细胞信号传送

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细胞信息传递(英語:cell signaling)是一個主管細胞基本活動並協調細胞行為的複雜溝通系統。細胞對周遭微環境進行感知與正確回應的能力是其發展、修復組織、免疫以及體內正常動態平衡的基礎。癌症自體免疫疾病糖尿病等病症均可歸咎於細胞在信息處理上的錯誤。了解细胞信息传递帮助人们能研究治療疾病的途径,並使製造人工組織成为可能。

系統生物學研究細胞內信號網絡的基本架構,以及網絡內的變化是如何影響信號的傳遞以及信息的流動的(即信號轉導)。這些往往是復雜的網絡組織在壹起,表現出壹些雙穩態(bistability)和超敏性(ultrasensitivity)的特征。對細胞內信號通路的分析需要將實驗和理論結合起來,也包括新工具的開發和模擬建模的分析[1][2]。大範圍的酶變構效應(Long-range allostery)是信號通路裏面的重要事件[3]

参见[编辑]

計算模型[编辑]

用系統生物學的方法可以更好地幫助我們去理解參與信號通路之間交流的那些組成成分、復雜的配體和受體之間的結合以及動態的信號網絡[4]。計算模型通常會將發表了文章中報道的某些信號通路中的元件之間的相互作用整合起來,然後將不同的元件聚到壹個大類中,以及刻畫這些元件之間存在的相互作用[5]。計算模型的發展能夠讓我們從全局,更加深入地探究細胞內的信號通路,比如操縱不同的變量和系統地對響應的結果進行評估[6]

使用分析模型來學習信號轉導已經被廣泛地應用到了藥物學、新藥的發現(評估配體和受體間的相互作用)、藥物代謝動力學以及代謝產物在大尺度網絡下的流動[7]。目前被廣泛應用於細胞內信號通路建模的策略是使用常微分方程(ordinary differential equation, ODE)進行建模,比如,在時間尺度上,用公式來表示某壹個信號分子的濃度是信號通路內上遊或者(和)下遊其它的分子的函數。常微分方程模型也已經被廣泛地應用於分裂素激活的蛋白激酶、雌激素受體𝛂和mTOR等信號通路的動力學研究[8][9][10]

参考文献[编辑]

  1. ^ Eungdamrong, Narat J.; Iyengar, Ravi. Modeling Cell Signaling Networks. Biology of the cell / under the auspices of the European Cell Biology Organization. 2004-6, 96 (5): 355–362. ISSN 0248-4900. PMC 3620715. PMID 15207904. doi:10.1016/j.biolcel.2004.03.004. 
  2. ^ Eungdamrong, Narat J.; Iyengar, Ravi. Modeling Cell Signaling Networks. Biology of the cell / under the auspices of the European Cell Biology Organization. 2004-6, 96 (5): 355–362. ISSN 0248-4900. PMC 3620715. PMID 15207904. doi:10.1016/j.biolcel.2004.03.004. 
  3. ^ Bu, Zimei; Callaway, David J. E. Proteins move! Protein dynamics and long-range allostery in cell signaling. Advances in Protein Chemistry and Structural Biology. 2011, 83: 163–221. ISSN 1876-1631. PMID 21570668. doi:10.1016/B978-0-12-381262-9.00005-7. 
  4. ^ Chen, Raymond E.; Thorner, Jeremy. Systems biology approaches in cell signaling research. Genome Biology. 2005, 6 (10): 235. ISSN 1474-760X. PMC 1257459. PMID 16207364. doi:10.1186/gb-2005-6-10-235. 
  5. ^ Hughey, Jacob J; Lee, Timothy K; Covert, Markus W. Computational Modeling of Mammalian Signaling Networks. Wiley interdisciplinary reviews. Systems biology and medicine. 2010, 2 (2): 194–209. ISSN 1939-5094. PMC 3105527. PMID 20836022. doi:10.1002/wsbm.52. 
  6. ^ Rangamani, Padmini; Iyengar, Ravi. Modelling cellular signalling systems. Essays in Biochemistry. 2008, 45: 83–94. ISSN 0071-1365. PMC 3270941. PMID 18793125. doi:10.1042/BSE0450083. 
  7. ^ Eungdamrong, Narat J.; Iyengar, Ravi. Modeling Cell Signaling Networks. Biology of the cell / under the auspices of the European Cell Biology Organization. 2004-6, 96 (5): 355–362. ISSN 0248-4900. PMC 3620715. PMID 15207904. doi:10.1016/j.biolcel.2004.03.004. 
  8. ^ Kolch, Walter; Calder, Muffy; Gilbert, David. When kinases meet mathematics: the systems biology of MAPK signalling. FEBS letters. 2005-03-21, 579 (8): 1891–1895. ISSN 0014-5793. PMID 15763569. doi:10.1016/j.febslet.2005.02.002. 
  9. ^ Tian, Dan; Solodin, Natalia M.; Rajbhandari, Prashant; Bjorklund, Kelsi; Alarid, Elaine T.; Kreeger, Pamela K. A kinetic model identifies phosphorylated estrogen receptor-α (ERα) as a critical regulator of ERα dynamics in breast cancer. FASEB journal: official publication of the Federation of American Societies for Experimental Biology. 2015-5, 29 (5): 2022–2031. ISSN 1530-6860. PMC 4415015. PMID 25648997. doi:10.1096/fj.14-265637. 
  10. ^ Sulaimanov, Nurgazy; Klose, Martin; Busch, Hauke; Boerries, Melanie. Understanding the mTOR signaling pathway via mathematical modeling. Wiley Interdisciplinary Reviews. Systems Biology and Medicine. 07 2017, 9 (4). ISSN 1939-005X. PMC 5573916. PMID 28186392. doi:10.1002/wsbm.1379. 

外部連結[编辑]