Titulo:
Análisis determinístico de la red de regulación génica involucrada en la expresión y función del factor de transcripción σ^32 en E. coli.
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Sumario:
Motivación: La expresión del factor es una respuesta de E.Coli bajo condiciones de choque térmico. El mecanismo de inducción de las proteínas chaperonas y proteasas de choque térmico ha sido bastante estudiado, pero gran parte de la red de regulación del factor no se comprende completamente. Por esto, en este trabajo se plantea un modelo determinístico de la red, el cual se soluciona por medio de las herramientas presentes en Matlab® y en seguida se evalúa la influencia de la velocidad de transcripción, de traducción y de degradación sobre todas las concentraciones de las especies involucradas en la red, con el fin de determinar cuál de estos factores es el que la célula posiblemente emplea para regular la expresión del factor .Resultados:... Ver más
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Diana Carolina Clavijo Buritica - 2018
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Análisis determinístico de la red de regulación génica involucrada en la expresión y función del factor de transcripción σ^32 en E. coli. Deterministic analysis of the gene regulation network involved in the expression and function of the transcription factor σ32 in Escherichia coli Motivación: La expresión del factor es una respuesta de E.Coli bajo condiciones de choque térmico. El mecanismo de inducción de las proteínas chaperonas y proteasas de choque térmico ha sido bastante estudiado, pero gran parte de la red de regulación del factor no se comprende completamente. Por esto, en este trabajo se plantea un modelo determinístico de la red, el cual se soluciona por medio de las herramientas presentes en Matlab® y en seguida se evalúa la influencia de la velocidad de transcripción, de traducción y de degradación sobre todas las concentraciones de las especies involucradas en la red, con el fin de determinar cuál de estos factores es el que la célula posiblemente emplea para regular la expresión del factor .Resultados: En la resolución del sistema de ecuaciones ordinarias mediante el algoritmo ode45, se corroboró que el tiempo de vida media de sigma 32 es de 1 minuto por la concentración en estado estacionario. Además se encontró que las variaciones en las constantes de transcripción de rpoH y degradación de mRNA de la red ( no son significativas en la producción del factor, ni en la producción de las proteínas de choque térmico. Por otro lado, del análisis de sensibilidad se infirió que la constante de traducción de mRNA es la velocidad más crítica para la regulación de la expresión del factor en la red. Finalmente, con respecto a se concluye que es un término importante en la estabilización del factor .Disponibilidad e Implementación: El análisis se llevó a cabo en MatLab_R 2011a y el código fuente se encuentra en el Material Suplementario. Motivation: The expression of σ 32 factor is a response of E. coli under thermal shock conditions. The mechanism of induction of chaperone proteins and thermal shock proteases has been well studied, but much of the regulation network of the σ32 factor is not fully understood. For this reason, inthis work a deterministic model of the network is proposed, which was solved by means of the tools present in Matlab® and then evaluated the influence of the transcription, translation and degradation speed on all concentrations of the species involved in the network, in order to determine which of these factors is the one that the cell possibly employs to regulate the expression of the factor σ32. Results: In the resolution of the ordinary equation system using the ode45 algorithm, it was corroborated that the mean life time of sigma 32 is 1 minute for the concentration in steady state. In addition, variations in rpoH transcription constants and o32 mRNA degradation in the network (k1, k2) were found to be non-significant in σ32 factor production, nor in the production of thermal shock proteins. On the other hand, from sensitivity analysis it was inferred that the k3 translation constant of σ32 RNA is the most critical speed for regulating the expression of the σ32 factor in thenetwork. Finally, with respect to k12 it is concluded that it is an important term in the stabilization of the σ32 factor. Availability and Implementation: The analysis was conducted at MatLab_R 2011a and the source code is found in the Supplemental Material Clavijo Buriticá, Diana Carolina Mejía, Bárbara Valeria Rojas, Lina María Sáenz, Leandro Yosa, Juvenal Deterministic model Transcription factor σ32 factor Gene regulation network Modelo determinístico Factor de transcripción factor Red de regulación génica Bioinformática 23 2 Artículo de revista Journal article 2018-05-10T15:49:49Z 2018-05-10T15:49:49Z 2018-05-10 application/pdf Fundación Universitaria Juan N. Corpas Revista Cuarzo 0121-2133 2500-7181 https://revistas.juanncorpas.edu.co/index.php/cuarzo/article/view/300 10.26752/cuarzo.v23.n2.300 https://doi.org/10.26752/cuarzo.v23.n2.300 spa https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Diana Carolina Clavijo Buritica - 2018 7 15 Funahashi, A., Tanimura, N., Morohashi, M., and Kitano, H. (2003). CellDesigner: a process diagram editor for gene-regulatory and biochemical networks. BIOSILICO. 1:159-162. Funahashi, A.; Matsuoka, Y.; Jouraku, A.; Morohashi, M.; Kikuchi, N.; Kitano, H. (2008). CellDesigner 3.5: A Versatile Modeling Tool for Biochemical Networks. IEEE. 96(8):1254 - 1265 Gamer, J., Bujard, H., Bukau, B. (1992) Physical interaction between heat shock proteins DnaK, DnaJ, and GrpE and the bacterial heat shock transcription factor s32. Cell 69:833-842. Goff. S.A., Goldberg, A.L.(1985) "Production of Abnormal Proteins in E. coli Stimulates Transcription of Ion and Other Heat Shock Genes." Cell. 41:587-595. Hoops S., Sahle S., Gauges R., Lee C., Pahle J., Simus N., Singhal M., Xu L., Mendes P. and Kummer U. (2006). COPASI: a COmplex PAthway SImulator. Bioinformatics 22, 3067-74. Kamath-Loeb, A.S. and Gross, C.A. (1991). Translational regulation of sigma 32 synthesis: requirement for an internal control element. J Bacteriol. 173(12):3904-6. Lim, B., Miyazaki, R., Neher, S., Siegele, D.A., Ito, K., Walter, P., Akiyama, Y., Yura, T., Gross, C.A. (2013). Heat shock transcription factor σ32 co-opts the signal recognition particle to regulate protein homeostasis in E. coli. PLoS Biol. (12):e1001735 Morita, M.T., Tanaka, Y., Kodama, T.S., Kyogoku, Y., Yanagi, H., Yura, T. (1999). Translational induction of heat shock transcription factor sigma32: evidence for a built-in RNA thermosensor. Genes Dev. 13(6):655-65. Morita, M.T., Kanemori, M., Yanagi, H., Yura, T. (2000). Dynamic interplay between antagonistic pathways controlling the sigma 32 level in Escherichia coli. Proc Natl Acad Sci U S A. 97(11):5860-5. Nagai, H., Yuzawa, H., Yura, T. (1991). Interplay of two cis-acting mRNA regions in translational control of sigma 32 synthesis during the heat shock response of Escherichia coli. Proc Natl Acad Sci U S A. 88(23):10515-9. Srivastava, R., Peterson, M.S., Bentley, W.E. (2001) Stochastic Kinetic Analysis of the Escherichia coli Stress Circuit Using s32-Targeted Antisense. Department of Chemical Engineering, University of Maryland. Strauss, D.B., Walter, W.A., Gross, C.A. (1987) The heat shock response of E.coli is regulated by changes in the concentration of s32. Nature. 329:348-391. Wang, Q.P., Kaguni, J.M. (1989). A novel sigma factor is involved in expression of the rpoH gene of Escherichia coli. J Bacteriol. 171(8);4248-53. https://revistas.juanncorpas.edu.co/index.php/cuarzo/article/download/300/290 info:eu-repo/semantics/article http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Publication |
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Análisis determinístico de la red de regulación génica involucrada en la expresión y función del factor de transcripción σ^32 en E. coli. Clavijo Buriticá, Diana Carolina Mejía, Bárbara Valeria Rojas, Lina María Sáenz, Leandro Yosa, Juvenal Deterministic model Transcription factor σ32 factor Gene regulation network Modelo determinístico Factor de transcripción factor Red de regulación génica Bioinformática |
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Motivation: The expression of σ 32 factor is a response of E. coli under thermal shock conditions. The mechanism of induction of chaperone proteins and thermal shock proteases has been well studied, but much of the regulation network of the σ32 factor is not fully understood. For this reason, inthis work a deterministic model of the network is proposed, which was solved by means of the tools present in Matlab® and then evaluated the influence of the transcription, translation and degradation speed on all concentrations of the species involved in the network, in order to determine which of these factors is the one that the cell possibly employs to regulate the expression of the factor σ32. Results: In the resolution of the ordinary equation system using the ode45 algorithm, it was corroborated that the mean life time of sigma 32 is 1 minute for the concentration in steady state. In addition, variations in rpoH transcription constants and o32 mRNA degradation in the network (k1, k2) were found to be non-significant in σ32 factor production, nor in the production of thermal shock proteins. On the other hand, from sensitivity analysis it was inferred that the k3 translation constant of σ32 RNA is the most critical speed for regulating the expression of the σ32 factor in thenetwork. Finally, with respect to k12 it is concluded that it is an important term in the stabilization of the σ32 factor. Availability and Implementation: The analysis was conducted at MatLab_R 2011a and the source code is found in the Supplemental Material
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