Food News Latam - Mi a kapcsolat a közösségi hálózatok, a matematika, az élesztő és az elhízás között
Biológusok és matematikusok csoportja azonosított és jellemzett egy 94 fehérjéből álló hálózatot, amelyek együttesen szabályozzák az élesztő zsírtartalmát. Ez az élesztő fehérje hálózat betekintést nyújthat az emberi elhízásba.
Kombinált megközelítést alkalmaztak genetikai, proteomikai, számítási és fiziológiai elemzés az élesztő zsírtartalmát szabályozó fehérjehálózat meghatározása (Saccharomyces cerevisiae)
"A fehérjék bármelyikének eltávolítása a zsírtartalmú sejtek növekedését eredményezi" - mondja Bader Al-Anzi, a tanulmány társszerzője, a Caltech kutatója.
A folyóirat májusi számában részletezett megállapítások PLOS Számítási Biológia, azt javasolják az élesztő értékes tesztorganizmusként szolgálhat az emberi elhízás vizsgálatához.
"Az általunk azonosított fehérjék közül sok emlős homológgal rendelkezik, de az emberben betöltött szerepük részletes vizsgálata nagy kihívást jelentett" - mondja Al-Anzi.
"Az elhízás kutatásának óriási haszna lenne egy egysejtű szervezet, például élesztő modelljének felhasználásával"
Al-Anzi és kutatási asszisztense, Patrick ARPP genetikai eszközök felhasználásával mintegy 5000 különféle élesztő törzs gyűjteményét vizsgálja meg, ahol 94 gént azonosítottak.
"Az élesztősejt energiájának nagy részét a nem szükséges zsír szintetizálásához használja, ami végső soron lelassítja növekedését és szaporodását" - mondja Al-Anzi.
Amikor a csapat elemezte a gének fehérjetermékeit, felfedezték, hogy ezek a fehérjék fizikailag összekapcsolódva széles, erősen csoportosuló hálózatot alkotnak a sejtben.
Ilyen konfiguráció nem hozható létre véletlenszerű eljárással - állítja társszerzői tanulmány Sherif Gerges, bioinformatikus a Princetoni Egyetemen. Noah Olsman, a Caltech Műszaki és Alkalmazott Tudományok Osztályának végzős hallgatója értékelte a hálózat részleteit, és arra a következtetésre jutott, hogy a hálózatnak az evolúciós szelekció eredményeként kellett kialakulnia.
Az emberi léptékű hálózatokban, például az interneten, az elektromos hálózatokon és a szociális hálózatokon a legbefolyásosabb vagy legkritikusabb csomópontok nem mindig kapcsolódnak a legjobban.