Моделирование регуляции развития меристемы побега в эмбриогенезе Arabidopsis thaliana Научный руководитель: к.б.н., доц. Лихошвай В. А. До

Содержание

Слайд 2

Объект исследования: Arabidopsis thaliana Arabidopsis был первым растением, геном которого был

Объект исследования:
Arabidopsis thaliana

Arabidopsis был первым растением, геном которого был полностью

секвенирован. Существует программа, по которой к 2010 году планируется определить функции всех генов этого растения.

Новосибирск, 2008

Слайд 3

Меристема побега Arabidopsis thaliana: Новосибирск, 2008 Апикальная меристема побега (АМП) с формирующимися листьями

Меристема побега Arabidopsis thaliana:

Новосибирск, 2008

Апикальная меристема побега (АМП)
с формирующимися листьями


Слайд 4

Основные гормоны, регулирующие рост и развитие растений: Новосибирск, 2008 Ауксин –

Основные гормоны,
регулирующие рост и развитие растений:

Новосибирск, 2008

Ауксин – основной гормон

растений, который регулирует деление клеток и является фактором дифференцировки - Индолилуксусная кислота (ИУК или гетероауксин).
Цитокинин - растительный гормон, производный 6-аминопурина; Основной природный цитокинин – зеатин (его синтетический аналог – кинетин); отвечает за поддержание тотипотентности
6-фурфуриламинопурин

Сверхзадача информационной биологии в области исследований данного объекта: Разработка методов и компьютерного обеспечения, позволяющего воспроизвести развитие данного организма in silico

Слайд 5

Новосибирск, 2008 Цель: Теоретический анализ регуляторных механизмов поддержания тотипотентности и дифференцировки

Новосибирск, 2008

Цель:
Теоретический анализ регуляторных механизмов поддержания тотипотентности и дифференцировки клеток при

развитии меристемы побега Arabidopsis thaliana
Задачи:
Разработка методов и программного обеспечения для реконструкции и моделирования регуляторных контуров генных сетей;
Реконструкция генной сети метаболизма ауксина – регулятора поддержания тотипотентности и дифференцировки клеток при развитии меристемы побега;
Разработка математической модели внутриклеточного метаболизма ауксина с учетом генетической регуляции;
Разработка пространственно – распределённой модели с учётом транспорта основных регуляторов, контролирующих развитие меристемы побега;
Анализ разработанных моделей и их биологическая интерпретация.

Цель и задачи исследования:

Слайд 6

Модель роли ауксина в эмбриогенезе; Зеленым цветом обозначены места накопления ауксина

Модель роли ауксина в эмбриогенезе; Зеленым цветом обозначены места накопления ауксина

и ауксинового ответа. Ауксин накапливается в проэмбрионе за счёт PIN7 системы, осуществляя спецификацию апикальную части растения; затем свободная форма ауксина начинает нарабатываться в апексе и транспортироваться обратно.

Накопление и транспорт ауксина:

Новосибирск, 2008

Паттерны распределения и накопления ауксина в побеге и корне;
Зеленым обозначены места накопления ауксина

H. Tanaka et al., 2006

Friml et al., 2003

Слайд 7

Химические структуры веществ, обладающих активностью ауксина: Новосибирск, 2008 Ben L. Pederson, 2007

Химические структуры веществ, обладающих активностью ауксина:

Новосибирск, 2008

Ben L. Pederson, 2007

Слайд 8

Метаболизм ауксина: Новосибирск, 2008 Woodward and Bartel, 2005 Потенциальные пути биосинтеза

Метаболизм ауксина:

Новосибирск, 2008

Woodward and Bartel, 2005

Потенциальные пути биосинтеза ауксина в клетке

Арабидопсиса.
Пути биосинтеза de novo ИУК из триптофана и его предшественников
Слайд 9

Конъюгация ауксина: Новосибирск, 2008 Потенциальные пути метаболизма ауксина в клетке Арабидопсиса. Woodward and Bartel, 2005

Конъюгация ауксина:

Новосибирск, 2008

Потенциальные пути метаболизма ауксина в клетке Арабидопсиса.

Woodward and Bartel,

2005
Слайд 10

Структурная модель генной сети метаболизма ауксина*: Новосибирск, 2008 *-Ananko et al., 2005

Структурная модель генной сети метаболизма ауксина*:

Новосибирск, 2008

*-Ananko et al., 2005

Слайд 11

*цитоплазма *ядро *клеточная мембрана *пероксисома *ЭПР *хлоропласт *митохондрия Новосибирск, 2008 Структурная модель генной сети метаболизма ауксина:

*цитоплазма

*ядро

*клеточная мембрана

*пероксисома

*ЭПР

*хлоропласт

*митохондрия

Новосибирск, 2008

Структурная модель генной сети метаболизма ауксина:

Слайд 12

Новосибирск, 2008 Структурная модель генной сети метаболизма ауксина:

Новосибирск, 2008

Структурная модель генной сети метаболизма ауксина:

Слайд 13

Новосибирск, 2008 Редуцированная структурная модель генной сети метаболизма ауксина:

Новосибирск, 2008

Редуцированная структурная модель генной сети метаболизма ауксина:

Слайд 14

MGSgenerator: блок автоматической конвертации формата ГС в формат моделей: Новосибирск, 2008

MGSgenerator: блок автоматической конвертации формата ГС в формат моделей:

Новосибирск, 2008

Слайд 15

MGSmodeller: Компьютерная система для конструирования, расчета и анализа моделей молекулярно-генетических систем: Новосибирск, 2008

MGSmodeller: Компьютерная система для конструирования, расчета и анализа моделей молекулярно-генетических систем:

Новосибирск,

2008
Слайд 16

Результаты моделирования процентного содержания различных форм ауксина в клетке меристемы побега:

Результаты моделирования процентного содержания различных форм ауксина в клетке меристемы побега:

В

клетках побега Арабидопсиса, свободная форма ауксина и его эстерифицированная форма составляют только <1% и 4% от общего пула ауксина, соответственно. Оставшийся пул ауксина (95%) составляют амидные формы ауксина (Park et al., 2001).

Karin Ljung, 2002

Расчёты модели:
Процентное содержание различных форм ауксина (ИУК) в клетке:
По оси y-проценты
По оси x-форма ИУК

Новосибирск, 2008

Exp- экспериментальные данные

Слайд 17

Результаты моделирования динамики изменения концентрации ИУК и GH3 белка в клетке

Результаты моделирования динамики изменения концентрации ИУК и GH3 белка в клетке

в зависимости от начальной концентрации:

Расчёты модели:
Концентрация ИУК и GH3 белка в клетке в зависимости от начальной концентрации:
По оси y-концентрация ИУК и GH3 белка
По оси x-время расчёта

Ферменты, которые осуществляют реакции конъюгации ИУК с аминокислотами, кодируются белками семейства GH3, которые кодируются ауксин индуцируемыми генами. Эти ферменты входят в суперсемейство люцифераз (Staswick et al., 2002). Также известно, что ауксин быстро и мимолётно индуцирует накапливание, по крайней мере, трёх семейств транскриптов: SMALL AUXIN-UP RNAs (SAURs), GH3-связанные транскрипты и члены семейства AUXIN/INDOLE-3-ACETIC ACID (Aux/IAA).

Новосибирск, 2008

Слайд 18

Результаты моделирования динамики изменения концентрации ИУК-аланин в норме и при мутациях

Результаты моделирования динамики изменения концентрации ИУК-аланин в норме и при мутациях

(trp2,trp3):

Расчёты модели качественно совпадают с экспериментальными данными:
Концентрация конъюгата ИУК-аланин в клетке в норме и при мутациях (trp2,trp3):
По оси y-концентрация ИУК-аланин
По оси x-время расчёта

Мутанты арабидопсиса trp3-1 и trp2-1 имеют нарушения в Trp синтазах a and b, соответственно (Last et al., 1991; Radwanski et al., 1996). Мутанты данных типов накапливают содержание амидных форм ауксина (Normanly et al., 1993; Ouyang et al., 2000), несмотря на низкий уровень триптофана (Muller and Weiler, 2000a; Ouyang et al., 2000)…в кукурузе, однако, Trp синтаза a может действовать без b субъединицы для того, чтобы производить индол, который преобразуется в определённые «защитные» вещества (Frey et al., 1997, 2000; Melanson et al., 1997) или, возможно, в ауксин.

Новосибирск, 2008

* - A.W. Woodward and B.Bartel. Auxin: Regulation, Action, and Interaction. Annals of Botany, 95: 707–735, 2005

Слайд 19

Эмбриональное развитие меристемы побега Arabidopsis Thaliana Область моделирования Новосибирск, 2008

Эмбриональное развитие меристемы побега Arabidopsis Thaliana

Область моделирования

Новосибирск, 2008

Слайд 20

Разработка пространственно – распределённой модели: Основные принципы: Клетки автомата могут обмениваться

Разработка пространственно – распределённой модели:

Основные принципы:
Клетки автомата могут обмениваться химическими сигналами.

Было выбрана 3 типа сигналов имеющих биологический смысл:
стволовой сигнал (SS);
сигнал дифференцировки (SD);
базальный сигнал (BS);
Все клетки разделены на несколько типов в зависимости от типа продуцируемого ими сигнала, причем клетки могут менять свой тип;
Тип клетки и продолжительность клеточного цикла зависят от локальной концентрации сигналов;
Направления деления зависят от градиентов распределения сигналов.

Новосибирск, 2008

Сердечковидная стадия развития меристемы побега
(Friml et al.,2003)

Слайд 21

Типы клеток автомата: Промеристем - клетки меристемы зародыша. Эти клетки продуцируют

Типы клеток автомата:

Промеристем - клетки меристемы зародыша. Эти клетки продуцируют SS

и находятся в верхней части зародыша. В процессе развития эти клетки переходят в клетки типа Л2меристеми Л3меристем.
Л2меристем - клетки меристемы, находящиеся во втором слое (считая от эпидермального слоя) верхней части зародыша. Эти клетки продуцируют SS.
Л3меристем - клетки, находящиеся на слой ниже клеток типа Л2меристем. Так же продуцируют SS.
Транзитные - клетки, находящиеся вблизи меристемы. Они так же продуцируют низкий SD, но имеют самый высокий темп деления.
Латеральные - клетки этого типа имитируют «дифференцированные» клетки, которые продуцируют SD.
Суспензорные - клетки суспензора. Эти клетки продуцируют BS и располагаются в нижней части зародыша. В модели их всегда две.

Новосибирск, 2008

Слайд 22

Type – тип клетки BS0, SS0, SD0 – значения сигналов продуцируемых

Type – тип клетки
BS0, SS0, SD0 – значения сигналов продуцируемых данной

клеткой.
BS, SS, SD – значения сигналов с учетом влияния всей ткани.
K – отношение стволового сигнала к сигналу дифференцировки, K=SS/SD.
T – продолжительность клеточного цикла, T=T(K).
Tp – возраст клетки считая от последнего деления.

Новосибирск, 2008

Внутренние параметры «клетки» модели:

Слайд 23

Новосибирск, 2008 Темпы делений клеток меристемы побега: Промеристем Л2Меристем Л3Меристем Транзитные Латеральные

Новосибирск, 2008

Темпы делений клеток меристемы побега:

Промеристем

Л2Меристем
Л3Меристем

Транзитные

Латеральные

Слайд 24

Взаимодействие «клеток» модели: Глобальное взаимодействие Новосибирск, 2008 Суммарное влияние на клетку

Взаимодействие «клеток» модели:

Глобальное взаимодействие

Новосибирск, 2008

Суммарное влияние на клетку с координатой

(i, j) есть сумма продуцируемых сигналов по всем клеткам ткани с весами экспоненциально убывающими от расстояния между клетками.

n=|i - k| + |j - m|

Слайд 25

Stem signal Differentiation signal Basal signal Визуализация модели клеточного автомата: Новосибирск, 2008

Stem signal

Differentiation signal

Basal signal

Визуализация модели клеточного автомата:

Новосибирск, 2008

Слайд 26

Результаты моделирования. Нормальное развитие зародыша: Новосибирск, 2008

Результаты моделирования. Нормальное развитие зародыша:

Новосибирск, 2008

Слайд 27

Sharma V.K. and Fletcher J.C. (2003). Maintenance of Shoot and Floral

Sharma V.K. and Fletcher J.C. (2003). Maintenance of Shoot and

Floral Meristem Cell Proliferation and Fate. PNAS. 100. 11823- 11829.

Aida M., Ishida T., Tasaka M. (1999). Shoot apical meristem and cotyledon formation during Arabidopsis embryogenesis: Interaction among the CUP-SHAPED COTYLEDON and SHOOT MERISTEMLESS genes. Development. 119. 823–831

Результаты моделирования. Мутантное развитие зародыша:

Новосибирск, 2008

мутация II видам:
Модель: пороговое значение параметра К у Promeristem (меньше)
Организм: clv3-2

мутация I вида:
Модель: чувствительность Promeristem к Signal of Differentiation (больше), чувствительность L2, L3 к Stem Signal (меньше)
Организм: cuc1 cuc2

Слайд 28

Анализ чувствительности модели к параметрам транспорта и синтеза SD (сигнала дифференцировки):

Анализ чувствительности модели к параметрам транспорта и синтеза SD (сигнала дифференцировки):

В

развивающейся АМП

Нормальное развитие

Новосибирск, 2008
Количество клеток

Параметр синтеза сигнала дифференцировки*

Слайд 29

Анализ чувствительности модели к параметрам транспорта и синтеза SD (сигнала дифференцировки):

Анализ чувствительности модели к параметрам транспорта и синтеза SD (сигнала дифференцировки):

Нормальное

развитие

Мутация II типа

Мутация I типа

Влияние параметра транспорта SD (differentiation signal) на эволюцию клеточного автомата (* - значения параметра в относительных единицах).

В развивающейся АМП

Новосибирск, 2008

Параметр транспорта сигнала дифференцировки*

Кол-во клеток

Слайд 30

Распределение паттернов ауксина в развивающейся апикальной меристеме побега: Иммунная локализация белков

Распределение паттернов ауксина в развивающейся апикальной меристеме побега:

Иммунная локализация белков PIN1

в эмбрионе: окрашена полярное расположение PIN1 в диком типе (Michniewicz M. et al., 2007)

Распределение относительного максимума ауксина, полученное с помощью модели

Новосибирск, 2008

Слайд 31

Распределение паттернов ауксина в развивающейся апикальной меристеме побега: Полярная локализация белков

Распределение паттернов ауксина в развивающейся апикальной меристеме побега:

Полярная локализация белков PIN1

на более поздней стадии развития (Steinmann T. et al., 1999)

Распределение относительного максимума ауксина, полученное с помощью модели

Новосибирск, 2008

Слайд 32

Новосибирск, 2008 Разработана конвейерная технология конструирования математических моделей генных сетей, включающая

Новосибирск, 2008

Разработана конвейерная технология конструирования математических моделей генных сетей, включающая следующие

этапы:
1) автоматическая генерация базы моделей элементарных подсистем генной сети; 2) реконструкции интегральной математической модели генной сети в компьютерной системе MGSmodeller.
Реконструирована структурная модель генной сети метаболизма ауксина в клетке побега Arabidopsis thaliana. Генная сеть содержит 235 молекулярно-генетических подсистем, объединяющих 162 объекта: 62 гена, 56 мРНК и 44 белка. Все молекулярно-генетические процессы распределены по семи компартментам. Логический анализ модели генной сети показал, что она относится к типу систем, поддерживающих внутриклеточный гомеостаз, за счёт наличия в ней отрицательных обратных связей и множественности путей биосинтеза и конъюгации целевого продукта (ауксина). Данный вывод подтверждён численным анализом интегральной математической модели.

Выводы:

Слайд 33

Новосибирск, 2008 Автоматически сгенерированная база математических моделей элементарных подсистем генной сети

Новосибирск, 2008

Автоматически сгенерированная база математических моделей элементарных подсистем генной сети метаболизма

ауксина дополнена моделями, описывающими подсистемы транспорта низкомолекулярных веществ между компартментами клетки. Для моделей элементарных подсистем и интегральной модели подобран оптимальный набор значений параметров, позволяющий адекватно вопроизводить экспериментальные данные, в том числе: стационарное состояние генной сети; процентное содержание в клетке свободной формы ауксина, его эстерифицированной и амидных форм (<1% и 4%, 95% от общего пула ауксина соответственно); наработку амидных форм ауксина в мутантах Arabidopsis thaliana trp3-1 и trp2-1, имеющие нарушения в триптофан синтазах α и β.
Компьютерный анализ математической модели показал, что независимо от начальных значений концентраций ауксина и продукта GH3 транскриптов в заданном диапазоне относительных единиц концентрации, происходит быстрая активация ауксином наработки продукта GH3 транскриптов, который ослабляет сигнал ауксина инактивацией ауксина через конъюгацию. Это свидетельствует о быстрых процессах молекулярно-генетической регуляции в ответ на изменение концентрации ауксина в клетке.

Выводы:

Слайд 34

Новосибирск, 2008 Разработана пространственно-распределённая математическая модель развития меристемы побега Arabidopsis thaliana.

Новосибирск, 2008

Разработана пространственно-распределённая математическая модель развития меристемы побега Arabidopsis thaliana.

Для пространственно-распределённой модели подобран оптимальный набор значений параметров, позволяющий адекватно воспроизводить экспериментальные данные, в том числе: пространственное распределение паттернов ауксина в процессе развития апикальной меристемы побега; режимы нормального и анормального развития меристемы, соответствующие таким фенотипам как дикий тип и мутантам cuc1 cuc2 и clv3-2. Из модели предсказано отсутствие других фенотипических проявлений в развитии апикальной меристемы побега.
Анализ модели показывает, что развитие меристемы побега Arabidopsis thaliana на ранних этапов достигается на основе взаимодействия минимального набора процессов: ненаправленной диффузии сигнала дифференцировки и анизотропной диффузии базального сигнала. Кроме того, развитие апикальной меристемы побега в основном определяется транспортом сигналов и в меньшей степени, их синтезом.

Выводы: