomén
19.b - Metabolismus nukleových kyselin a proteosyntéza
19.b - Metabolismus nukleových kyselin a proteosyntéza Proteosyntéza vyžaduje především zajištění primární struktury. Informace je uložena v DNA (ev. RNA u některých virů) trvalá forma. Forma uskladnění
Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15
Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15 Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Definice: Lineární diferenciální rovnice 2-tého řádu je rovnice tvaru kde: y C 2 (I) je hledaná funkce a 0 (x)y +
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Anizotropie fluorescence
Anizotropie fluorescence Pokročilé biofyzikální metody v experimentální biologii Ctirad Hofr 6 1 Jev anizotropie Jestliže dochází k excitaci světlem kmitajícím v jedné rovině, emise fluorescence se často
Matematika 2 LS 2012/13. Prezentace vznikla na základě učebního textu, jehož autorem je doc. RNDr. Mirko Rokyta, CSc. J. Stebel Matematika 2
Matematika 2 13. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice Jan Stebel Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studíı Technická univerzita v Liberci jan.stebel@tul.cz http://bacula.nti.tul.cz/~jan.stebel
1 Modelování systémů 2. řádu
OBSAH Obsah 1 Modelování systémů 2. řádu 1 2 Řešení diferenciální rovnice 3 3 Ukázka řešení č. 1 9 4 Ukázka řešení č. 2 11 5 Ukázka řešení č. 3 12 6 Ukázka řešení č. 4 14 7 Ukázka řešení č. 5 16 8 Ukázka
Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR
DEN: ODR teoreticky: soustavy rovnic Soustava lineárních ODR 1 řádu s konstantními koeficienty je soustava ve tvaru y 1 = a 11 y 1 + a 12 y 2 + + a 1n y n + b 1 (x) y 2 = a 21 y 1 + a 22 y 2 + + a 2n y
Modelování a simulace Lukáš Otte
Modelování a simulace 2013 Lukáš Otte Význam, účel a výhody MaS Simulační modely jsou nezbytné pro: oblast vědy a výzkumu (základní i aplikovaný výzkum) analýzy složitých dyn. systémů a tech. procesů oblast
Parciální derivace a diferenciál
Parciální derivace a diferenciál Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/
I n v e s t i c e d o r o z v o j e v z d ě l á v á n í I ti d j dělá á í Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/07.0354 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním
1. Napište strukturní vzorce aminokyselin D a Y a vzorce adenosinu a thyminu
Test pro přijímací řízení magisterské studium Biochemie 2019 1. Napište strukturní vzorce aminokyselin D a Y a vzorce adenosinu a thyminu U dalších otázek zakroužkujte správné tvrzení (pouze jedna správná
Regresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Struktura a funkce biomakromolekul
Struktura a funkce biomakromolekul KBC/BPOL 10. Struktury signálních komplexů Ivo Frébort Typy hormonů Steroidní hormony deriváty cholesterolu, regulují metabolismus, osmotickou rovnováhu, sexuální funkce
Modelov an ı biologick ych syst em u Radek Pel anek
Modelování biologických systémů Radek Pelánek Modelování v biologických vědách typický cíl: pomocí modelů se snažíme pochopit, jak biologické systémy fungují model zahrnuje naše chápání simulace ukazuje,
22 Základní vlastnosti distribucí
M. Rokyta, MFF UK: Aplikovaná matematika IV kap. 22: Základní vlastnosti distribucí 5 22 Základní vlastnosti distribucí 22.1 Temperované distribuce Definice. O funkci ϕ C (R m ) řekneme, že je rychle klesající
Apriorní rozdělení. Jan Kracík.
Apriorní rozdělení Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Apriorní rozdělení Apriorní rozdělení (spolu s modelem) reprezentuje informaci o neznámém parametru θ, která je dostupná předem, tj. bez informace z dat.
Diferenciál funkce dvou proměnných. Má-li funkce f = f(x, y) spojité parciální derivace v bodě a, pak lineární formu (funkci)
2. Diferenciál funkce, tečná rovina. Diferenciál funkce dvou proměnných. Má-li funkce f = f(x, y) spojité parciální derivace v bodě a, pak lineární formu (funkci) df(a, h) = x (a)h + (a)h 2, h = (h, h
Parciální derivace a diferenciál
Parciální derivace a diferenciál Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF) s ohledem
Inovace studia molekulární a buněčné biologie
Inovace studia molekulární a buněčné biologie Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. OBVSB/Obecná virologie Tento projekt je spolufinancován Evropským
Kosterní svalstvo tlustých a tenkých filament
Kosterní svalstvo Základní pojmy: Sarkoplazmatické retikulum zásobárna iontů vápníku - depolarizace membrány uvolnění vápníku v blízkosti kontraktilního aparátu vazba na proteiny zajišťující kontrakci
Inovace studia molekulární a buněčné biologie
Inovace studia molekulární a buněčné biologie Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. MBIO1/Molekulární biologie 1 Tento projekt je spolufinancován
TRANSLACE - SYNTÉZA BÍLKOVIN
TRANSLACE - SYNTÉZA BÍLKOVIN Translace - překlad genetické informace z jazyka nukleotidů do jazyka aminokyselin podle pravidel genetického kódu. Genetický kód - způsob zápisu genetické informace Kód Morseovy
Bunka a bunecné interakce v patogeneze tkánového poškození
Bunka a bunecné interakce v patogeneze tkánového poškození bunka - stejná genetická výbava - funkce (proliferace, produkce látek atd.) závisí na diferenciaci diferenciace tkán - specializovaná produkce
Farmakokinetická analýza
Farmakokinetická analýza Doc. PharmDr. František Štaud, Ph.D. Katedra farmakologie a toxikologie Univerzita Karlova v Praze Farmaceutická fakulta v Hradci Králové PK analýza Vliv organismu na lék Vliv
Nukleové kyseliny. DeoxyriboNucleic li Acid
Molekulární lární genetika Nukleové kyseliny DeoxyriboNucleic li Acid RiboNucleic N li Acid cukr (deoxyrobosa, ribosa) fosforečný zbytek dusíkatá báze Dusíkaté báze Dvouvláknová DNA Uchovává genetickou
Molekulární základy dědičnosti. Ústřední dogma molekulární biologie Struktura DNA a RNA
Molekulární základy dědičnosti Ústřední dogma molekulární biologie Struktura DNA a RNA Ústřední dogma molekulární genetiky - vztah mezi nukleovými kyselinami a proteiny proteosyntéza replikace DNA RNA
Funkce jedné proměnné
Funkce jedné proměnné Příklad - V následujících příkladech v případě a) pro funkce dané rovnicí zjistěte zda jsou rostoucí klesající nebo konstantní vypočítejte průsečíky grafu s osami souřadnic a graf
Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb
Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 23. 10. 2006 Obsah
Exprese genetické informace
Exprese genetické informace Stavební kameny nukleových kyselin Nukleotidy = báze + cukr + fosfát BÁZE FOSFÁT Nukleosid = báze + cukr CUKR Báze Cyklické sloučeniny obsahující dusík puriny nebo pyrimidiny
Numerická stabilita algoritmů
Numerická stabilita algoritmů Petr Tichý 9. října 2013 1 Numerická stabilita algoritmů Pravidla v konečné aritmetice Pro počítání v konečné aritmetice počítače platí určitá pravidla, která jsou důležitá
Kapitola 11: Vektory a matice 1/19
Kapitola 11: Vektory a matice 1/19 2/19 Prostor R n R n = {(x 1,..., x n ) x i R, i = 1,..., n}, n N x = (x 1,..., x n ) R n se nazývá vektor x i je i-tá souřadnice vektoru x rovnost vektorů: x = y i =
PB050: Modelování a predikce v systémové biologii
PB050: Modelování a predikce v systémové biologii David Šafránek 21.10.2009 Obsah Pojem modelu a simulace in silico opakování Obsah Pojem modelu a simulace in silico opakování Workflow systémové biologie
"Učení nás bude více bavit aneb moderní výuka oboru lesnictví prostřednictvím ICT ". Základy genetiky, základní pojmy
"Učení nás bude více bavit aneb moderní výuka oboru lesnictví prostřednictvím ICT ". Základy genetiky, základní pojmy 1/75 Genetika = věda o dědičnosti Studuje biologickou informaci. Organizmy uchovávají,
SPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. 7. cvičení
SPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI 7. cvičení Intenzita poruch Funkce modelující dobu do výskytu události životnost, dobu do poruchy, dobu do relapsu (návratu onemocnění), apod. používáme spolu s distribuční
Zdrojem je mrna. mrna. zpětná transkriptáza. jednořetězcová DNA. DNA polymeráza. cdna
Obsah přednášky 1) Klonování složených eukaryotických genů 2) Úprava rekombinantních genů 3) Produkce rekombinantních proteinů v expresních systémech 4) Promotory 5) Vektory 6) Reportérové geny Zdrojem
Co nás učí nádory? Prof. RNDr. Jana Šmardová, CSc. Ústav patologie FN Brno Přírodovědecká a Lékařská fakulta MU Brno
Co nás učí nádory? Prof. RNDr. Jana Šmardová, CSc. Ústav patologie FN Brno Přírodovědecká a Lékařská fakulta MU Brno Brno, 17.5.2011 Izidor (Easy Door) Osnova přednášky 1. Proč nás rakovina tolik zajímá?
Struktura a funkce biomakromolekul
Struktura a funkce biomakromolekul KBC/BPOL 6. Struktura nukleových kyselin Ivo Frébort Struktura nukleových kyselin Primární struktura: sekvence nukleotidů Sekundární struktura: vzájemná poloha nukleotidů
Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14
Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14 Co je to diferenciální rovnice? Definice: Diferenciální rovnice je vztah mezi hledanou funkcí y(x), jejími derivacemi y (x), y (x), y (x),... a nezávisle proměnnou
Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program
Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Program Primitivní funkce a Riemannův integrál Lineární algebra Taylorův polynom Program Primitivní
Nukleové kyseliny Replikace Transkripce translace
Nukleové kyseliny Replikace Transkripce translace Figure 4-3 Molecular Biology of the Cell ( Garland Science 2008) Figure 4-4 Molecular Biology of the Cell ( Garland Science 2008) Figure 4-5 Molecular
Deriváty karboxylových kyselin, aminokyseliny, estery
Deriváty karboxylových kyselin, aminokyseliny, estery Zpracovala: Ing. Štěpánka Janstová 29.1.2012 Určeno pro 9. ročník ZŠ V/II,EU-OPVK,42/CH9/Ja Přehled a využití derivátů organických kyselin, jejich
PB051: Výpočetní metody v bioinformatice a
PB051: Výpočetní metody v bioinformatice a systémové biologii David Šafránek 6.4.2012 Obsah Obsah Průběh výzkumu v systémové biologii rekonstrukce sítí databáze biol. znalostí + literatura biologická sít
1 Odvození poptávkové křivky
Odvození poptávkové křivky Optimalizační chování domácností (maximalizace užitku) vzhledem k rozpočtovému omezení. Nejprve odvodíme deterministický model, který potom rozšíříme o stochastické prvky. Odvozené
Detekce a spektrometrie neutronů
Detekce a spektrometrie neutronů 1. Pomalé neutrony a) aktivní detektory, b) pasivní detektory, c) mechanické monochromátory 2. Rychlé neutrony a) detektory používající zpomalování neutronů b) přímá detekce
Exprese genetické informace
Exprese genetické informace Tok genetické informace DNA RNA Protein (výjimečně RNA DNA) DNA RNA : transkripce RNA protein : translace Gen jednotka dědičnosti sekvence DNA nutná k produkci funkčního produktu
Pokroky matematiky, fyziky a astronomie
Pokroky matematiky, fyziky a astronomie Tomáš Vejchodský Stochastické modely v biochemii. Je život jen náhoda? Pokroky matematiky, fyziky a astronomie, Vol. 59 (214), No. 4, 277--284 Persistent URL: http://dml.cz/dmlcz/14479
na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy
Datum:... Jméno:... Přijímací řízení pro akademický rok 203/4 na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy Písemná část přijímací zkoušky z matematiky Za každou správnou odpověd
Nukleové kyseliny Replikace Transkripce, RNA processing Translace
Nukleové kyseliny Replikace Transkripce, RNA processing Translace Figure 6-2 Molecular Biology of the Cell ( Garland Science 2008) replikace Figure 4-8 Molecular Biology of the Cell ( Garland Science
Ohraničená Hessova matice ( bordered hessian ) je. Sestrojíme posloupnost determinantů (minorů):
Ohraničená Hessova matice ( bordered hessian ) je matice 2. parc. derivací L vzhledem k λ λ r x x n v tomto pořadí: g 0 0 g x n g 0 0 2 g 2 x n g 0 0 r g x HB = r x n g g r 2 L 2 L. x 2 x x n g g x 2 r
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Translace, techniky práce s DNA
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Translace, techniky práce s DNA Translace překlad z jazyka nukleotidů do jazyka aminokyselin dá se rozdělit na 5 kroků aktivace aminokyslin
11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah
11. přednáška 10. prosince 2007 Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 mezi argumentem x funkce jedné
7. Regulace genové exprese, diferenciace buněk a epigenetika
7. Regulace genové exprese, diferenciace buněk a epigenetika Aby mohl mnohobuněčný organismus efektivně fungovat, je třeba, aby se jednotlivé buňky specializovaly na určité funkce. Nový jedinec přitom
Úloha protein-nekódujících transkriptů ve virulenci patogenních bakterií
Téma bakalářské práce: Úloha protein-nekódujících transkriptů ve virulenci patogenních bakterií Nové odvětví molekulární biologie se zabývá RNA molekulami, které se nepřekládají do proteinů, ale slouží
INTRACELULÁRNÍ SIGNALIZACE II
INTRACELULÁRNÍ SIGNALIZACE II 1 VÝZNAM INTRACELULÁRNÍ SIGNALIZACE V MEDICÍNĚ Příklad: Intracelulární signalizace: aktivace Ras proteinu (aktivace receptorové kinázy aktivace Ras aktivace kinázové kaskády
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech
Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech 1. července 2008 1 Funkce v R n Definice 1 Necht n N a D R n. Reálnou funkcí v R n (reálnou funkcí n proměnných) rozumíme zobrazení
Syntéza a postranskripční úpravy RNA
Syntéza a postranskripční úpravy RNA 2016 1 Transkripce Proces tvorby RNA na podkladu struktury DNA Je přepisován pouze jeden řetězec dvoušroubovice DNA templátový řetězec Druhý řetězec se nazývá kódující
Vzdělávací materiál. vytvořený v projektu OP VK CZ.1.07/1.5.00/34.0211. Anotace. Biosyntéza nukleových kyselin. VY_32_INOVACE_Ch0219.
Vzdělávací materiál vytvořený v projektu OP VK Název školy: Gymnázium, Zábřeh, náměstí Osvobození 20 Číslo projektu: Název projektu: Číslo a název klíčové aktivity: CZ.1.07/1.5.00/34.0211 Zlepšení podmínek
Regulace metabolických drah na úrovni buňky
Regulace metabolických drah na úrovni buňky EB Obsah přednášky Obecné principy regulace metabolických drah na úrovni buňky regulace zajištěná kompartmentací metabolických dějů změna absolutní koncentrace
Lineární algebra : Lineární prostor
Lineární algebra : Lineární prostor (3. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 17. dubna 2014, 14:43 1 2 3.1 Aximotické zavedení lineárního prostoru Číselné těleso Celou lineární
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura
Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura Petr Tichý 20. listopadu 2013 1 Úloha Lagrangeovy interpolace Dán omezený uzavřený interval [a, b] a v něm n + 1 různých bodů x 0, x 1,..., x n. Nechť
AUG STOP AAAA S S. eukaryontní gen v genomové DNA. promotor exon 1 exon 2 exon 3 exon 4. kódující oblast. introny
eukaryontní gen v genomové DNA promotor exon 1 exon 2 exon 3 exon 4 kódující oblast introny primární transkript (hnrna, pre-mrna) postranskripční úpravy (vznik maturované mrna) syntéza čepičky AUG vyštěpení
Fyzika laserů. Aproximace rychlostních rovnic. 18. března Katedra fyzikální elektroniky.
Fyzika laserů Aproximace rychlostních rovnic Metody generace nanosekundových impulsů. Q-spínání. Spínání ziskem Jan Šulc Katedra fyzikální elektroniky České vysoké učení technické jan.sulc@fjfi.cvut.cz
ÚVOD DO TERMODYNAMIKY
ÚVOD DO TERMODYNAMIKY Termodynamika: Nauka o obecných zákonitostech, kterými se se řídí transformace CELKOVÉ energie makroskopických systémů v její různé formy. Je založena na výsledcích experimentílních
Fuzzy množiny, Fuzzy inference system. Libor Žák
Fuzzy množiny, Fuzzy inference system Proč právě fuzzy množiny V řadě případů jsou parametry, které vstupují a ovlivňují vlastnosti procesu, popsané pomocí přibližných nebo zjednodušených pojmů. Tedy
TUBULIN-FOLDING COFACTOR A (TFC A) u Arabidopsis
TUBULIN-FOLDING COFACTOR A (TFC A) u Arabidopsis Mikrotubuly Formace heterodimerů α/βtubulinu Translace α a β -tubulin monomerů chaperonin c-cpn správný folding α-tubulin se váže na TFC B a β na TFC
Robustnost regulátorů PI a PID
Proceedings of International Scientific Conference of FME Session 4: Automation Control and Applied Informatics Paper 45 Robustnost regulátorů PI a PID VÍTEČKOVÁ, Miluše Doc. Ing., CSc., katedra ATŘ, FS
Kritéria porušení laminy
Kap. 4 Kritéria porušení laminy Inormační a vzdělávací centrum kompozitních technologií & Ústav mechaniky, biomechaniky a mechatroniky S ČVU v Praze.. 007-6.. 007 Úvod omové procesy vyvolané v jednosměrovém
Buněčný cyklus a molekulární mechanismy onkogeneze
Buněčný cyklus a molekulární mechanismy onkogeneze Imunofluorescence DAPI Přehled regulace buněčného cyklu Základní terminologie: Cycliny evolučně konzervované proteiny s homologními oblastmi; jejich
Intermediární metabolismus. Vladimíra Kvasnicová
Intermediární metabolismus Vladimíra Kvasnicová Vztahy v intermediárním metabolismu (sacharidy, lipidy, proteiny) 1. po jídle (přísun energie z vnějšku) oxidace CO 2, H 2 O, urea + ATP tvorba zásob glykogen,
Molekulárn. rní. biologie Struktura DNA a RNA
Molekulárn rní základy dědičnosti Ústřední dogma molekulárn rní biologie Struktura DNA a RNA Ústřední dogma molekulárn rní genetiky - vztah mezi nukleovými kyselinami a proteiny proteosyntéza replikace
Proteiny Genová exprese. 2013 Doc. MVDr. Eva Bártová, Ph.D.
Proteiny Genová exprese 2013 Doc. MVDr. Eva Bártová, Ph.D. Bílkoviny (proteiny), 15% 1g = 17 kj Monomer = aminokyseliny aminová skupina karboxylová skupina α -uhlík postranní řetězec Znát obecný vzorec
Práce, energie a další mechanické veličiny
Práce, energie a další mechanické veličiny Úvod V předchozích přednáškách jsme zavedli základní mechanické veličiny (rychlost, zrychlení, síla, ) Popis fyzikálních dějů usnadňuje zavedení dalších fyzikálních
7. Měření fluorescence při excitaci kontinuálním světlem ( steady-state )
7. Měření fluorescence při excitaci kontinuálním světlem ( steady-state ) Steady-state měření Excitujeme kontinuálním světlem, měříme intenzitu emise (počet emitovaných fotonů) Obvykle nedetekujeme všechny