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28.1: Principios de la regulación genética - Biología

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28.1: Principios de la regulación genética

28.1: Principios de la regulación genética - Biología

Para que una célula funcione correctamente, las proteínas necesarias deben sintetizarse en el momento adecuado. Todas las células controlan o regulan la síntesis de proteínas a partir de información codificada en su ADN. El proceso de activar un gen para producir ARN y proteínas se llama la expresion genica. Ya sea en un organismo unicelular simple o en un organismo multicelular complejo, cada célula controla cuándo y cómo se expresan sus genes. Para que esto suceda, debe haber un mecanismo para controlar cuándo se expresa un gen para producir ARN y proteína, qué cantidad de proteína se produce y cuándo es el momento de dejar de producir esa proteína porque ya no se necesita.

La regulación de la expresión génica conserva la energía y el espacio. Se necesitaría una cantidad significativa de energía para que un organismo expresara todos los genes en todo momento, por lo que es más eficiente energéticamente activar los genes solo cuando son necesarios. Además, solo expresar un subconjunto de genes en cada célula ahorra espacio porque el ADN debe desenrollarse de su estructura en espiral para transcribir y traducir el ADN. Las células tendrían que ser enormes si cada proteína se expresara en cada célula todo el tiempo.

El control de la expresión génica es extremadamente complejo. Las fallas en este proceso son perjudiciales para la célula y pueden conducir al desarrollo de muchas enfermedades, incluido el cáncer.

Objetivos de aprendizaje

  • Discutir por qué todas las células no expresan todos sus genes.
  • Comparar la regulación de genes procariotas y eucariotas

Introducción a la regulación genética

Estos breves artículos son un complemento de las lecturas de su libro de texto sobre regulación genética. No es necesario que termine estos artículos hoy, pero lo ayudarán a comprender la regulación genética a un nivel más profundo. También son excelentes referencias para su próximo artículo importante.

  • ¿Expresamos todos nuestros genes al mismo tiempo? ¿Por qué?
  • ¿Necesitamos todos nuestros genes expresados ​​todo el tiempo? ¿Por qué?
  • ¿Por qué tenemos tantos genes?

Estas son solo algunas de las preguntas que debe comenzar a hacerse. Los humanos tenemos cientos de miles de genes. Muchos son necesarios todo el tiempo (constitutivos), pero otros solo son necesarios cuando la célula recibe ciertas señales. Entonces, ¿cómo controlamos la expresión de todo este conocimiento genético?

Durante la mitosis, por ejemplo, ¿vio la producción de ADN polimerasa y el complejo de replicación durante el inicio de G1, o solo lo vio después de pasar el primer punto de restricción? ¿Mantenemos la ADN polimerasa por si acaso vamos a hacer alguna división nuclear? ¿O desbloqueamos su expresión solo cuando es necesario?

Considere: el primer punto de restricción determina si se va a preparar para la división. Cuando tiene suficiente quinasa dependiente de ciclina disponible, pasa el punto de restricción. CDK le indica a la célula que se prepare para la división. ¿Cómo funciona esta señal? Cambia la expresión genética (es decir., activamos genes regulados).

Piense en el cuerpo humano y la homeostasis. Piense en las hormonas. ¿Siempre estás produciendo todo o necesitas desencadenar algunos eventos? ¿Podría ese desencadenante ser un gen regulado?

Recuerde que necesita como mínimo el equivalente a 4ATP por aminoácido incorporado a una proteína. Agregue a este equivalente de 1 ATP por cada nucleótido durante la transcripción. Debe darse cuenta rápidamente de que la expresión génica cuesta energía.
Su objetivo hoy es comenzar a leer sobre la regulación genética y, más específicamente, llegar a comprender la necesidad de la regulación genética.

Reto diario

¿Por qué necesitamos la regulación genética? Reflexione hoy sobre la necesidad y el uso de la regulación genética. ¿Por qué un organismo necesitaría tener algunos genes que podría activar o desactivar? ¿Por qué necesitarías controlar la expresión genética? ¿Puede el medio ambiente afectar la regulación genética? ¿Puede la regulación genética afectar la evolución?


Regulación de la expresión genética en procariotas (con diagrama)

Todas las actividades de un organismo están controladas por genes. La mayoría de los genes de un organismo se expresan mediante la producción de proteínas. Los genes que producen proteínas se denominan genes estructurales o cistrones. Cada célula de un organismo posee todos los genes. Pero todos ellos no funcionan todo el tiempo. Si todos los genes funcionan todo el tiempo, prevalecerá el caos enzimático y no habrá mucha diferenciación celular.

Los productos de muchos genes son necesarios sólo ocasionalmente por la célula. Por tanto, esas proteínas se sintetizan solo cuando el sustrato sobre el que actúan está presente o cuando son necesarias para la célula. En células altamente diferenciadas de eucariotas, solo unos pocos genes son funcionales y todos los demás genes están desactivados permanentemente. Incluso una bacteria E. coli humilde expresa solo algunos de sus genes en un momento dado del total de aproximadamente tres mil genes.

Existen varios mecanismos en la célula que controlan y regulan la expresión de genes. El sistema regulador convierte los genes & # 8220on & # 8221 cuando es necesario y desactiva & # 8220 & # 8217 cuando no es necesario. Esto prueba que la actividad genética se puede regular.

Hay varias etapas en las que se puede regular la expresión de un gen, pero la más común es el inicio de la transcripción. Es aquí donde tiene lugar la mayor parte de la regulación genética. Otros niveles de regulación génica son el alargamiento transcripcional, el procesamiento del ARNm durante la traducción y la etapa posterior a la traducción.

Regulación genética en procariotas:

En las bacterias, la expresión de genes está controlada por señales extracelulares que a menudo están presentes en el medio en el que crecen las bacterias. Estas señales son transportadas a los genes por proteínas reguladoras. Las proteínas reguladoras son de dos tipos. Son reguladores positivos llamados activadores y reguladores negativos llamados represores. Estos activadores y represores son proteínas de unión al ADN.

Reguladores o represores negativos:

La proteína represora o inhibidora se une al sitio objetivo (operador) en el ADN. Éstos bloquean la unión de la enzima ARN polimerasa al promotor, evitando así la transcripción. El represor se une al sitio donde se superpone a la enzima polimerasa. Por tanto, se desactiva la actividad de los genes. Se llama mecanismo de control negativo.

Se necesita un anti-represor o anti-inhibidor llamado inductor para inactivar el represor y de ese modo activar los genes. Por tanto, los genes se activan. Esto se demuestra por el operón de lactosa.

Reguladores o activadores positivos:

Para activar la transcripción por parte del promotor, el activador ayuda a la enzima polimerasa a unirse al promotor.

Los genes bajo el mecanismo de control positivo se expresan solo cuando está presente un activador o estimulador o regulador activo.

Operón:

En las bacterias, los cistrones o genes estructurales, las enzimas productoras de una vía metabólica se organizan en un grupo cuyas funciones están relacionadas. Los genes policistrónicos de procariotas junto con sus genes reguladores constituyen un sistema llamado operón. El operón es una unidad de expresión y regulación.

1. Operón de lactosa o operón de lac:

Este es un mecanismo de control negativo. En 1961, Francois Jacob y Jacques Monod propusieron un modelo de operón para la regulación de la expresión génica en E. coli. Se ha estudiado en detalle la síntesis de la enzima (3-galactosidasa). Esta enzima provoca la descomposición de la lactosa en glucosa y galactosa.

En ausencia de lactosa, la β-galactosidasa está presente en cantidades insignificantes. Tan pronto como se agrega lactosa desde el exterior, la producción de β-galactosidasa aumenta mil veces. Tan pronto como se consume la lactosa, la producción de la enzima vuelve a caer. Las enzimas cuya producción puede incrementarse por la presencia del sustrato sobre el que actúa se denominan enzimas inducibles.

La adición de lactosa al medio de cultivo de E. coli induce la formación de tres enzimas (5-galactosidasa, permeasa y transacetilasa, que degradan la lactosa en glucosa y galactosa. Los genes que codifican estas enzimas se encuentran agrupados y se denominan cistrones o genes estructurales. Se transcriben simultáneamente en una sola cadena de ARNm, que tiene codones para las tres enzimas. El ARNm transcrito de muchos genes se llama policistrónico. El funcionamiento de los genes estructurales para producir ARNm está controlado por genes reguladores.

Hay tres genes estructurales Z, Y y A, que codifican las enzimas p-galactosidasa, lac permeasa y transacetilasa, respectivamente. Los genes reguladores consisten en el regulador I, el promotor P y un gen de control llamado gen operador O. El gen regulador I produce una proteína llamada represor o inhibidor. El represor está activo y se une al gen operador O y lo apaga y se detiene la transcripción.

Esto sucede porque la enzima ARN polimerasa que se une al promotor no puede hacerlo porque el sitio de unión de la ARN polimerasa y el sitio de unión del represor en el operador se superponen entre sí. Por tanto, en el mecanismo de control negativo, los genes activos son "desactivados" por la proteína represora.

Cuando el inductor (lactosa) se suministra desde el exterior, los inductores se unen al represor. La lactosa al entrar en las bacterias se transforma en alolactasa. La alolactosa cambia la forma del represor (cambios conformacionales) lo que lo vuelve inactivo e incapaz de unirse al operador. El operador se vuelve libre y es & # 8220encendido& # 8221 y así comienza la transcripción.

De esta forma, la presencia del inductor permite la transcripción del operón Lac, que ya no está bloqueado por la proteína represora. La síntesis de enzimas en respuesta a la presencia de un sustrato específico (lactosa) se denomina inducción. También se le llama des-represión.

El sistema inducible opera en una vía catabólica. En ausencia de lactosa, las células de E. coli tienen un promedio de solo tres moléculas de enzima P-galactosidasa por célula. Dentro de 2-3 minutos de la inducción de lactosa, se producen 3000 moléculas de P-galactosidasa en cada célula.

También es un sistema de control negativo pero forma una vía biosintética. Se lo conoce como sistema reprimible. Funciona según el principio de que cuando el aminoácido triptófano está presente, no es necesario activar el operón triptófano.

La proteína represora es activada por el correpresor (triptófano, el producto final) y obliga al operador a desconectarlo & # 8220 & # 8217. El triptófano se sintetiza en cinco pasos, cada paso requiere una enzima particular. Los genes que codifican estas enzimas se encuentran adyacentes entre sí, llamados trp E, trp D, trp C, trp B y trp A.

El operón triptófano codifica cinco enzimas necesarias para la síntesis del aminoácido triptófano. En el sistema reprimible, el gen regulador produce una proteína represora, que normalmente está inactiva y no puede unirse al operador en el ADN. El represor al unirse al correpresor (que es el producto final triptófano en este caso) sufre cambios conformacionales que lo activan y le permiten unirse al operador. Esto evita la unión de la enzima ARN polimerasa al promotor. Esto es opuesto a la situación del operón lac en el que el represor es activo por sí solo y pierde la afinidad por el operador cuando se une al inductor.

Aquí, la disponibilidad de triptófano, que es el producto final, regula la expresión de este operón y reprime la síntesis de triptófano. De esta manera, el producto final de la cadena metabólica detiene la síntesis de enzimas de una vía metabólica. Este mecanismo permite a las bacterias sintetizar enzimas solo cuando son necesarias. Esto se conoce como represión por retroalimentación.

En la inhibición por retroalimentación, el producto final de una vía metabólica actúa como inhibidor alostérico de la primera enzima de la cadena metabólica.

La inducción y la represión ahorran valiosa energía al evitar la síntesis de enzimas innecesarias.

Control positivo de la transcripción:

El sistema de regulación en el operón de lactosa y triptófano es esencialmente un control negativo en el sentido de que el operón normalmente está & # 8220on & # 8221 pero es mantenido & # 8220 desactivado & # 8217 por la proteína reguladora. En otras palabras, no se permite que los genes estructurales se expresen a menos que sea necesario.

Represión catabólica:

El operón Lac también muestra un control positivo por represión catabólica. Este es un sistema de control adicional, que une al represor-operador. En E. coli, en presencia de glucosa y lactosa, la glucosa primero se utiliza por completo y luego la lactosa se absorbe para la producción de energía.

La glucosa es la fuente de energía más rica y eficiente. La glucosa tiene un efecto inhibidor sobre la expresión del operón lac. El mecanismo de control positivo permite que E. coli se adapte de manera más eficiente al entorno cambiante de su hábitat natural, que es el intestino humano.

En presencia de glucosa, se suprime la síntesis de la enzima β-galactosidasa. El efecto inhibidor de la glucosa se debe a la marcada caída en el nivel de un nucleótido llamado AMP cíclico (c-AMP), que inhibe la transcripción del ARNm.

La transcripción del operón de lactosa requiere no solo AMP cíclico, sino también otra proteína llamada proteína activadora catabólica (CAP). El cAMP y CAP forman un complejo llamado cAMP-CRP, que es necesario para el funcionamiento del operón de lactosa.

Un producto de degradación catabólica de la glucosa, llamado catabolito de glucosa, previene la activación del operón lac por la lactosa. Este efecto se llama represión catabólica. Cuando aumenta la concentración de glucosa, la concentración de cAMP disminuye y viceversa. Es necesaria una alta concentración de AMPc para la activación del operón lac.

Normalmente, en presencia de glucosa, el operón lactosa permanece inactivo.

El catabolito de glucosa previene la formación del complejo cAMP-CRP.

De esta manera, el sistema cAMP-CRP es un control positivo porque la expresión del operón lac requiere la presencia de una señal de activación que es este caso en el complejo cAMP-CRP.

Hay algunos promotores en el ADN en los que la ARN polimerasa no puede iniciar la transcripción sin la presencia de algunos factores proteicos adicionales, como el complejo cAMP-CRP. Estos factores son reguladores positivos porque su presencia es necesaria para encender los cistrones. Estos se denominan activadores o estimuladores.


2 MÉTODOS

En esta sección, presentaremos algunas definiciones de la teoría de la información, incluidas la entropía, MI y CMI, así como el algoritmo de PCA-CMI para inferir GRN.

2.1 Teoría de la información

La MI de la teoría de la información se ha utilizado para construir GRN a partir de datos de expresión génica (Altay y Emmert-Streib, 2010). En particular, el MI se usa generalmente como un criterio poderoso para medir la dependencia entre dos variables (genes) X y Y. Para datos de expresión génica, variable X es un vector, en el que los elementos denotan sus valores de expresión en diferentes condiciones (muestras).

Cuando las variables (genes) X y Y somos independientes, obtenemos I(X,Y) = 0. Del mismo modo, si las variables X y Y son independencia condicional dada Z, tenemos I(X, Y|Z)=0.

2.2 PCA

Después de obtener MI y CMI a través de la formulación (9) y (10), el PCA se usa para eliminar los bordes con correlación independiente (condicional) del gráfico. La inferencia de GRN se realizará eliminando los bordes con correlación independiente de forma recursiva, es decir, de correlación independiente de orden bajo a alto hasta que no haya ningún borde que pueda eliminarse.

Describimos el proceso de PCA-CMI en detalle de la siguiente manera. Primero, genere un gráfico completo según la cantidad de genes. En segundo lugar, para el par de genes adyacentes I y j, calcular MI (CMI de orden cero) I(I,j). Si el par de genes I y j tiene MI bajo o cero, representa una correlación independiente, luego eliminamos el borde entre los genes I y j. En tercer lugar, para el par de genes adyacentes I y j, seleccione el gen adyacente k de ellos y calcular CMI de primer orden I(I,j|k). Si el par de genes I y j tiene CMI bajo o cero que representa su correlación independiente, elimine el borde entre ellos. El siguiente paso es calcular CMI de orden superior hasta que no haya más bordes adyacentes.

A continuación, se proporciona el algoritmo para inferir un GRN.

Algoritmo de PC basado en CMI (PCA-CMI)

Paso 0: inicialización. Ingrese los datos de expresión génica A y establezca el parámetro θ para decidir la independencia. Genera la red completa GRAMO para todos los genes (es decir, el gráfico de la camarilla de todos los genes). Colocar L=−1.

Paso 1: L=L+1 para un borde distinto de cero GRAMO(I,j) ≠ 0, seleccione genes adyacentes conectados con ambos genes I y j. Calcule el número T de los genes adyacentes (sin incluir genes I y j).

La Figura 1 muestra un diagrama de CMI basado en PCA para una red de cinco genes. Los datos de microarrays son los datos de expresión de genes X, Y, Z, W y V. El primer paso es generar la red completa con estos cinco genes. Entonces, la independencia entre los pares de genes se decide por el IM entre ellos. Si el MI es menor que un umbral dado θ, el borde entre los dos genes se elimina para la independencia. Aquí, el MI I(X, Z) y I(W, V) son aproximadamente iguales a cero en la suposición, por lo que los bordes mi(X, Z) y mi(W, V) se eliminan y se reconstruye la red de orden cero. Luego, se calculan las CMI de primer orden entre genes con bordes adyacentes comunes en la red de orden cero, y la CMI I(X, W|Y) y I(X, V|Y) se supone que es igual a cero, por lo que los bordes mi(X, W) y mi(X, V) se eliminan y se obtiene la red de primer orden. Sobre la base de la red de primer orden, se pueden calcular las CMI de segundo orden entre genes y la CMI I(Y, Z|W, V) se supone aproximadamente igual a cero, por lo que el borde mi(Y, Z) se elimina y se infiere la red de segundo orden. No hay CMI de tercer orden, por lo que el algoritmo termina y la red de segundo orden es el GRN inferido (o GRN final).

Diagrama del método PCA-CMI. En la figura, I(·, ·) Es el MI y I(·, · | ·) Es el CMI. Se calculan a partir de datos de expresión génica mediante una fórmula concisa de cálculo. El MI y CMI igual a cero o menor que el umbral dado representan la independencia entre las variables (genes). El gráfico de la izquierda es la verdadera red del conjunto de datos de microarrays con perfiles de expresión génica en diferentes condiciones (muestras). El gráfico en el cuadro rosa con guiones es el diagrama de PCA-CMI, que detecta la verdadera red paso a paso de acuerdo con la independencia (condicional) de los pares de genes.

Diagrama del método PCA-CMI. En la figura, I(·, ·) Es el MI y I(·, · | ·) Es el CMI. Se calculan a partir de datos de expresión génica mediante una fórmula concisa de cálculo. El MI y CMI igual a cero o menor que el umbral dado representan la independencia entre las variables (genes). El gráfico de la izquierda es la verdadera red del conjunto de datos de microarrays con perfiles de expresión génica en diferentes condiciones (muestras). El gráfico en el cuadro rosa con guiones es el diagrama de PCA-CMI, que detecta la verdadera red paso a paso de acuerdo con la independencia (condicional) de los pares de genes.


Principios de bioquímica de Lehninger

En la quinta edición, los autores Dave Nelson y Mike Cox combinan lo mejor del laboratorio y lo mejor del aula, presentando nuevos desarrollos emocionantes mientras comunican principios básicos a través de una variedad de nuevas herramientas de aprendizaje, como nuevos ejemplos resueltos en el texto y problemas de análisis de datos. .

Lehninger & # 8217s Principios de bioquímica es un libro muy completo, en el que se describen un número sorprendente de temas actuales que reflejan el estado del arte con ilustraciones únicas. El lector debe tener algunos conocimientos químicos básicos para comprender el texto y, en algunos lugares, los autores remiten a temas que solo se tratan en detalle más adelante. En cualquier caso, el trabajo en general es fácilmente comprensible y está detalladamente detallado para su uso tanto para el aprendizaje como como referencia.

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& quotPrinciples of Biochemistry & quot será interesante para cualquiera que planee trabajar en la industria de las ciencias de la vida. Lehninger es una buena herramienta para aquellos estudiantes que pretenden especializarse en biología molecular, aunque la cobertura puede ser demasiado completa para otros. Sin embargo, el libro es una inversión que vale la pena, ya que en él se encuentran prácticamente todos los temas de bioquímica, cada uno con explicaciones detalladas y bien ilustradas.

1 Los fundamentos de la bioquímica
1.1 Fundaciones celulares
1.2 Bases químicas
1.3 Fundamentos físicos
1.4 Fundamentos genéticos
1.5 Fundamentos evolutivos
Cuadro 1 y # 82111 Peso molecular, masa molecular y sus unidades correctas
Recuadro 1 y n.o 82112 Louis Pasteur y actividad óptica: In Vino, Veritas
Cuadro 1 & # 82113 Entropía: Las ventajas de estar desorganizado
& # 8226 Ahora presenta los conceptos de proteomas y proteómica
& # 8226 Sección actualizada sobre cómo evoluciona una nueva especie
& # 8226 Mayor énfasis en la interdependencia de las formas de vida en los ciclos globales de energía.

I ESTRUCTURA Y CATALISIS
2 Agua
2.1 Interacciones débiles en sistemas acuosos
2.2 Ionización de agua, ácidos débiles y bases débiles
2.3 Amortiguación contra cambios de pH en sistemas biológicos
2.4 Agua como reactivo
2.5 La aptitud del medio acuoso para los organismos vivos
Recuadro 2 & # 82111 Medicina: Sobre ser uno y # 8217s Propio Conejo (Don & # 8217t ¡Intente esto en casa!)
& # 8226 Discusión ampliada sobre la amortiguación del pH de la sangre por el sistema de bicarbonato, incluido un nuevo recuadro que describe el uso de Haldane & # 8217 de sí mismo como conejillo de indias en experimentos destinados a cambiar la acidez de la sangre
& # 8226 Nueva sección sobre cetoacidosis en diabetes

3 Aminoácidos, Péptidos y Proteínas
3.1 Aminoácidos
3.2 Péptidos y proteínas
3.3 Trabajar con proteínas
3.4 La estructura de las proteínas: estructura primaria
Recuadro 3 y # 82111 Métodos: Absorción de luz por moléculas: la ley de Lambert-Beer
Recuadro 3 y # 82112 Métodos: investigación de proteínas con espectrometría de masas
Recuadro 3 y # 82113 Medicina: secuencias de consenso y logotipos de secuencias
& # 8226 Revisión significativa de la bioinformática
& # 8226 Explicación más detallada de las secuencias de consenso, incluida una ilustración de formas comunes de representar las secuencias de consenso

4 La estructura tridimensional de las proteínas
4.1 Descripción general de la estructura de las proteínas
4.2 Estructura secundaria de la proteína
4.3 Estructuras proteicas terciarias y cuaternarias
4.4 Desnaturalización y plegamiento de proteínas
Recuadro 4 y # 82111 Métodos: Conocer la mano derecha de la izquierda
Recuadro 4 y # 82112 El agitar permanente es ingeniería bioquímica
Recuadro 4 y # 82113 Medicina: por qué los marineros, exploradores y estudiantes universitarios deben comer sus frutas y verduras frescas
Recuadro 4 y # 82114 El banco de datos de proteínas
Recuadro 4 y # 82115 Métodos: métodos para determinar la estructura tridimensional de una proteína
Recuadro 4 y # 82116 Medicina: Muerte por plegamiento incorrecto: Las enfermedades priónicas
& # 8226 Nueva sección, Los defectos en el plegamiento de proteínas pueden ser la base molecular de una amplia gama de trastornos genéticos humanos, analiza una variedad de enfermedades amiloides
& # 8226 Nueva sección sobre dicroísmo circular

5 Función de proteína
5.1 Unión reversible de una proteína a un ligando: proteínas que se unen al oxígeno
5.2 Interacciones complementarias entre proteínas y ligandos: el sistema inmunológico y las inmunoglobulinas
5.3 Interacciones de proteínas moduladas por energía química: actina, miosina y motores moleculares
Recuadro 5 y # 82111 Medicina: Monóxido de carbono: un asesino sigiloso

6 enzimas
6.1 Introducción a las enzimas
6.2 Cómo funcionan las enzimas
6.3 Cinética enzimática como enfoque para comprender el mecanismo
6.4 Ejemplos de reacciones enzimáticas
6.5 Enzimas reguladoras
Recuadro 6 y # 82111 Transformaciones de la ecuación de Michaelis-Menten: la gráfica recíproca doble
Recuadro 6 y # 82112 Pruebas cinéticas para determinar los mecanismos de inhibición
Recuadro 6 y # 82113 Evidencia de la enzima y # 8211 Complementariedad del estado de transición
& # 8226 Se agregó más texto explicativo a los mecanismos de las reacciones de enolasa y lisozima.
& # 8226 Nueva sección sobre productos farmacéuticos desarrollada a partir de la comprensión del mecanismo enzimático, utilizando como ejemplos la penicilina y los inhibidores de la proteasa del VIH

7 Carbohidratos y Glicobiología
7.1 Monosacáridos y disacáridos
7.2 Polisacáridos
7.3 Glicoconjugados: proteoglicanos, glicoproteínas y glicolípidos
7.4 Los carbohidratos como moléculas informativas: el código del azúcar
7.5 Trabajar con carbohidratos
Recuadro 7 y # 82111 Medicina: mediciones de glucosa en sangre en el diagnóstico y tratamiento de la diabetes
& # 8226 Nuevo cuadro médico, presenta la glicación de la hemoglobina y los AGE y su papel en la patología de la diabetes avanzada
& # 8226 Nueva sección sobre análogos de azúcar como fármacos dirigidos a la neuraminidasa viral
& # 8226 Introducción al nuevo campo de los glicómicos, incluidos los métodos para determinar la estructura de oligosacáridos utilizando MALDI-MS

8 nucleótidos y ácidos nucleicos
8.1 Algunos conceptos básicos
8.2 Estructura de ácido nucleico
8.3 Química de los ácidos nucleicos
8.4 Otras funciones de los nucleótidos

9 Tecnologías de la información basadas en ADN
9.1 Clonación de ADN: conceptos básicos
9.2 De genes a genomas
9.3 De los genomas a los proteomas
9.4 Alteraciones del genoma y nuevos productos de la biotecnología
Recuadro 9 y # 82111 Medicina: un arma potente en medicina forense
Recuadro 9 y # 82112 Medicina: el genoma humano y la terapia génica humana
& # 8226 Nuevo material sobre la proteína verde fluorescente
& # 8226 Actualización completa de la sección de genómica

10 lípidos
10.1 Almacenamiento de lípidos
10.2 Lípidos estructurales en membranas
10.3 Lípidos como señales, cofactores y pigmentos
10.4 Trabajar con lípidos
Recuadro 10 & # 82111 Cachalotes: Cabezas de las profundidades
Box 10 y # 82112 Medicina: Acumulaciones anormales de lípidos de membrana: algunas enfermedades humanas hereditarias
& # 8226 Nueva sección médica sobre el papel de los ácidos grasos poliinsaturados y los ácidos grasos trans en las enfermedades cardiovasculares
& # 8226 Nueva sección sobre lipidómica
& # 8226 Nuevas descripciones de lípidos volátiles utilizados como señales por las plantas y pigmentos de plumas de aves derivados de lípidos coloreados en alimentos vegetales

11 Membranas biológicas y transporte
11.1 La composición y arquitectura de las membranas
11.2 Dinámica de la membrana
11.3 Transporte de solutos a través de membranas
Recuadro 11 y # 82111 Métodos: microscopía de fuerza atómica para visualizar proteínas de membrana
Recuadro 11 y # 82112 Medicina: transporte defectuoso de glucosa y agua en dos formas de diabetes
Recuadro 11 y # 82113 Medicina: un canal iónico defectuoso en la fibrosis quística
& # 8226 La sección ampliada sobre dinámica bicapa cubre flippases, floppases, scramblases y asimetría bicapa
& # 8226 La sección ampliada y actualizada sobre balsas lipídicas y caveolas incluye nuevo material sobre la curvatura de la membrana y las proteínas que influyen en ella, e introduce proteínas anfitrópicas y lípidos anulares.
& # 8226 Nueva información sobre la base estructural para la activación de voltaje en un canal de K +

12 Bioseñalización
12.1 Características generales de la transducción de señales
12.2 Proteína G y receptores acoplados y segundos mensajeros
12.3 Tirosina quinasas receptoras
12.4 Guanilil ciclasas receptoras, cGMP y proteína quinasa G
12.5 Proteínas de andamio multivalentes y balsas de membrana
12.6 Canales de iones con compuerta
12.7 Integrinas: Receptores de adhesión celular bidireccionales
12.8 Regulación de la transcripción por hormonas esteroides
12.9 Señalización en microorganismos y plantas
12.10 Transducción sensorial en la visión, el olfato y el gusto
12.11 Regulación del ciclo celular por las proteínas quinasas
12.12 Oncogenes, genes supresores de tumores y muerte celular programada
Recuadro 12 y # 82111 Métodos: el análisis de Scatchard cuantifica la interacción receptor-ligando
Recuadro 12 y # 82112 Medicina: Proteínas G: Interruptores binarios en la salud y la enfermedad
Cuadro 12 y # 82113 Métodos: FRET: Bioquímica visualizada en una célula viva
Recuadro 12 & # 82114 Medicina: Daltonismo: John Dalton & # 8217s Experiment from the Grave
Recuadro 12 y # 82115 Medicina: desarrollo de inhibidores de la proteína quinasa para el tratamiento del cáncer
& # 8226 La nueva sección médica sobre receptores acoplados a proteína G (GCPR) analiza la variedad de enfermedades para las que los medicamentos se dirigen a los GPCR
& # 8226 Nuevo recuadro sobre proteínas G, proteínas que regulan su actividad GTPasa y las consecuencias médicas de la función defectuosa de la proteína G
& # 8226 Tratamiento expandido e integrado de circuitos de señalización local, incluidos AKAP y complejos de señalización que incluyen proteína quinasa A, adenilil ciclasa y fosfodiesterasa, y bocanadas y ondas localizadas de Ca2 +
& # 8226 Nuevo recuadro médico sobre el uso de inhibidores de la proteína quinasa en la terapia del cáncer

II BIOENERGÉTICA Y METABOLISMO
13 Tipos de reacciones bioenergéticas y bioquímicas
13.1 Bioenergética y termodinámica
13.2 Lógica química y reacciones bioquímicas comunes
13.3 Transferencias de grupos fosforilo y ATP
13.4 Reacciones biológicas de oxidación-reducción
Recuadro 13 y # 82111 Firefly Flashes: Informes brillantes de ATP
& # 8226 Nueva sección, Lógica química y reacciones bioquímicas comunes, analiza los tipos de reacciones bioquímicas comunes

14 Glucólisis, gluconeogénesis y la vía de las pentosas fosfato
14.1 Glucólisis
14.2 Vías de alimentación para la glucólisis
14.3 Destinos del piruvato en condiciones anaeróbicas: fermentación
14.4 Gluconeogénesis
14.5 Vía de la oxidación de la glucosa de las pentosas fosfato
Recuadro 14 y # 82111 Medicina: la alta tasa de glucólisis en los tumores sugiere objetivos para la quimioterapia y facilita el diagnóstico
Box 14 y # 82112 Atletas, caimanes y celacantos: glucólisis en concentraciones limitantes de oxígeno
Recuadro 14 y # 82113 Fermentaciones de etanol: elaboración de cerveza y producción de biocombustibles
Cuadro 14 & # 82114 Medicina: Por qué Pitágoras no comería & # 8217t Falafel: Deficiencia de glucosa 6-fosfato deshidrogenasa
& # 8226 Nuevo cuadro médico sobre la deficiencia de absorción de glucosa en la diabetes tipo 1
& # 8226 Nuevo recuadro médico sobre cómo la alta tasa de glucólisis en el tejido canceroso ayuda al diagnóstico y tratamiento del cáncer

15 principios de la regulación metabólica
15.1 Regulación de las vías metabólicas
15.2 Análisis del control metabólico
15.3 Regulación coordinada de glucólisis y gluconeogénesis
15.4 El metabolismo del glucógeno en animales
15.5 Regulación coordinada de la síntesis y degradación de glucógeno
Recuadro 15 y # 82111 Métodos: Análisis de control metabólico: aspectos cuantitativos
Recuadro 15 y isoenzimas n.o 82112: diferentes proteínas que catalizan la misma reacción
Recuadro 15 y # 82113 Medicina: mutaciones genéticas que conducen a formas raras de diabetes
Cuadro 15 y # 82114 Carl y Gerty Cori: pioneros en el metabolismo y la enfermedad del glucógeno
& # 8226 Nueva sección sobre el papel emergente de la ribulosa 5-fosfato como regulador central de la glucólisis y la gluconeogénesis
& # 8226 Discusión ampliada de las fosfoproteínas fosfatasas en la regulación metabólica
& # 8226 Cobertura ampliada del papel de los reguladores transcripcionales en la regulación metabólica
& # 8226 Nuevo cuadro médico sobre mutaciones que conducen a formas raras de regulación de la diabetes (MODY)

16 El ciclo del ácido cítrico
16.1 Producción de acetil-CoA (acetato activado)
16.2 Reacciones del ciclo del ácido cítrico
16.3 Regulación del ciclo del ácido cítrico
16.4 El ciclo del glioxilato
Recuadro 16 y # 82111 Enzimas del claro de luna: proteínas con más de un trabajo
Recuadro 16 y # 82112 Sintasas y sintetasas Ligasas y Liasas Cinasas, fosfatasas y fosforilasas: ¡Sí, los nombres son confusos!
Cuadro 16 y citrato n. ° 82113: una molécula simétrica que reacciona asimétricamente
Box 16𔃂 Citrate Synthase, Soda Pop, and the World Food Supply
• New box on effect of diabetes on the citric acid cycle and ketone body formation
• Expanded discussion of substrate channeling
• New section on mutations in citric acid cycle that lead to cancer
• New box on moonlighting enzymes

17 Fatty Acid Catabolism
17.1 Digestion, Mobilization, and Transport of Fats
17.2 Oxidation of Fatty Acids
17.3 Ketone Bodies
Box 17𔂿 Fat Bears Carry Out b Oxidation in Their Sleep
Box 17𔃀 Coenzyme B12: A Radical Solution to a Perplexing Problem
• New section on the role of transcription factors (PPARs) in regulation of lipid catabolism

18 Amino Acid Oxidation and the Production of Urea
18.1 Metabolic Fates of Amino Groups
18.2 Nitrogen Excretion and the Urea Cycle
18.3 Pathways of Amino Acid Degradation
Box 18𔂿 Medicine: Assays for Tissue Damage
Box 18𔃀 Medicine: Scientific Sleuths Solve a Murder Mystery
• New section on pernicious anemia and associated problems in strict vegetarians.

19 Oxidative Phosphorylation and Photophosphorylation
Fosforilación oxidativa

19.1 Electron-Transfer Reactions in Mitochondria
19.2 ATP Synthesis
19.3 Regulation of Oxidative Phosphorylation
19.4 Mitochondria in Thermogenesis, Steroid Synthesis, and Apoptosis
19.5 Mitochondrial Genes: Their Origin and the Effects of Mutations

Photosynthesis: Harvesting Light Energy
19.6 General Features of Photophosphorylation
19.7 Light Absorption
19.8 The Central Photochemical Event: Light-Driven Electron Flow
19.9 ATP Synthesis by Photophosphorylation
19.10 The Evolution of Oxygenic Photosynthesis
Box 19𔂿 Hot, Stinking Plants and Alternative Respiratory Pathways
• Updated discussion of the structure of the electron transfer complexes of mitochondria and chloroplasts, and of the Fo complex
• Updated description of the water-splitting complex’s structure in chloroplasts
• Expanded description of mitochondrial diseases and mitochondrial role in diabetes

20 Carbohydrate Biosynthesis in Plants and Bacteria
20.1 Photosynthetic Carbohydrate Synthesis
20.2 Photorespiration and the C4 and CAM Pathways
20.3 Biosynthesis of Starch and Sucrose
20.4 Synthesis of Cell Wall Polysaccharides: Plant Cellulose and Bacterial Peptidoglycan
20.5 Integration of Carbohydrate Metabolism in the Plant Cell

21 Lipid Biosynthesis
21.1 Biosynthesis of Fatty Acids and Eicosanoids
21.2 Biosynthesis of Triacylglycerols
21.3 Biosynthesis of Membrane Phospholipids
21.4 Biosynthesis of Cholesterol, Steroids, and Isoprenoids
Box 21𔂿 Mixed-Function Oxidases, Oxygenases, and Cytochrome P-450
• Revised and updated section on fatty acid synthase includes new structural information on FAS I
• Updated information on cyclooxygenase inhibitors (pain relievers Vioxx, Celebrex, Bextra)
• New information on HMG-CoA reductase and new medical box on statins

22 Biosynthesis of Amino Acids, Nucleotides, and Related Molecules
22.1 Overview of Nitrogen Metabolism
22.2 Biosynthesis of Amino Acids
22.3 Molecules Derived from Amino Acids
22.4 Biosynthesis and Degradation of Nucleotides
Box 22𔂿 Unusual lifestyles of the obscure but abundant
Box 22𔃀 Medicine: On Kings and Vampires
Box 22𔃁 Medicine: Curing African Sleeping Sickness with a Biochemical Trojan Horse
• Updated coverage of nitrogen cycle section includes a new box on anammox bacteria
• New information on therapy for acute lymphoblastic leukemia
• New information on folic acid deficiency

23 Hormonal Regulation and Integration of Mammalian Metabolism
23.1 Hormones: Diverse Structures for Diverse Functions
23.2 Tissue-Specific Metabolism: The Division of Labor
23.3 Hormonal Regulation of Fuel Metabolism
23.4 Obesity and the Regulation of Body Mass
23.5 Obesity, the Metabolic Syndrome, and Type 2 Diabetes
Box 23𔂿 Medicine: How Is a Hormone Discovered? The Arduous Path to Purified Insulin
• Expanded coverage and updating of the biochemical connections between obesity, metabolic syndrome, and type 2 diabetes
• Updated discussion of the integration of fuel metabolism in fed and starved states in diabetes

III INFORMATION PATHWAYS
24 Genes and Chromosomes
24.1 Chromosomal Elements
24.2 DNA Supercoiling
24.3 The Structure of Chromosomes
Box 24𔂿 Medicine: Curing Disease by Inhibiting Topoisomerases
Box 24𔃀 Medicine: Epigenetics, Nucleosome Structure, and Histone Variants
• New material on histone modification, histone variants, and nucleosome deposition
• New medical box on the use of topoisomerase inhibitors in the treatment of bacterial infections and cancer, includes material on ciprofloxacin (the antibiotic effective for anthrax)
• New box on the role of histone modification and nucleosome deposition in the transmission of epigenetic information in heredity

25 DNA Metabolism
25.1 DNA Replication
25.2 DNA Repair
25.3 DNA Recombination
Box 25𔂿 Medicine: DNA Repair and Cancer
• New information on the initiation of replication and the dynamics at the replication fork, introducing AAA+ ATPases and their functions in replication and other aspects of DNA metabolism

26 RNA Metabolism
26.1 DNA-Dependent Synthesis of RNA
26.2 RNA Processing
26.3 RNA-Dependent Synthesis of RNA and DNA
Box 26𔂿 Methods: RNA Polymerase Leaves Its Footprint on a Promoter
Box 26𔃀 Fighting AIDS with Inhibitors of HIV Reverse Transcriptase
Box 26𔃁 Methods: The SELEX Method for Generating RNA Polymers with New Functions
Box 26𔃂 An Expanding RNA Universe Filled with TUF RNAs
• New section on the expanding roles of RNA in cells

27 Protein Metabolism
27.1 The Genetic Code
27.2 Protein Synthesis
27.3 Protein Targeting and Degradation
Box 27𔂿 Exceptions That Prove the Rule: Natural Variations in the Genetic Code
Box 27𔃀 From an RNA World to a Protein World
Box 27𔃁 Natural and Unnatural Expansion of the Genetic Code
Box 27𔃂 Induced Variation in the Genetic Code: Nonsense Suppression
• Expanded section on protein synthesis coupled to the advances in ribosome structure
• New information on the roles of RNA in protein biosynthesis

28 Regulation of Gene Expression
28.1 Principles of Gene Regulation
28.2 Regulation of Gene Expression in Bacteria
28.3 Regulation of Gene Expression in Eukaryotes
Box 28𔂿 Of Fins, Wings, Beaks, and Things
• New information about roles of RNA in gene regulation
• New box on the connections between evolution and development


Chapter 16 Control of Gene Expression - PowerPoint PPT Presentation

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Regulación genética

Gene regulation is a label for the cellular processes that control the rate and manner of gene expression. A complex set of interactions between genes, RNA molecules, proteins (including transcription factors) and other components of the expression system determine when and where specific genes are activated and the amount of protein or RNA product produced.

Some genes are expressed continuously, as they produce proteins involved in basic metabolic functions some genes are expressed as part of the process of cell differentiation and some genes are expressed as a result of cell differentiation.

Mechanisms of gene regulation include:

  • Regulating the rate of transcription. This is the most economical method of regulation.
  • Regulating the processing of RNA molecules, including alternative splicing to produce more than one protein product from a single gene.
  • Regulating the stability of mRNA molecules.
  • Regulating the rate of translation.

Transcription factors are proteins that play a role in regulating the transcription of genes by binding to specific regulatory nucleotide sequences.


NSF-Simons Center for Quantitative Biology logo

Interdisciplinary collaboration uncovers common mechanism regulating gene expression during development

A team of quantitative biology researchers from Northwestern Engineering and the Weinberg College of Arts and Sciences has uncovered new insights into the impact of stochasticity in gene expression, offering new evolutionary clues into organismal design principles in the face of physical constraints.

In cells, genes are expressed through transcription, a process where genetic information encoded in DNA is copied into messenger RNA (mRNA). The mRNA is then translated to make protein molecules, the workhorses of cells. This entire process is subject to bursts of natural stochasticity — or randomness — which can impact the outcome of biological processes that proteins carry out.

The researchers’ new experimental and theoretical analyses studied a collection of genes in Drosophila, a family of fruit flies, and found that gene expression is regulated by the frequency of these transcriptional bursts.

“It has been known for almost two decades that protein levels can demonstrate large levels of stochasticity owing to their small numbers, but this has never been empirically demonstrated in multicellular organisms during the course of their development,” said Madhav Mani, assistant professor of engineering sciences and applied mathematics at the McCormick School of Engineering. “This work for the first time identifies the role of randomness in altering the outcome of a developmental process.”

A paper outlining the work, titled “The Wg and Dpp Morphogens Regulate Gene Expression by Modulating the Frequency of Transcriptional Bursts,” was published June 22 in the journal eLife. Mani is a co-corresponding author on the study along with Richard Carthew, professor of molecular biosciences in the Weinberg College of Arts and Sciences. Both are members of Northwestern’s NSF-Simons Center for Quantitative Biology, which brings together mathematical scientists and developmental biologists to investigate the biology of animal development.

This study builds upon a recent paper in which the researchers studied the role of stochastic gene expression on sensory pattern formation in Drosophila. By analyzing experimental perturbations of Drosophila’s senseless gene against mathematical models, the team determined the sources of the gene’s stochasticity, and found that the randomness appears to be leveraged in order to accurately determine sensory neuron fates.

The researchers applied that understanding to this latest study using a technique called single molecule fluorescence in situ hybridization (smFISH) to measure nascent and mature mRNA in genes downstream of two key patterning factors, Wg and Dpp, responsible for the organ development of fruit fly wings. In comparing the measurements to their data models, the researchers found that, while each gene’s pattern of expression is unique, the mechanism by which expression is regulated — which the team named “burst frequency modulation” — is the same.

“Our results show that proteins’ levels of randomness are impacted by the physical structure of the genome surrounding the gene of interest by modulating the features of the ‘software’ that control the levels of gene expression,” Mani said. “We developed an experimental approach to study a large collection of genes in order to discern overall trends as to how the stochastic software of gene regulation is itself regulated.”

The observed patterns of gene regulation, Mani said, works like a stochastic light switch.

“Let’s say you are quickly flipping a light switch on and off, but you want more brightness out of your bulb. You could either get a brighter bulb that produced more photons per unit time, or you could leave the switch ‘on’ more than ‘off,’” Mani said. “What we found is that organisms control the amount of gene expression by regulating how often the gene is permitted to switch on, rather than making more mRNAs when it is on.”

Carthew, director of the Center for Quantitative Biology, added that this mode of gene expression regulation was observed for multiple genes, which hints at the possibility of a broader biological principle where quantitative control of gene expression leverages the random nature of the process.

“From these studies, we are learning rules for how genes can be made more or less noisy,” Carthew said. “Sometimes cells want to harness the genetic noise — the level of variation in gene expression — to make randomized decisions. Other times cells want to suppress the noise because it makes cells too variable for the good of the organism. Intrinsic features of a gene can imbue them with more or less noise.”

While engineers are excited by the ability to control and manipulate biological systems, Mani said, more fundamental knowledge needs to be discovered.

“We only know the tip of the iceberg,” Mani said. “We are far from a time when basic science is considered complete and all that is left is engineering and design. The natural world is still hiding its deepest mysteries.”

Written by Alex Gerage, originally published on Northwestern Engineering News.


Ver el vídeo: Operones y regulación génica en las bacterias. Biología. Khan Academy en Español (Febrero 2023).