IV117: Úvod do systémové biologie

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "IV117: Úvod do systémové biologie"

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 Modelování biochemických procesů: Deterministický model transkripční regulace David Šafránek Seminář ParaDiSe 1.10.2007 Obsah Základní pojmy Spojitý deterministický model chemických reakcí Spojitý deterministický

Více

IV117: Úvod do systémové biologie

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

Více

Základy molekulární biologie KBC/MBIOZ

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.

Více

IV117: Úvod do systémové biologie

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

Více

IV117: Úvod do systémové biologie

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

Více

Úvod do systémové biologie

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

Více

Struktura a funkce biomakromolekul

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

Více

DUM č. 11 v sadě. 37. Bi-2 Cytologie, molekulární biologie a genetika

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

Více

ve srovnání s eukaryoty (životnost v řádu hodin) u prokaryot kratší (životnost v řádu minut) na životnost / stabilitu molekuly mají vliv

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

Více

IV117: Úvod do systémové biologie

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

Více

Inovace studia molekulární a buněčné biologie

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

Více

IV117: Úvod do systémové biologie

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

Více

Kontrola genové exprese

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

Více

Bílkoviny a rostlinná buňka

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

Více

časovém horizontu na rozdíl od experimentu lépe odhalit chybné poznání reality.

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

Více

Exprese genetického kódu Centrální dogma molekulární biologie DNA RNA proteinu transkripce DNA mrna translace proteosyntéza

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

Více

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

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

Více

9. Vícerozměrná integrace

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

Více

9. Vícerozměrná integrace

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

Více

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 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,

Více

Nukleové kyseliny Replikace Transkripce translace

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,

Více

Stochastické diferenciální rovnice

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

Více

BAKTERIÁLNÍ GENETIKA. Lekce 12 kurzu GENETIKA Doc. RNDr. Jindřich Bříza, CSc.

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

Více

2. Z následujících tvrzení, týkajících se prokaryotické buňky, vyberte správné:

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

Více

Rich Jorgensen a kolegové vložili gen produkující pigment do petunií (použili silný promotor)

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

Více

19.b - Metabolismus nukleových kyselin a proteosyntéza

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

Více

Kapitola 11: Lineární diferenciální rovnice 1/15

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 +

Více

Regresní a korelační analýza

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).

Více

Anizotropie fluorescence

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

Více

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 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

Více

1 Modelování systémů 2. řádu

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

Více

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

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

Více

Modelování a simulace Lukáš Otte

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

Více

Parciální derivace a diferenciál

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

Více

Inovace studia molekulární a buněčné biologie reg. č. CZ.1.07/2.2.00/

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

Více

1. Napište strukturní vzorce aminokyselin D a Y a vzorce adenosinu a thyminu

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

Více

Regresní a korelační analýza

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).

Více

Struktura a funkce biomakromolekul

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

Více

Modelov an ı biologick ych syst em u Radek Pel anek

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,

Více

22 Základní vlastnosti distribucí

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

Více

Apriorní rozdělení. Jan Kracík.

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.

Více

Diferenciál funkce dvou proměnných. Má-li funkce f = f(x, y) spojité parciální derivace v bodě a, pak lineární formu (funkci)

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

Více

Parciální derivace a diferenciál

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

Více

Inovace studia molekulární a buněčné biologie

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

Více

Kosterní svalstvo tlustých a tenkých filament

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

Více

Inovace studia molekulární a buněčné biologie

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

Více

TRANSLACE - SYNTÉZA BÍLKOVIN

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

Více

Bunka a bunecné interakce v patogeneze tkánového poškození

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

Více

Farmakokinetická analýza

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

Více

Nukleové kyseliny. DeoxyriboNucleic li Acid

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

Více

Molekulární základy dědičnosti. Ústřední dogma molekulární biologie Struktura DNA a RNA

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

Více

Funkce jedné proměnné

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

Více

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 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

Více

Exprese genetické informace

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

Více

Numerická stabilita algoritmů

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

Více

Kapitola 11: Vektory a matice 1/19

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 =

Více

PB050: Modelování a predikce v systémové biologii

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

Více

"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 "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,

Více

SPOJITÉ ROZDĚLENÍ PRAVDĚPODOBNOSTI. 7. cvičení

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

Více

Zdrojem je mrna. mrna. zpětná transkriptáza. jednořetězcová DNA. DNA polymeráza. cdna

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

Více

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 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?

Více

Struktura a funkce biomakromolekul

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

Více

Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14

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

Více

Primitivní funkce a Riemann uv integrál Lineární algebra Taylor uv polynom Extrémy funkcí více prom ˇenných Matematika III Matematika III Program

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

Více

Nukleové kyseliny Replikace Transkripce translace

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

Více

Deriváty karboxylových kyselin, aminokyseliny, estery

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

Více

PB051: Výpočetní metody v bioinformatice a

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

Více

1 Odvození poptávkové křivky

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

Více

Detekce a spektrometrie neutronů

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

Více

Exprese genetické informace

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

Více

Pokroky matematiky, fyziky a astronomie

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

Více

na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy

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

Více

Nukleové kyseliny Replikace Transkripce, RNA processing Translace

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

Více

Ohraničená Hessova matice ( bordered hessian ) je. Sestrojíme posloupnost determinantů (minorů):

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

Více

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 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

Více

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 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

Více

7. Regulace genové exprese, diferenciace buněk a epigenetika

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

Více

Úloha protein-nekódujících transkriptů ve virulenci patogenních bakterií

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

Více

INTRACELULÁRNÍ SIGNALIZACE II

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

Více

Texty k přednáškám z MMAN3: 4. Funkce a zobrazení v euklidovských prostorech

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

Více

Syntéza a postranskripční úpravy RNA

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

Více

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 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

Více

Regulace metabolických drah na úrovni buňky

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

Více

Lineární algebra : Lineární prostor

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

Více

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

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

Více

AUG STOP AAAA S S. eukaryontní gen v genomové DNA. promotor exon 1 exon 2 exon 3 exon 4. kódující oblast. introny

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

Více

Fyzika laserů. Aproximace rychlostních rovnic. 18. března Katedra fyzikální elektroniky.

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

Více

ÚVOD DO TERMODYNAMIKY

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

Více

Fuzzy množiny, Fuzzy inference system. Libor Žák

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

Více

TUBULIN-FOLDING COFACTOR A (TFC A) u Arabidopsis

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

Více

Robustnost regulátorů PI a PID

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

Více

Kritéria porušení laminy

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

Více

Buněčný cyklus a molekulární mechanismy onkogeneze

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

Více

Intermediární metabolismus. Vladimíra Kvasnicová

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,

Více

Molekulárn. rní. biologie Struktura DNA a RNA

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

Více

Proteiny Genová exprese. 2013 Doc. MVDr. Eva Bártová, Ph.D.

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

Více

Práce, energie a další mechanické veličiny

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

Více

7. Měření fluorescence při excitaci kontinuálním světlem ( steady-state )

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

Více