Următorul conținut este furnizat de MIT OpenCourseWare sub o licență Creative Commons. Informații suplimentare despre licența noastră și despre MIT OpenCourseWare în general sunt disponibile la ocw.mit.edu. GEORGE CHURCH: 101 sau [? EBIO101, ?] toate celelalte numere. De obicei, le vom începe cu o prezentare generală foarte scurtă, cu un diapozitiv, a ultimei prelegeri, cu un unghi ușor diferit asupra unora dintre subiecte, apoi-- și apoi vom trece peste o previzualizare a celei de astăzi. Deci, ultima sesiune a fost mai mult un accent pe partea biologică a biologiei computaționale, iar aceasta va fi mai mult latura computațională a biologiei computaționale. Dar, evident, ambele sunt... încercăm să le împletim deja. În primul, ne uitam în mod specific la cele mai simple componente și la cele mai simple sisteme din sistemele vii și sistemele de calcul și modul în care auto-asamblarea - aici definită în linii mari pentru a include relațiile simbiotice dintre diferite forme vii și diferite invenții umane. Și autoasamblarea este o parte foarte critică a biologiei. În matematica pe care o folosim, atât simbolică, cât și numerică, trebuie să cunoașteți aproximațiile atunci când vorbim despre diversele teorii care merg de la nivelul oarecum subatomic la nivelul populației. Există o aproximare la fiecare nivel care include aproximările anterioare în el. Și când reprezentați numere în virgulă mobilă și calculatoare, există aproximări suplimentare, care se pot acumula pe măsură ce faceți calcule. Și am văzut câteva dintre modalitățile de a face față acestui lucru, cum ar fi utilizarea aritmeticii de precizie mai mare în Mathematica. Celălalt aspect al acestui lucru a fost ecuațiile diferențiale ca instrument în studierea replicării, în special sistemele autocatalitice care au fost ilustrate prin această ecuație diferențială cu adevărat cea mai simplă posibilă în care creșterea incrementală în y este o funcție de timp, axa verticală și orizontală este o funcție directă. de y. O funcție liniară simplă a... să zicem mărimea populației, creșterea acesteia fiind proporțională. Apoi adăugăm acest termen suplimentar, 1 minus y, la-- pentru a reprezenta mai degrabă decât simpla curbă exponențială pe care o obțineți la început cu o creștere a populației în resurse infinite. Pe măsură ce te apropii de resursele maxime de aici, începi fie să ajungi la un platou așa cum ai face dacă aceasta ar fi o ecuație diferențială obișnuită, fie începem să oscilăm în timp ce faci asta cu o soluție iterativă, pe care am ilustrat-o. Și dacă constanta de viteză K devine suficient de mare, atunci obțineți un comportament haotic în care se poate apropia suficient de zero încât să simulați efectiv o extincție a populației. Aceasta-- problemele din spatele replicării și aproximării vin împreună-- sau s-au reunit în conceptul de mutație și, în special, mutațiile care apar-- care ar putea apărea în molecule individuale, viața fiind plină de molecule unice foarte importante, cum ar fi ADN-ul . Și aici, deși știi că trebuie să existe stochastice la baza acestui proces, deoarece este o singură moleculă, trebuie să existe o modalitate de a o depăși, pentru că am trecut printr-un calcul care a indicat că cei 46 de cromozomi din fiecare dintre celulele tale din corpul tău trebuie să se reproducă destul de fidel, altfel te-ai îmbolnăvi de cancer. Și acel zgomot este depășit de moleculitatea unică a ADN-ului fiind compensată de o multi-moleculitate de-- de molecule care conțin energie, cum ar fi ATP și proteinele asociate și așa mai departe. Așa că acum am reunit aproximările și replicarea, iar la ce aceasta-- la ce duce replicarea sunt pedigree. Pedigre-urile sunt un exemplu din multele pe care le-am enumerat de grafice aciclice direcționate care vor avea mai multe pedigree astăzi. Într-un anumit sens, pedigree-ul suprem va fi arătat astăzi. Și mutațiile pot fi modelate frumos prin... în funcție de aplicarea exactă a gândirii tale despre mutații, prin binom, Poisson și distribuția normală, normala fiind continuă și celelalte două fiind discrete. Iar selecția a jucat în mod proeminent, iar optimitatea figurează proeminent în biologie. De obicei, nu veți pierde un pariu pariând pe optimitate pentru cel puțin exact circumstanțele în care sistemul a fost supus de milioane de ani. Deci aceasta este schița pentru astăzi. Din nou, se presupune că mai mult din punct de vedere biologic. Vom analiza modul în care purificarea a jucat un rol central în abordarea reducționistă a biologiei și biochimiei și cum acea purificare este -- este, de asemenea, antidotul pentru reducționism, deoarece oferă o modalitate de a crea sinteză în revenirea la sisteme. . Biologia sistemelor este al doilea subiect și acesta este atât relevant pentru modele, aplicații ale modelelor, cât și pentru realizarea interconexiunilor componentelor într-o buclă sintetică de perturbare a descoperirii și recreației . Atunci acesta este pedigree-ul suprem despre care vorbeam. Continuitatea vieții și modul în care se aplică dogmei centrale ca ilustrație a unuia dintre cei mai robusti algoritmi pe care îi avem în biologia computațională, care este codul genetic. O descoperire cu adevărat elegantă , și elegantă parțial pentru că asta este... biologia care stă la baza ei este atât de uimitoare. Apoi intrăm în problemele din spatele modului în care obținem modele calitative din datele cantitative și apoi cum trecem de la acele modele cantitative-- calitative și le completăm din nou cu cuantificarea necesară pentru simularea adevărului, predicție și proiectare. Și apoi ajungem din nou la mutații ale selecției, așa cum am făcut data trecută. BINE. Față cunoscută - tabelul periodic. La fel ca și data trecută, elementele care sunt implicate în cei trei biopolimeri majori din celulă. ADN-ul merge la ARN, merge la proteine ​​este dogma centrală și toate acestea pot fi făcute din aceste șase elemente plus contraionii polianionici. Deci, aceștia sunt de obicei sodiu, potasiu și alți contraioni. Așadar, totalul de 19 elemente pe care le puteți găsi în aproape toate formele de viață și aș spune că multe dintre celelalte elemente de aici, care cel puțin au un izotop stabil în natură, probabil au o poveste pe care un organism viu ar putea spune dacă ați fi interesat. suficient. Și asta ar putea fi un proiect bun de teză sau un proiect bun despre care să vorbească această clasă, despre ce fac organismele fie pentru a detoxifica, fie pentru a folosi într-un mod exotic fiecare dintre izotopii stabili de pe această diagramă. Acum, majoritatea organismelor nu le folosesc sub formă elementară. Ei de obicei... care la mijloc aici sunt forme elementare ale acestor elemente. Oxigenul, hidrogenul și azotul sunt forme elementare utilizate în mod obișnuit, dar există forme de viață pentru care niciuna dintre acestea nu este cu adevărat necesară. De exemplu, oxigenul este toxic pentru o varietate de așa-numiți anaerobi constitutivi, iar azotul gazos este utilizat doar de microorganismele fixatoare de azot. Fiecare dintre aceste elemente există sub formă gazoasă. Ele tind să fie mai reduse , adică mai mult hidrogen în partea stângă a diapozitivului și tind să fie mai oxidați în partea dreaptă, iar în forma oxidată tind să se găsească adesea ca săruri. Aici carbonatul, de exemplu, este forma sară a dioxidului de carbon în formă oxidată care este fixată de plante și bacterii fotosintetice din oceane și, din păcate, în forma sa de CO2, gaz major de încălzire globală. Și puteți vedea că fiecare dintre elementele de bază de aici are... poate fi obținut sub formă de săruri. Multe organisme au nevoie de versiuni mult mai complicate ale acestui lucru, necesită să mănânce macromolecule precum friptura și-- și poate au chiar și altele mult mai exotice. Pe măsură ce purificăm... când reprezentăm elementele din acel tabel periodic, acestea au fost munca grea a chimiștilor care au trebuit să purifice fiecare dintre acele elemente. Nu doar ca molecule, dar nu a fost suficient pentru a obține hidrocarburi, a trebuit să obțină carbon pur. Și apoi... dar acesta a fost doar punctul de plecare pentru a determina nu doar proprietățile -- elementele -- ci și pentru a le pune din nou împreună ca molecule. Și această reducere la elemente și apoi resinteza înapoi la molecule, care a făcut parte din dovada că ei au înțeles cu adevărat despre ce sunt moleculele. Și același lucru poate fi obținut în sistemele vii. De obicei, începem cu molecule care sunt o conexiune covalentă într-o formă sau alta. Și atunci când se asociază non-covalent, se numesc ansambluri. De obicei, ansamblurile cu care lucrează majoritatea biologilor sunt ansambluri de proteine ​​sau proteine ​​și acizi nucleici. Dar există multe, multe feluri de ansambluri și aceste ansambluri se estompează în -- în definiția lor în organele. Organelele sunt practic ansambluri care încep să devină suficient de mari încât să poată fi văzute în scenarii simple de micro- microscopie. Organelele nu sunt întotdeauna, dar sunt adesea delimitate de membrane lipidice. Acestea sunt bistraturi sau multistraturi care conțin hidrocarburi. Oricum, distincția dintre ansamblurile macromoleculare și organele este moale. Și apoi celulele sunt colecții ale acestor ansambluri, din nou delimitate de un strat dublu fosfolipidic. Și unele organisme sunt celule. Organismele unicelulare sunt marea majoritate a organismelor de pe Pământ și sunt -- multe dintre ele sunt agregate celulare unice ale celulelor. În timp ce organismele multicelulare, cum ar fi al tău cu adevărat și toată lumea din această cameră, pot conține până la 10 până la a 14-a celule care sunt descendenți direcți și reglementați . Acum, care sunt exemplele de metode de purificare care sunt de fapt folosite în... pe drumul către biologia computațională? Avem cromatografia, electroforeza și sedimentarea - sunt modalități foarte comune de separare a moleculelor, inclusiv molecule și ansambluri de proteine. De fapt, celulele organele pot fi separate prin aceste medii. De departe, una dintre cele mai comune modalități de separare a acestor molecule de proteine este prin cromatografie și electroforeză și vom vedea câteva exemple în doar câteva diapozitive. Un mod foarte incredibil de puternic de a separa entitățile în general este reprezentat aici în partea dreaptă. Aceasta este creșterea clonală sau... aceasta este, în esență, o analiză a unor molecule sau organisme individuale. Fiecare dintre aceste colonii, care ar putea crește pe o placă Petri de dimensiunea pumnului meu, este a-- reprezintă creșterea de la o celulă inițială la 10 până la a opta celule finale. În cele din urmă, au trecut printr- o creștere exponențială, așa cum am trecut noi în clasa trecută, până în punctul în care au epuizat resursele locale din apropierea lor sau au produs suficiente deșeuri toxice încât și-au încetinit creșterea pentru a forma aceste colonii. În anumite organisme, ele vor continua să crească până când ajung la marginile plăcii Petri, dar acest lucru este mult mai general decât doar creșterea coloniilor bacteriene. Puteți vedea, aproape orice organism care are o capacitate limitată - motilitate limitată, acestea vor forma clone mici, cum ar fi - acest lucru se întâmplă în diferite populații de copaci, de exemplu. De asemenea, reprezintă purificarea supremă. Într-un singur pas, obțineți ceva care, prin combinații de diferite etape cromatografice și pași electroforetici și de sedimentare, ar putea fi necesar să faceți în serie câțiva dintre acești pași la rând pentru a purifica o moleculă sau un ansamblu. În timp ce aici, într-un singur pas, limitând în esență diluția, diluați molecula de interes până la punctul în care este o singură moleculă. Ei bine, acum, dacă nu suferă o creștere clonală, acest lucru nu este îngrozitor de util pentru că este foarte greu să studiezi moleculele individuale, chiar dacă sunt bine izolate de toate moleculele contaminante. Există modalități și vom vorbi despre ele în curs, dar aveți nevoie, în mod ideal, aveți nevoie de o modalitate de a le amplifica. Există modalități de a amplifica moleculele de acid nucleic astfel încât să prezinte o creștere clonală astfel. Și, în principiu, orice... fie punându- le într-o bacterie, astfel încât bacteria să se comporte în acest fel, purtând cu ea bucata artificială de acid nucleic care te interesează. Sau o puteți face în întregime cu enzime, astfel încât acizii nucleici să se replice și să facă aceste colonii ca obiecte. Acum, aceasta este o viziune idiosincratică a acestei purificări - a acestui proces prin care noi, ca oameni de știință, am trecut prin purificare și apoi ne întoarcem la sisteme mult mai puțin pure ca subiect al cercetării noastre. Aceasta este... le vom numi trei revoluții. În anii 1970, aveam cromatografia pe coloană - așa- numita cromatografie în ultimul diapozitiv, pentru că literalmente substanțele care erau separate erau foarte colorate, așa cum erau acele benzi din ultima diapozitivă, acele două benzi întunecate. De aici și denumirea de cromatografie. Este într-adevăr o separare prin proprietățile fazei solide și proprietățile fazei mobile, iar moleculele din faza mobilă fiind separate prin absorbție diferențiabilă față de faza solidă. Electroforeza pe gel și sedimentarea într-un câmp gravitațional - toate acestea au făcut parte din această revoluție uimitoare care ne-a permis -- le-a permis oamenilor de știință să purifice molecule, ansambluri și celule departe de alți contaminanți. Apoi, ADN-ul recombinant a făcut acel truc care se afla în diapozitivul din dreapta jos al slide-ului precedent, care mergea direct la purificare prin izolarea unei singure molecule prin diluare până la punctul în care aveai mai puțin de o moleculă per celulă și mai puțin de una. celulă pe centimetru pătrat pe placa Petri. Acest lucru vă oferă puritatea într-o singură etapă a genei, ceea ce vă permite de fapt să obțineți puritatea într-o singură etapă a ceea ce este codificat de genă - ARN-ul, proteina sau activitatea enzimatică. Aceasta a fost o schimbare uriașă. Dintr-o dată toată lumea petrecea mult timp așa-numita clonare a ADN-ului și secvențierea lui, și aproape fiecare teză și lucrare din acea vreme - toată lumea se transforma în biologi moleculari pentru a face asta și a devenit foarte rutină și consumatoare de timp și scump. Așa că a treia revoluție a fost automatizarea acestui lucru și utilizarea economiilor de scară, astfel încât toate genele să fie obținute simultan și secvențiate deodată, mai degrabă decât să treceți aici, unde ar trebui să treceți prin întreaga bibliotecă a tuturor genelor doar pentru a vă găsi. preferată, iar apoi l-ai secvența pe aia lucrând din greu pentru a-l izola de orice altceva. Dar, cu secvențierea genomilor, a fost mai degrabă un proces în care tot ceea ce ați găsit a fost interesant și, astfel, nu a trebuit să faceți atât de mult timp pentru selectare, ci doar ați făcut mai mult un efort de producție. Dar subtextul acestui lucru nu a fost doar automatizarea și-- și economiile de scară. De asemenea, a început să ne întoarcă să ne gândim la sisteme întregi și să facem lucrurile sistematic. Și acest lucru a fost deosebit de valoros în sechelele secvențierii genomului, care a fost genomica funcțională, despre care vom vorbi destul de puțin în acest curs -- aplicând aceeași atitudine altor măsurători biologice, iar acest lucru ne readuce la sisteme întregi. Acum, asta ne duce la discuția despre modelarea întregului sistem -- biologia sistemelor și modelele din acestea. Deci avem... acesta este doar unul dintre documentele anterioare. Acum sunt mulți care încearcă să-- încercăm să ne bâjbâim drumul către ceea ce înțelegem prin biologia sistemului, dar asta este o parafrază din acea lucrare. Dorim să urmăm acești patru pași ca un protocol pentru a găsi toate componentele sistemului. Perturbați și monitorizați sistematic componentele sistemului, astfel încât să putem face acest lucru fie genetic, fie din punct de vedere al mediului, adică să schimbăm moleculele mici și mari care programează sistemul biologic din exterior. Apoi rafinați modelul pe care l-ați avut, poate înainte de a-l perturba, astfel încât predicțiile să fie cel mai strâns în acord cu observațiile. Ascultați cu atenție acea afirmație - perfecționați modelul astfel încât predicțiile să fie în acord cu observațiile și apoi faceți noi experimente de perturbare pentru a distinge între ipotezele modelului. Facem acest lucru într-un mod ciclic, practic revenind la punctul doi, astfel încât să perturbăm și să monitorizăm. Acum, care este... care este critica acestui manifest despre biologia sistemelor? Avem... cei dintre voi care ați citit cărți care preced proiectul genomului și biologia sistemelor spun, hei, asta... ce e nou aici? Acesta este modul în care biologii o făceau chiar înainte de ADN-ul recombinant. Deci, este o abordare veche, dar noua variantă a ei este că-- este cuvântul „toate componentele”. De obicei, înainte, componentele ar fi alese și perturbațiile ar fi alese pe baza ultimei modalități biologice sau a ceea ce era disponibil din punct de vedere tehnic la momentul respectiv, pe baza istoriei studiilor componentelor înainte de aceasta. Așa că este o abatere semnificativă să se stabilească acum ca obiectiv toate componentele. Un obiectiv foarte provocator a fost atins în cazul anumitor secvențe de genom, nu a fost îndeplinit în nicio genomică funcțională de care sunt conștient. Dar cu siguranță este un obiectiv și ne apropiem asimptotic de el, așa cum ne-am apropiat asimptotic de secvențele genomului. A perturba sistematic are ideea că putem enumera toate perturbațiile pe care am dori să le facem și apoi să le parcurgem într-un mod sistematic, mai degrabă decât într- un mod mai capricios. Așadar, acestea sunt rotiri noi, dar ce lipsește din acest manifest din slide-ul anterior care... în biologia sistemelor? În primul rând, și v-am avertizat în slide-ul anterior că atunci când începeți să vă adaptați modelul la date și să vă rafinați modelul, există o problemă de supraadaptare. Și asta va apărea de câteva ori în... în acest curs. Dacă aveți destui parametri ajustabili, puteți potrivi aproape orice și, de aceea, trebuie să aveți grijă ca, pe măsură ce vă rafinați modelul, să precizați exact câți parametri ajustabili aveți și-- și câte puncte de date aveți care sunt cu adevărat independente pentru potrivirea asta. Deci avem metode de recapturare a datelor neautomatizate. Există un pas implicit în cel precedent -- de fapt explicit în altă parte în unele dintre aceste lucrări -- că, atunci când ai -- în timp ce dezvoltați modelul, vă veți baza nu numai pe datele colectate sistematic, ci și pe literatura. Și literatura, așa cum vom vedea în următoarele două diapozitive, nu numai că are date neautomate, dar are modele care sunt derivate dintr-o varietate de -- oarecum nedisciplinate -- sau dintr-o disciplină diferită. Nu este o disciplină compatibilă electronic. Și astfel există un proces prin care cineva captează aceste date neautomatizate și le integrează cu datele automate, care poate fi fie provocator, fie patologic. Așa că trebuie să facem mai explicite aceste conexiuni logice care sunt folosite pentru derivarea acestor diagrame de biologie a sistemelor și modele cantitative. În cele din urmă, când faci aceste experimente de perturbare, dacă s-au terminat de folosit... este o nouă optimizare care trebuie făcută pentru a le integra cu bucla de biologie a sistemelor . După cum am menționat în discuția anterioară, ceea ce face aplicațiile ucigașe în biologia computațională de până acum sunt căutarea, fuzionarea și verificarea. Dacă puteți găsi modalități de a-- să căutați, să îmbinați și să verificați seturi mari de date prin intermediul modelelor, atunci ați făcut o mulțime de progrese. Și acesta ar trebui să fie scopul și aici. Deci, ceea ce va face biologia sistemelor, cred că este posibil mai bine ilustrat de acest diapozitiv și de ultima discuție decât de unele dintre exemplele de până acum din literatura de specialitate privind biologia sistemelor -- dar scopul este acela de a putea lucra cu părți foarte simple , această reducere până la părțile de bază, iar apoi trece prin modele care sunt ierarhice și includ toți acești pași intermediari până la modalități de nivel foarte înalt de descriere, înțelegere a unui sistem. Acesta ai avantajul nedrept că întregul lucru a fost proiectat de la zero de oameni, dar în sistemele biologice vrei-- vrei să- l faci o inginerie inversă până în punctul în care are o parte din aceeași aromă de [? board?] a proiectat sisteme și apoi să dezvolte modalități de simulare a sistemelor, astfel încât să poți proiecta noi versiuni ale acestora. Ori de câte ori te trezești făcând un experiment sau biologie computațională, te vei întreba, de ce fac asta? De ce sunt în această clasă? Și ori de câte ori faci asta, ar trebui să te întrebi de ce de multe ori până când ajungi la adevăratele motive de bază. Și așa, de exemplu, secvențiam genomul înainte de proiectul genomului. Cheltuiam sute de milioane de dolari din banii NIH și altele -- banii fiecărei organizații de finanțare făcând acest lucru într-un mod foarte ineficient. Și știam de ce o facem, cred. Am vrut să cartografiem variația secvențelor, variația în cadrul unei specii, cum ar fi oamenii, care ne fac diferiți unul de celălalt, variația între diferite specii, adică genomica comparativă, punctul trei. Și între punctul doi, am vrut să avem un set complet de ARN-uri umane, proteine și elemente de reglare, precum și pentru orice alt organism. Folosesc uman doar ca ilustrație pentru că se numea Proiectul genomului uman. Și ne-am dorit acest set complet pentru a putea să ne întoarcem și să le măsurăm sistematic. Deși acest lucru nu a fost articulat în niciun fel, în nici un fel, a fost... nu am făcut-o niciodată - nu am folosit cuvintele complet sau sistematic foarte mult înainte de Proiectul Genom. Și dacă am spune că acestea sunt motivele, atunci ne-am putea întreba de ce vrem să mapam variația, de ce vrem un set parțial sau complet al acestor diferite molecule și elemente de reglare? Și de ce vrem să le comparăm în diferite organisme și în diferite medii? Și răspunsul la asta ar fi că am dori să realizăm modele cantitative de biosisteme, cum ar fi cele pe care le-am descris ultimele două diapozitive, ale interacțiunilor moleculare la toate nivelurile care se extind de la atomi la celule la organisme și populații de organisme, pentru că este populația asupra căreia acționează selecția și populația este cea care ne permite să înțelegem și să facem produse utile. Și atunci când întrebăm, de ce vrem să facem aceste modele de biosisteme, avem trei motive, dintre care unele le-am atins-- toate pe care le-am atins ultima dată când am întrebat, de ce modelăm? Același lucru, de ce colectăm toate aceste date pentru a modela? Modelăm astfel încât să putem împărtăși informații și astfel încât să putem construi un test de înțelegere. Unul dintre testele de înțelegere este realizarea de produse utile. Așadar, pe tema aceea de ce și crearea de produse utile, voi pune acest lucru în contextul, să zicem, al proiectelor pe care le veți realiza pentru această clasă. Îmi place să te stimulez să te gândești la asta devreme. În fiecare clasă voi menționa ceva. Și ați putea spune, ei bine, provocările mărețe - provocările mărețe și utile nu sunt într-adevăr un loc grozav pentru a realiza un proiect pe termen scurt pentru un curs. Dar, de fapt, cred că piesa pe care o alegeți ar trebui să fie o piesa de mare provocare pentru că vă oferă cu adevărat contextul. Și așa voi trece prin aceste trei clase de provocări, nu pentru a vă simți limitat, ci pentru a vă simți lărgit în mandatul vostru pentru ceea ce puteți face. Deci, la cel mai simplu nivel, un fel de reflectare a ultimei prelegeri, simpla trecere de la atomi la celule mici cu genomi mici, poate chiar minim sau miniatural. La fel cum doriți să reduceți componentele electronice, avem, dacă vrem cu adevărat să arătăm că înțelegem calea biosintetică care va fi subiectul de astăzi, acest mecanism cu adevărat cheie prin care trecem de la ADN la proteine, ar trebui să putem demontați-l, puneți-l din nou împreună. Acesta este modul... acesta este un mod de a dovedi că înțelegem cu adevărat . Acest lucru nu s-a făcut pe o cale pur sintetică. Am demontat aparatul de sinteză proteică și am pus din nou împreună, dar nu am sintetizat complet aparatul sintetic. Sună ciudat, dar ar fi un pas, dar impactul nu ar fi doar să dovedească că putem face asta. Impactul ar fi că acum putem realiza un sistem biologic simplu care se auto-replica, utilizează proteine ​​și ne permite să legăm schimbările atomice de evoluția populației. În populațiile de oameni, acest lucru ar fi descurajant din punct de vedere computațional. Dar când te gândești la populații de molecule autoreplicabile, cum ar fi cea mai simplă săptămâna trecută, care este că aceste trinucleotide sunt legate în hexanucleotide, poți începe să concepi de fapt conectarea modelării atomice la modelarea populației, care este practic lățimea acest curs. Acoperă toată lățimea, a fost prăbușit până la acel model simplu. Dar mai mult... și mai important, putem începe să dezvoltăm materiale inteligente. Materiale care au proprietăți importante care, într-un anumit sens, se calculează în chimie. Putem face o întreagă chimie alternativă cu semnificație stereospecifică sensibilă la handedness reală a moleculelor, care este atât de critică în produse farmaceutice și în enzime în general. Acest lucru poate fi proiectat prin obținerea unui control asupra mașinilor sintetice ale vieții. OK, deci acesta este unul care se află la capătul simplu al spectrului. Ce zici de a merge de la... asta e de la atomi la celule, ce zici de la celule la tesuturi? Când noi de obicei... și mulți dintre voi fie sunteți deja în industria farmaceutică biotehnologică, fie simțiți că cercetarea pe care ați putea-o face ca student absolvent ar contribui la asta într-un fel, oricât de indirectă. În felul în care ai programa un computer, am putea umple această cameră plină de laptop-uri și vom turna chimicale aleatorii peste ele pentru a vedea dacă apoi produc interfața grafică de utilizator pe care o dorim. Aceasta ar fi abordarea de screening de droguri a programării. Și, evident, modul în care programăm este că lucrăm în biopolimerii naturali ai computerelor, care sunt șirurile de zerouri și unii reprezentate în computer. Și le programăm ca șiruri lungi, așa că echivalentul în celule dacă tu... ar putea fi să manipulezi genomul însuși. Facem programare la nivel de genom fie la nivel de ADN, fie la nivel de ARN prin acizi nucleici. Acesta nu este un nici/sau, acesta este probabil ceva în care cineva crește prin studierea și programarea la acest nivel de detaliu. Și pentru a face această manipulare a celulelor stem este o cale de cercetare în creștere. Acest lucru ne oferă acces la celulele STEM și la celulele care sunt capabile să se replica și să se diferențieze în aproape orice celulă din corpul dumneavoastră și, în loc să vă dozați întregul corp cu un medicament, puteți acum să livrați în mod specific o anumită celulă într-un anumit loc și să aveți își ia rolul de înlocuitor. Și așadar, acesta este genul de programare la care cred că ar trebui să ne gândim ca la o mare provocare. Amintiți-vă, marile provocări nu vor avea loc mâine. Trebuie să faci o parte din asta. Întrebare? PUBLIC: În primul punct din B, din moment ce se pare că încă nu știm care va fi funcția unei proteine, dacă nu știm cum se pliază, nu? GEORGE CHURCH: Corect. PUBLIC: Deci am putea modela secvența, dar cum am modela altceva decât asta? GEORGE CHURCH: Deci întrebarea este, ce știm despre... sau, reformulând întrebarea. Ce știm despre o proteină înainte de a-i cunoaște pliul? Și, de fapt, din punct de vedere istoric, știam mai multe despre proteine ​​- mult mai multe despre funcția proteinelor decât știam despre plierea lor, deoarece - și vom ajunge la unele dintre definițiile funcțiilor într-un moment. Dar îl puteți studia biochimic în ceea ce privește ceea ce se leagă, ce loc îl ține în replicarea celulei și așa mai departe. Cunoaștem plierea majorității proteinelor și asta va fi... o parte a erei post-genomice va produce structura tridimensională și funcția biochimică a tuturor proteinelor. PUBLIC: Dar aici ceri să schimbi asta, să schimbi programarea genomului, nu? Și apoi încercați să... GEORGE CHURCH: Din părțile pe care le înțelegeți. PUBLIC: OK. GEORGE CHURCH: Adică, evident că proiectăm o varietate de sisteme fizice și biologice fără a înțelege deplin. O provocare și mai mare ar fi înțelegerea deplină. Aici încercăm să luăm subsisteme pe care le facem noi -- ar putea fi chiar un sistem foarte integrat în care modelezi întregul sistem, dar vor exista întotdeauna lacune în cunoștințele tale, la fel cum există lacune în secvența genomului uman. Iar ilustrația finală, numărul C, merge la cele mai complexe sisteme cu care avem de-a face, care ar fi sisteme morfologice și chiar-- și populațiile care rezultă din asta. Și aici vom fi... vă puteți ocupa de morfologie într-un mod în care... la nivel molecular până la morfologia ansamblurilor de celule, cum celulele se agregează. Și toate acestea pot fi modelate și utilizate cu mare efect, fie că este vorba de materiale inteligente sau de înlocuiri în sistemele umane. Deci, să vorbim puțin mai mult despre aceste componente și despre modul în care sunt interconectate. Fie că demontăm aceste componente sau le punem din nou împreună, trebuie să înțelegem câte dintre ele sunt și-- și cum le vom accesa în bazele de date. Ilustrez acest lucru cu trei organisme care sunt bine pregătite să arate extremele din stânga și din dreapta și ceva între ele. Deci, acesta este Mycoplasma pneumoniae, îmi pare rău, Mycoplasma genitalium, unul dintre cele mai mici organisme vii și cel mai mic genom. Dimensiunea genomului său este de puțin peste jumătate de milion de perechi de baze. Viermele caenorhabditis elegans, unul dintre primele organisme multicelulare metazoare secvențiate, avea puțin mai puțin de 100 de milioane de baze, iar umanul de 3 miliarde de baze. Nici viermele, nici omul nu sunt complet secvenționați, în ciuda unor posibile indicații contrare. Există un număr destul de mare de lacune în fiecare. Numeroșii genomi bacterieni sunt complet secvențiați, inclusiv micoplasma. Numărul de ADN din fiecare dintre acestea... aveți un genom circular în multe bacterii. Unele au mai mulți cromozomi. Viermele are șapte cromozomi și omul are 25. Aceia dintre voi care ați studiat biologia sau tocmai ați ascultat în ultima prelegere unde am spus că avem 23 de perechi de cromozomi de separat, voi totuși, există 25 de tipuri diferite de molecule. Îți voi lăsa asta ca un exercițiu. Mă poți întreba în doar câteva minute. Numărul de gene codificate în acest ADN depinde de definiția dumneavoastră a genei. Dacă o definim oarecum arbitrar ca o bucată de material moștenit care codifică unul sau mai mulți ARN-uri în care acei unul sau mai mulți ARN-uri împărtășesc o parte din același material moștenit - deci, în principiu, există material moștenit, care nu este acid nucleic. Dar, pentru cele mai multe intenții și scopuri, acestea... genele de care ne vom interesa trec prin ARN în drumul lor către proteine. Și numărul de gene din micoplasmă este de aproximativ o genă pe kilobază - este de aproximativ 500 de gene sau cam așa ceva. Numărul viermilor este estimat la aproximativ 20.000, iar la om variază de la 30.000 la 150.000. Și există grupuri de pariuri exact câte sunt, și probabil ar trebui să existe un grup de pariuri pentru când vom ști câte sunt. A fost anunțat de mai multe ori, dar într-o oarecare măsură numărul exact va avea o oarecare blândețe, deoarece unele dintre gene vor fi de o utilitate marginală pentru... pentru oameni. Ele vor fi avut o anumită consecință, poate cu multe generații în urmă, dar de la o zi la alta vor fi greu de detectat importanța dacă acea genă este prezentă sau nu. În ceea ce privește ARN-urile, în bacterii aveți tendința de a avea mai multe gene decât aveți ARN, deoarece genele vor fi construite într-o serie astfel încât un ARN poate trece prin mai multe gene într-un operon, apoi acel operon va produce mai multe proteine. . Deci s-ar putea să aveți puțin mai puțini ARN decât aveți gene. Și viermii sunt un exemplu de organism multicelular care are și operoni în care genele vor fi legate împreună. Ele tind să fie mai scurte și mai puține ca număr, dar apoi, dar asta nu reduce doar numărul de ARN. Puteți apoi să le creșteți, deoarece aveți un splicing alternativ în care ARN-urile vor fi formate din mai multe bucăți numite exoni, care sunt cusute împreună de o mașină biochimică specifică - mașini de splicing. Și asta se poate întâmpla în mai multe moduri. Ele tind să fie într-o ordine liniară în genom, dar există mecanisme exotice, cum ar fi trans-splicing, în care trageți un exon dintr-o parte complet diferită a genomului și apoi îl îmbinați împreună. Deci, acest număr este mai mare decât numărul de gene, deoarece o genă poate produce mai multe ARN-uri prin splicing alternativ. Pentru proteine, există o diversificare suplimentară prin care puteți modifica ARN-urile în diferite moduri. La procariote, numărul modificărilor ARN este relativ limitat, dar numărul modificărilor proteinelor începe să crească. Puteți avea modificări proteolitice, fosforilarea diferiților aminoacizi. Și-- și în organismele multicelulare, cum ar fi viermii și oamenii, numărul modificărilor ajunge până la aproximativ 250 de aminoacizi diferiți-- aminoacizi modificați ai celor 20 de aminoacizi de bază, despre care vom vorbi doar într-un moment. Numărul de tipuri de celule dintr-un organism foarte simplu într-un mediu foarte simplu ar putea fi la fel de mic ca unul. Nu știm cu adevărat câte tipuri de celule există, dar practic toate tipurile de celule pentru un organism precum micoplasma arată destul de asemănătoare din punct de vedere morfologic și probabil funcțional. Pe de altă parte, viermele are 595, 500, 959 de celule, iar cele trei... acestea sunt trei cifre semnificative. Acest lucru este destul de bun pentru biologie. Și acestea sunt celule non-gonadale, iar motivul pentru care știm acest lucru atât de precis este că întreaga descendență, întreaga diviziune a tuturor celulelor, au fost cartografiate pentru acest vierme. Și vom arăta asta câteva diapozitive de acum. Oamenii, pe de altă parte, nu numai că numărul de-- liniile sunt foarte prost definite pentru majoritatea tipurilor de celule din corpul uman și chiar și numărul de tipuri de celule este necunoscut. Unii oameni vor estima doar 200 de tipuri de celule. Aceasta este doar un sunet care este inventat din câte îmi dau seama. Unii spun că 200.000. Este probabil un pariu sigur că un dat... la un moment dat există mai puțin de 10 până la al 14-lea tipuri de celule. Probabil că acest lucru nu este foarte liniștitor pentru cei dintre voi care ar dori , de exemplu, să măsoare expresia în toate tipurile de celule diferite, deoarece modelele de expresie de la 10 la al 14-lea ar fi un număr destul de mare. În plus, aveți diferite stadii de dezvoltare în care să presupunem că aveți -- pe măsură ce creșteți de la celulă unică la 10 până la a 14-a celule, treceți prin stadii și, ceea ce ar putea fi -- par să fie același tip de celulă într-o etapă. un punct de timp anterior poate avea expresii genetice complet diferite. Acest lucru este cunoscut, chiar dacă numărul total de tipuri de celule nu este. PUBLIC: [INAUDIBIL] ARN, știi câți [? în plus?] [INAUDIBIL] la [? include?] ARN [INAUDIBIL]?? GEORGE CHURCH: Bine, da. Am vrut să vă avertizez că... doar că terminologia de aici este folosită destul de vag. Expresia genelor este adesea folosită interschimbabil cu expresia ARN, în mod clar. Și apoi, în aproape aceeași lucrare, ei se vor referi ca gene - ca gene care codifică proteine, ocolind complet un număr mare de ARN-uri care cu adevărat nu sunt traduse niciodată în proteine, cum ar fi ARN-uri ribozomiale, ARNt-uri, ARN-uri nucleare mici și un întreg. varietate de ARN-uri reglatoare, ARN-uri și așa mai departe. Devine foarte importantă această clasă de ARN-uri care rămân ca ARN-uri, așa că aveți grijă când oamenii folosesc gene și ARN-uri în mod interschimbabil, sau gene și proteine ​​în mod interschimbabil. Deci acesta este un exemplu de morfologie moleculară, un exemplu deosebit de elegant care a ilustrat data trecută. Într-un anumit sens, morfologia acestor două catene de ADN în mare măsură -- merge un drum lung în explicarea moștenirii și fidelității macromoleculei de bază care stochează informațiile. Ceea ce vom face este să ne extindem pe... să privim în afara acestor baze care formează perechile de baze de-a lungul... care s-au stivuit de-a lungul miezului ADN-ului pentru a vedea cum sunt de fapt atașate covalent, ce anume precursorii sunt atunci când trecem de la monomeri la polimeri. Vom vorbi despre sinteza polimerilor pentru următoarele diapozitive. Deci, pentru a obține asta-- această pereche de bază rafinată aici, despre care un articol recent a argumentat că este optimă. Dintre toate perechile de baze care s-ar fi putut forma în vremurile prebiotice, acestea sunt unele dintre alinierea optimă a legăturilor de hidrogen. Dar legăturile de hidrogen doar ghidează împerecherea bazelor, polimerizarea are loc în ceva care nu este afișat pe acest diapozitiv, dar este afișat pe următorul diapozitiv. Iată cele două exemple, două baze foarte asemănătoare pentru ADN și ARN, monomerii care sunt polimerizați de enzime - polimeraze - pentru a face ADN și ARN. Deci în partea de sus este deoxi-ATP și dedesubt este ribo-ATP. Ribo-ATP se distinge nu numai ca un precursor pentru polimer, dar este una dintre biomoleculele cheie care furnizează energie sau transmite energie dintr-o parte a celulei la alta, de la o mașină la alta. Dacă te uiți la o diagramă de rețea a metabolismului, ribo-ATP ar fi probabil unul dintre cele mai multe -- este unul dintre nodurile cele mai bine conectate din acel grafic. Este conectat de sute de ori într-un grafic în care multe lucruri sunt conectate o dată sau de două ori. Și aceasta este structura, aceasta este baza aici în formă de schelet și în formă de umplere a spațiului. Forma de umplere a spațiului, în afară de culori, este -- devine o reprezentare mai precisă a densității electronilor -- un fel de densitate electronică pe care o puteți observa în cristalografie sau în calcule cuantice. Dar forma scheletică vă permite să vedeți unii dintre atomii ascunși puțin mai bine. Puteți vedea că azoții sunt codați prin culori pentru - cu albastru, iar fosfații și sulful -- în acest caz, fosfații cu galben și oxigenii cu roșu. Carbon gri sau negru. Și deci ceea ce vedeți este singura diferență reală dintre deoxi-ATP și ribo-ATP se referă la acest oxigen în pozițiile prime, care este deoxi. Ei... amândoi împărtășesc... această riboză și fosfat care nu au fost reprezentate pe diapozitivul anterior sunt coloana vertebrală care se repetă. Treci de la acest hidroxil 3 prime - numerotarea aici, apropo, pentru că riboza are numere prime după ea pentru a o distinge de numerotarea bazei. Acestea au fost studiate chimic de chimiști și numerotate independent, așa că atunci când au fost găsite în aceeași moleculă, trebuia să ai un separat. Deci, acesta este motivul, pe tot parcursul acestui curs și, probabil, în restul vieții tale, te vei referi la lucruri care trec de la 5 prim la 3 prim. Pentru că oamenii care studiau bazele i-au câștigat pe cei care studiau ribozele. Oricum, deci ultimii doi fosfați oferă doar legături de energie mai mare și [? acestea ?] prin echilibru este împinsă astfel încât toată această scindare în polimerizare să fie foarte favorabilă din punct de vedere al energiei libere. BINE. Acum, așa cum am discutat, acestea erau componentele acidului nucleic, apoi proteinele pe care le codifică și proteinele necesare pentru replicarea componentelor acidului nucleic sunt alcătuite din derivați simpli ai glicinei, care pot fi reprezentați... nume complet, cod de trei litere, cod de o literă. Ar trebui să înveți cele 20 de coduri cu o literă pentru că sunt foarte valoroase în acest curs și în bioinformatică în general. Din nou, aceeași codare de culoare aici. Ai mașină cu azot... acesta este carbonul central, este alfa și acesta este o grupă carboxil. Deci, acesta este... ca amino [? acid, acesta ?] este un ion [INAUDIBIL] cu un azot încărcat pozitiv și un carboxilat încărcat negativ. Și modul în care reprezentați acest lucru într-un computer, îl puteți reprezenta fie ca o imagine frumoasă aici, fie scheletică, fie umplerea spațiului. Desigur, aceasta este reprezentată de zerouri și unu, dar nu este o modalitate foarte utilă de căutare, îmbinare sau verificare, nu? Va... dacă îl rotiți ușor în trei dimensiuni, va ajunge la [? da?] vă o imagine complet diferită și va fi greu de căutat. L- ați putea reprezenta ca cele trei -- coordonatele, coordonatele x, y și z ale fiecăruia dintre acești atomi. Și acesta este ceva pe care îl puteți căuta, dar trebuie, de asemenea, să îl reprezentați într-un - într-un mod care să reprezinte structura ierarhică prin care aceste lucruri formează legături covalente și astfel încât să puteți recunoaște grupuri - grupări de atomi în polimeri , polimeri în ansambluri și așa până în sus. Și acesta este un exemplu de astfel de descriere ierarhică care ar fi recunoscută de toți informaticienii de aici, dacă ar fi confortabil cu unii dintre termenii biochimici. Deci, iată configurația acestui lucru pe care îl numim glicină. Apropo, va fi mult jargon în acest [? tribunal?] pentru cei dintre voi care sunteți informaticieni. Scopul acestui curs nu este să vă ofere cunoștințe enciclopedice, ci mai degrabă să dezvolte conceptele [? că?] furnizează atât computerul, cât și biologii din grup. Și așa că, dacă înveți o mulțime de fapte, atunci o să-ți ținem cont, dar... dar de fiecare dată când vezi un jargon și crezi că nu l-am definit, spune-i Fred sau George sau ceva de genul. acea. Este un nume arbitrar. Va fi definit în bazele de date și pentru asta este baza de date -- păstrând o parte din asta. Dar va trebui să înțelegeți conceptele și conceptul pe care încercăm să-l ilustrăm aici [? sunt?] moduri diferite de reprezentare a definițiilor moleculare, aici prin descrierea-- sintaxa așa cum ați face-o atunci când descompuneți o propoziție engleză în structura sa. Deci ai aici... are un substituent de coloană vertebrală. Aici, pentru a încerca să legați toți aminoacizii, ați făcut ceva care este puțin fără sens, adică vorbiți despre coloana vertebrală L a aminoacizilor. Toți aminoacizii, cu excepția glicinei, au de fapt o mânuire. Adică, dacă le ții într-o oglindă, arată diferit față de lucrul pe care îl ții de mână dacă iei, să zicem, un spațiu de umplere [? modelați și țineți apăsat?] [ ? it up to a ?] oglindă. Și motivul este că poți avea... acești doi hidrogeni aici în glicină vor avea un lanț lateral real care se desprinde din aminoacizi. Și dacă iese aici, atunci este [? un D aminoacid. Dacă se desprinde din celălalt hidrogen, este un L aminoacid. Deci aici spui că aminoacizii naturali sunt aminoacizi L și așa că vrei să iei această coloană L și să-i pui un substituent. Acest substituent este HYD pentru hidrogen și este legat prin carbon [? 1 ?] la un alt hidrogen și așa mai departe. Nil nu înseamnă nimic. Și iată un alt mod de a-l reprezenta puțin mai compact. Vă puteți gândi la asta ca la un șir lung, chiar dacă este pe mai multe linii. Iată una care este cu siguranță [? la ?] linia de jos [? este?] ai acest grup CH2, acest grup metilen, chiar în mijloc, delimitat de acest azot încărcat pozitiv și grup carboxil încărcat negativ. Astfel, puteți vedea aceste moduri imbricate, între paranteze, de a indica ierarhia. Acest lucru vă permite să căutați prin baze de date complicate de compuși care caută proprietăți comune, de exemplu, ale tuturor medicamentelor care se leagă la un receptor, indiferent dacă este sau nu structura receptorului. Dacă cunoașteți structura medicamentelor, puteți face o relație de structură activitate. PUBLIC: Întrebare. GEORGE CHURCH: Da? PUBLIC: Care este semnificația faptului că aveți grupa amino și gruparea carboxil ambele la sfârșit, iar ceea ce este de obicei la mijloc este adus în sus în stânga? GEORGE CHURCH: Te întrebi de ce [? în ?] o anumită ordine? Ei bine, vă puteți gândi la asta [? probabil?] că calculatoarele dvs. Puteți fie să le introduceți în modul natural în care o faceți, fie puteți face invers [? poloneză?] notație. Și diferite-- diferite moduri de a configura sintaxa au acest lucru diferit. Dacă chiar ai vrea să cercetezi acest lucru, te-ai uita la definiția SMILES. Aceasta este o definiție chimică specială și ei ar putea justifica acest lucru mult mai bine decât aș putea eu. Deci există 20 de aminoacizi în codul genetic simplu. Există 280 care sunt modificări post-sintetice ale acestor 20 de aminoacizi simpli. Am vorbit despre glicină ca coloana vertebrală de bază prezentată aici cu negru pe acest slide, iar în albastru sunt aceste lanțuri laterale care și-au împrumutat natura sa chirală, natura sa care are o imagine în oglindă. Și fiecare dintre ele oferă proprietățile care sunt codificate cu culori aici. Portocaliul are proprietatea că lanțurile laterale și, prin urmare, aminoacidul și proteina, sunt hidrofobe. Ei încearcă să iasă din apă, nu sunt... ei încearcă să se îngroape în alte părți hidrofobe, ca alți aminoacizi ca acesta în miezul proteinelor sau în lipidele care sunt și ele hidrofobe. Verdele sunt hidrofile. Albastrul și roșu sunt, de asemenea, hidrofile, dar nu sunt doar atât. Deci sunt de asemenea încărcate, cele roșii fiind încărcate negativ ca în roșul oxigenului și albastrul fiind încărcat pozitiv ca în albastrul azotului. Iar galbenul fiind aminoacizii care conțin sulf, moderat hidrofili . Puteți avea mai mult de un centru chiral de simetrie, cum ar fi această imagine în oglindă. Puteți avea două astfel de centre ca în trei [? inning. ?] Așa că acum vom pune acești aminoacizi în contextul a-- dogmei centrale, de la ADN la ARN la proteine. Vrem să ilustrăm acest lucru într-un caz de mașină foarte complicată și un algoritm foarte elegant și simplu . Acest algoritm este simplu deoarece biologia cooperează în mare măsură cu noi. Codul, spre deosebire de multe coduri din biologie, este destul de universal, găsit în aproape toate organismele în aceeași formă. Și este foarte strict și cu relativ puține excepții în care aveți trei nucleotide care codifică un aminoacid. Deci există 64 de trinucleotide posibile, 4 până la a treia putere, iar majoritatea acestor trinucleotide codifică niște aminoacizi. Excepțiile sunt codonii stop indicați aici, liniuțele mici din acest tabel. Și haideți să trecem prin tabel pentru că aceasta este partea algoritmului. Avem aici aminoacizii codificați prin culori într-un singur [? mic?] cod. Amintiți-vă că portocaliul este hidrofob, verdele este hidrofil, albastrul este pozitiv și roșu este aminoacizi negativi. Și ce avem [? ca?] un exemplu ar fi AUG pe ARN-ul mesager-- acesta trece de la ADN la ARN-- este decodat de o trinucleotidă complementară pe acest ARN de transfer. Aici este desfășurat, dar în realitate și în-- în ultima prelegere și în următoarele două diapozitive, o veți vedea mai pliată. Dar aceasta se desfășoară pentru a arăta cele 76 de nucleotide sau cam asa ceva ale ARN-ului de transfer, care a fost preîncărcat cu o enzimă care este cu adevărat partea miraculoasă a codului geniculat, care sunt sintetazele aminoacil tARN care recunosc ARN-ul de transfer, recunosc această metionină. departe de toți ceilalți 20 de acizi și puneți-l pe ARN-ul de transfer potrivit. Odată ce s-a terminat, restul este împerecherea de bază. În mare parte, perechea de baze foarte Watson-Crick sau ceva asemănător unde domină primele două poziții, iar a doua se poate clătina. Aici un G și un U nu fac parte din tunul ATGC al lui Watson și Crick, dar sunt suficient de aproape și permit o oarecare ambiguitate la această a treia poziție. Deci, de exemplu, UUU nu numai că codifică fenilalanina, dar UUC poate, de asemenea, aici tripletul din acest tabel este UXU, unde X este U, C, A sau G de-a lungul vârfului tabelului. Și astfel poți căuta asta... practic cauți trinucleotida într-un tabel ca acesta în computer și poți găsi aminoacidul corespunzător. Acest lucru vă permite să treceți practic de la o secvență de ADN la o secvență de ARN la o proteină din computer. Și ce e... așa de bine, suna prea simplu. Ei bine, o să vă ofer câteva diapozitive care ilustrează de ce este mai complicat. În primul rând, de ce este mai complicat din punct de vedere biochimic, nu numai că aveți acea moleculă de proteină uimitoare , uneori una sau două subunități de proteine sunt suficiente pentru a lua aceste ARNt-uri codificate de roșu și verde, unde un aminoacid va fi adăugat în creștere. lanțul peptidic, pe de altă parte, și cele două capete comerciale ale moleculei care sunt responsabile pentru transmiterea aminoacizilor unde se cuplează în această reacție de polimerizare. Aceste două ARN-uri de transfer au fost încărcate corespunzător de amino [INAUDIBIL], dar apoi au nevoie de acest aparat cu adevărat uriaș, una dintre cele mai mari mașini moleculare din celulă, probabil similară sau mai mare decât oricare alta, care-- care permite ARN-ul mesager nu se leagă de aceste două trinucleotide din ARNt. Și apoi are loc o reacție catalitică în care aminoacidul este mutat de la un ARNt la altul, formând un lanț peptidic în creștere. Și această reacție chimică prezentată aici cu toate aceste cercuri și săgeți pentru reformarea legăturii chimice este de fapt catalizată de un ARN. Acesta este al doilea catalizator ARN despre care am vorbit în acest curs. Primul a fost menționat pe scurt pe tema replicării în ultima clasă, unde puteți găsi ARN-uri care pot fi concepute și probabil au existat în alte scenarii care se pot replica folosind precursori de molecule mici. Deci, de departe, majoritatea catalizatorilor cu care vom avea de-a face vor fi proteine. Dar pentru a obține proteinele avem nevoie de această enzimă ribozimă foarte complicată - ARN care să catalizeze asta. Aici albul sunt perechile de baze, perechile de baze Watson Crick și non-Watson Crick ale ARN-ului, aurul este coloana vertebrală a ribozei și fosfaților tuturor acelor ARN, iar apoi albastrul sunt proteinele, care puteți vedea că sunt în mare parte. din periferie, nu este implicat nici în reacția enzimatică, nici în reacția de recunoaștere care face decodificarea la nivel de codon trinucleotid . Acesta este format din trei ARN-uri în total. Aici vezi doi dintre ARN-uri din subunitatea mare. Există o mică subunitate care se potrivește peste aceasta, care ar masca reacția de care eram interesați. Peste 50 de proteine ​​diferite și structura tridimensională completă sunt cunoscute acum dintr-o varietate de organisme diferite. BINE. Acum, după pauză, vom lua acest tabel pe care îl aveam și mașina biochimică complexă pe care [? avut, ?] și să-l transforme într-un program care face dogma centrală de la ADN la ARN la proteine. Așa că faceți o scurtă pauză și reveniți și vom vorbi despre asta.