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18: Modelos de ordem superior - Biologia


18: Modelos de ordem superior

Separação de fases na organização funcional da biologia de ordem superior

Dentro das células eucarióticas, as macromoléculas são divididas em compartimentos delimitados por membrana e, dentro deles, algumas são organizadas em estruturas não delimitadas por membrana denominadas organelas sem membrana. As últimas estruturas são compostas de misturas heterogêneas de proteínas e ácidos nucléicos e se agrupam por meio de um fenômeno de separação de fase semelhante à condensação de polímero. Organelas sem membrana são estruturas dinâmicas mantidas por meio de interações multivalentes que medeiam diversos processos biológicos, muitos envolvidos no metabolismo do RNA. Eles trocam componentes rapidamente com o meio celular e suas propriedades são prontamente alteradas em resposta a estímulos ambientais, muitas vezes implicando organelas sem membrana em respostas à sinalização de estresse. Nesta revisão, discutimos: (1) os papéis funcionais das organelas sem membrana, (2) princípios estruturais e mecanísticos de unificação que fundamentam sua montagem e desmontagem, e (3) métodos estabelecidos e emergentes usados ​​em investigações estruturais de organismos sem membrana organelas.


Um esquema numérico de ordem superior para algumas equações diferenciais não lineares: modelos em biologia

Neste artigo, desenvolvemos um esquema numérico baseado no método da quadratura diferencial para resolver generalizações não lineares das equações de Fisher e Burgers com o fluxo zero na fronteira. Na construção do esquema numérico, a quase-linearização é usada para lidar com a não linearidade do problema, que é seguida pela semi-discretização para direção espacial usando o método da quadratura diferencial (DQM). A semi-discretização do problema leva a um sistema de problema de valor inicial de primeira ordem. Para discretização total, discretizamos o sistema do problema de valor inicial de primeira ordem resultante da semidiscretização espacial usando o esquema RK4 com comprimento de passo constante. O método é analisado quanto à estabilidade e convergência. Finalmente, a eficiência do método é derivada através da comparação numérica entre sua solução numérica e a solução exata. eu 2 e eu as normas de erro demonstram a precisão do método proposto.

Agradecimentos

O autor Ram Jiwari agradece a assistência financeira fornecida pela UGC Índia.


Resultados e discussão

Uma representação de rede multicamadas do Sistema Terra-Vida

Poderíamos ter construído uma representação de rede simples do registro fóssil usando nós físicos para representar seus componentes, os taxa fósseis e as áreas geográficas onde eles foram descritos, e ligações entre eles para indicar suas relações 25. Nos últimos anos, representações de rede padrão semelhantes, incluindo redes bipartidas (Fig. 1A) e projeções de um modo (Fig. 1B) que são baseadas em relacionamentos de pares e capturam dependências de primeira ordem nos dados brutos, têm sido centrais para a rede. pesquisa macroevolutiva baseada 6,21,22,25,26. No entanto, essas representações de rede padrão do registro fóssil ignoram as relações limitadas pelo tempo nos dados paleontológicos subjacentes 15 (Dados Suplementares 1). Projetar representações de rede bipartida padrão em redes unipartidas 33 de táxons ou áreas geográficas distorce ainda mais informações nos dados paleontológicos (Fig. 1B). Consequentemente, os métodos de agrupamento aplicados às representações de rede padrão falham em capturar as estruturas temporais de ordem superior que podem surgir em redes multicamadas que descrevem dados temporais 28,29.

UMA, B Representações de rede padrão de primeira ordem. UMA Rede de ocorrência bipartida. Esta representação compreende dois conjuntos de nós físicos que representam áreas geográficas e táxons 25. B Redes de coocorrência unipartida 6,22. Essas representações são projeções ponderadas da rede bipartida em cada conjunto de nós físicos. C Representação de multicamadas de ordem superior de dados temporais. Nesta rede, nós de estado distinto representam um nó físico em cada camada onde o nó físico ocorre 28. A trajetória de um caminhante aleatório, guiado pelas ligações entre os nós, modela os fluxos da rede 38. Os fluxos de rede são de primeira ordem quando os movimentos aleatórios do walker são restritos a camadas únicas e de ordem superior quando eles podem se mover dentro e entre as camadas 28. O processo de agregação que simplifica uma rede multicamadas em uma representação de camada única altera os fluxos da rede, obscurecendo as estruturas modulares.

Representações de rede multicamadas que consideram dependências de ordem superior nos dados de linha 27,28, como relações temporais inerentes ao registro fóssil conhecido como o princípio da sucessão faunística, mostraram revelar estruturas de comunidade que modelos padrão baseados em interações de pares não podem capturar 34 Os métodos de agrupamento desenvolvidos para redes padrão não podem identificar de forma confiável estruturas modulares sobrepostas 35. Sem o conceito de camadas, nas abordagens de rede tradicionais usadas na pesquisa macroevolutiva, um caminhante aleatório visitando um táxon se moverá na mesma taxa para células da grade de diferentes idades porque a agregação de camadas distorce a informação temporal (Fig. 1A, B). Para superar essa limitação, implementamos uma estrutura de ordem superior que representa explicitamente diferentes intervalos de tempo na história da Terra. Nesta representação de rede, um caminhante aleatório visitando um nó físico ou táxon está localizado em uma camada particular (t0) em um nó de estado e se moverá em taxas diferentes para células de grade da mesma camada e camadas vizinhas (Fig. 1C). Desta forma, capturamos estruturas de camadas cruzadas que representam faunas evolutivas sem destruir a dinâmica intralamada no sistema subjacente. Como a rede montada compreende nós que representam animais e áreas onde eles ocorrem, chamamos nosso sistema de estudo de Sistema Terra-Vida. Embora nos concentremos no conjunto de nós que representam os animais, a rede bipartida também pode revelar padrões espaço-temporais na distribuição da vida e das rochas.

Nossa representação de rede multicamadas do Sistema Terra-Vida trata os estágios geológicos ordenados na escala de tempo padrão 30 como camadas montadas em uma rede multicamadas 27,36,37 (Dados Suplementares 2). Nesta rede multicamadas, nós físicos, que em modelos convencionais representam táxons marinhos bentônicos fanerozóicos 15 e áreas geográficas onde eles foram descritos, são divididos em nós de estado, que representam relações temporais no Sistema Terra-Vida (Fig. 1C). Especificamente, para cada táxon, criamos um nó de estado por camada onde o táxon ocorre. Desse modo, a trajetória de um caminhante aleatório seguindo as conexões entre os nós de estado na representação de rede multicamadas de dados fósseis em nível de estágio captura dependências temporais de ordem superior entre os nós físicos. A trajetória de um caminhante aleatório guiado pelas ligações entre os fluxos de rede de modelos de nós 38. Os fluxos de rede são de primeira ordem quando os movimentos aleatórios do walker são restritos a camadas individuais e de ordem superior quando eles podem se mover dentro e entre as camadas 28. Os procedimentos de agregação que simplificam uma representação de rede multicamadas do Sistema Terra-Vida em uma representação de camada única, como aqueles tradicionalmente usados ​​na pesquisa macroevolutiva 6,26, mudam a trajetória de um caminhante aleatório seguindo as conexões na rede e, inevitavelmente, obscurecem o padrão macroevolutivo (Fig. 1 Complementar).

Usamos a estrutura de multicamadas de equação de mapa 39, que opera diretamente na rede de multicamadas montada e, portanto, preserva as interdependências de ordem superior ao identificar padrões modulares dinâmicos nos dados paleontológicos subjacentes. A estrutura de equação do mapa consiste em uma função objetivo que mede a qualidade de uma determinada partição de rede 38 e um algoritmo de busca eficiente que otimiza esta função em diferentes soluções 28. Este algoritmo fornece a solução multinível ideal para a rede de entrada, eliminando a subjetividade das abordagens baseadas na distância que forneceram diferentes saídas em diferentes limiares 6,24. Embora nossa rede de entrada represente melhor o Sistema Terra-Vida subjacente em comparação com abordagens de rede padrão 6,22,25, e nossa abordagem de agrupamento permita capturar sua estrutura modular hierárquica ideal, ela ainda pode ser afetada por vários vieses, incluindo variações espaciais e temporais no esforço de amostragem, desigualdade nas rochas disponíveis para amostragem e inconsistências taxonômicas 40. Geramos e agrupamos redes replicadas por bootstrap para avaliar o impacto de possíveis vieses no padrão macroevolutivo observado. Especificamente, reamostramos as ocorrências de táxons em cada célula geográfica a partir de uma distribuição de Poisson com média igual ao número de ocorrências por célula e recalculamos o peso de cada link na rede multicamadas montada. Em seguida, agrupamos as redes de replicação de bootstrap com a mesma abordagem de agrupamento que usamos para a rede multicamadas montada (consulte “Análise de robustez”).

Em resumo, nossa implementação de modelos de rede de ordem superior 28 para compreender o registro fóssil marinho bentônico fornece uma descrição granular mais confiável dos padrões macroevolucionários de duas maneiras: primeiro, fornecemos uma rede de entrada mais realista que representa explicitamente diferentes intervalos de tempo na história da Terra e captura melhor a relação nos dados paleontológicos subjacentes. Em segundo lugar, empregamos uma abordagem de agrupamento que opera diretamente na rede multicamadas, delineia conjuntos taxonomicamente sobrepostos e define automaticamente o número de conjuntos ou faunas evolutivas, o que elimina a subjetividade das abordagens baseadas na distância. Como resultado, o padrão macroevolucionário revelado usando redes multicamadas integra duas hipóteses paleobiológicas principais - a Revolução Marinha Mesozóica e as Grandes Faunas Evolucionárias de Sepkoski - em uma única história macroevolutiva.

As três principais transições bióticas fanerozóicas

Descobrimos que a rede multicamadas montada é melhor descrita por quatro módulos significativos no primeiro nível hierárquico, que correspondem a megaconjuntos marinhos fanerozóicos de táxons bentônicos marinhos altamente interconectados e células geográficas (Dados Suplementares 3).

Essas estruturas modulares em grande escala caracterizam o Sistema de Vida na Terra subjacente (Fig. 2): Os oceanos fanerozóicos sequencialmente abrigavam quatro mega-assembléias sobrepostas definidas por mudanças nas faunas dominantes nas três principais transições bióticas na história da Terra, ocorrendo no final Cambrian (

129 Ma) vezes. A estruturação de quatro camadas das faunas marinhas fanerozóicas difere das eras geológicas padrão (informações mútuas ajustadas, AMI = 0,71), indicando que nem todas as principais transições bióticas ocorrem em seus limites. Embora diferente das três unidades discriminadas na análise fatorial 1 de Sepkoski, as classes de invertebrados marinhos que mais contribuem para nossas mega-assembléias cambrianas, paleozóicas e combinadas do Triássico-Cenozóico correspondem às da hipótese das Três Grandes Faunas Evolutivas (Fig. Suplementar . 2). Esse consenso sugere que as unidades macroevolucionárias provavelmente não representarão artefatos das análises de fator ou rede.

A significância por estágio mede a probabilidade de recuperar um dado mega-assemblage em 100 soluções bootstrapped e captura a instabilidade global da estrutura modular na rede montada após o final do Permiano 49 e subsequentes eventos de extinção no final do Triássico e no início do Jurássico 42. Mudanças de mega-assemblagem ocorrem nas seguintes fronteiras: End-Cambrian (combinado Paibian / Jiangshanian para Age10), end-Permian (Changhsingian para Induan), e meados do Cretáceo (Hauterivian para Barremian). Cm Cambriano, Pz Paleozóico, Tr-lKr Triássico ao Cretáceo inferior, mKr-Q médio-Cretáceo ao Quaternário.

As três principais transições bióticas entre os megaconjuntos marinhos fanerozóicos variam no tempo e nos fatores causais potenciais. A mudança da megassociação final do Cambriano parece ser uma transição abrupta na base do estágio Cambriano superior (Fig. 3A). No entanto, o número limitado de ocorrências fósseis desse intervalo impede uma melhor compreensão da transição. A mudança da megassociação do final do Permiano também é abrupta (Fig. 3B). As megacomunidades do Paleozóico e do Mesozóico se sobrepõem em um estágio geológico e compartilham apenas alguns taxa (índice de similaridade de Jaccard = 0,03). Esta transição biótica coincide com a crise biótica mais severa dos últimos 500 milhões de anos 41, que se considera ter causado a mudança global na vida dos oceanos naquela época 42. Portanto, as duas primeiras transições bióticas principais delineadas por meio de análise de rede multicamadas foram mais provavelmente desencadeadas por eventos de extinção em massa. No entanto, esses eventos globais não governaram a história evolutiva subsequente das biotas marinhas.

UMA End-Cambrian. B End-Permian. C Cretáceo médio. A similaridade das megassunções em cada transição biótica corresponde à dissimilaridade de Sorensen. Bsor 57 Mapas de calor da riqueza do gênero ao longo do tempo são interpolados a partir dos dados subjacentes para faixas latitudinais de 10 ∘ em cada estágio geológico para indicar o contexto latitudinal. Mudanças na dominância entre mega-assembléias globais são perturbações globais abruptas (transições bióticas I e II) ou mudanças prolongadas (transição biótica III). Cm Cambriano, Pz Paleozóico, Tr-lKr Triássico ao Cretáceo inferior, mKr-Q médio-Cretáceo ao Quaternário Mega-assembléia.

A mudança da mega-assembléia no meio do Cretáceo é prolongada, representando uma mudança gradual na dominância entre duas mega-assembleias que compartilham mais táxons (índice de similaridade de Jaccard = 0,11) e exibem sobreposição substancial no espaço geográfico (Fig. 3C). A mudança prolongada da megassociação do meio do Cretáceo é uma reminiscência da reestruturação gradual do Mesozóico dos ecossistemas marinhos globais, que incluiu mudanças na dinâmica da teia alimentar, ecologia funcional dos táxons dominantes e aumento da pressão de predação 12,43. Essas mudanças nos ecossistemas marinhos começaram durante o Mesozóico e continuaram ao longo do Cenozóico 44,45, mas foram particularmente pronunciadas durante meados do Cretáceo 46. Nossos resultados sugerem que tais mudanças nos ecossistemas marinhos globais podem ter sido responsáveis ​​pelo surgimento gradual das biotas bentônicas modernas. No entanto, independentemente do mecanismo de transição específico, nossos resultados indicam que as biotas bentônicas modernas já haviam surgido durante o início do Mesozóico, mas não se tornaram dominantes até meados do Cretáceo (

Desta forma, a estruturação quadripartida do registro fóssil marinho fanerozóico capturado por uma análise de rede multicamadas acopla as Três Grandes Faunas Evolucionárias e a hipótese 1 da Revolução Marinha Mesozóica, que postula a diversificação gradual da fauna evolutiva moderna durante o Cretáceo 12. As simulações de Sepkoski provavelmente anteciparam a transição mesozóica 11 delineada na análise de rede multicamadas apresentada aqui.

Soluções alternativas reproduzem um modelo de quatro fases com uma transição biótica do Cretáceo mais jovem, o modelo trifásico de Sepkoski com transições bióticas ocorrendo em limites de era ou um modelo de três fases com uma transição biótica do meio do Cretáceo, mas não do final do Permiano. Independentemente do número de mega-assembléias delineadas, essas soluções alternativas demonstram que as principais transições bióticas na história da Terra ocorreram nas fronteiras do final do Cambriano, final do Permiano e meados do Cretáceo. No entanto, o agrupamento da rede mostra instabilidade dos megaconjuntos marinhos nos estágios geológicos seguindo o limite Permiano-Triássico (Fig. 2). A importância das mega-assembléias cai neste limite e, em seguida, aumenta, provavelmente refletindo a recuperação das faunas e ecossistemas marinhos bentônicos após o maior evento de extinção em massa da Terra 47. Embora este padrão de recuperação pontuado deva ser explorado em resoluções temporais mais finas, nossos resultados sugerem que a recuperação biótica completa da biosfera global da crise do final do Permiano foi concluída pelo Jurássico Inferior. Neste ponto, a megassociação do Triássico ao Cretáceo Inferior (Tr-lKr) tornou-se robusta: a probabilidade de recuperar essa megassociação globalmente dominante em todas as soluções bootstrapped atinge valores elevados (& gt0.9). No entanto, como as extinções do Triássico Superior e do Jurássico Inferior deveriam ter contribuído para a instabilidade observada da megassociação Tr-lKr (Fig. 2), nossos resultados são consistentes com as reivindicações 42,48,49 de que a recuperação ecológica completa desde o A crise Triássica e subsequente do Jurássico Inferior foi atingida pelo Aaleniano (Jurássico Médio). Um evento de extinção em massa iniciou a transição biótica no final do Permiano, mas mais estudos são necessários para entender a subsequente história evolutiva das megaconjunções marinhas.

No geral, nossos resultados apóiam a sugestão de que alguns eventos catastróficos globais registrados no registro fóssil marinho - incluindo o final do Ordoviciano (Ashgillian), final do Devoniano (Frasniano) e final do Cretáceo (Maastrichtiano) extinções em massa, todos considerados dentro das principais biodiversidade pós-cambriana e crises ecológicas na história da Terra 42,50 - poderia ter sido menos severa do que anteriormente proposto 41. Independentemente da magnitude estimada da extinção, demonstramos que a redução na riqueza genérica associada a tais eventos catastróficos tem pouco efeito no arranjo temporal das faunas evolutivas em escala global (Fig. 4). Além disso, nosso padrão evolutivo de quatro fases delineado por meio de análise de rede sugere que os impactos desses eventos de extinção na biosfera marinha foram menos graves do que aqueles do evento mesozóico prolongado que desencadeou o surgimento da fauna evolucionária moderna redefinida (meados do Cretáceo para mega-assemblagem quaternária, mKr-Q).

Diagrama aluvial comparando a solução de referência de quatro fases com soluções alternativas obtidas de redes bootstrapped. Pilhas verticais conectadas por linhas aerodinâmicas representam as redes. Em cada pilha, um bloco representa os nós agrupados em um módulo ou mega-montagem. Simplifica a conexão de módulos que contêm os mesmos nós. A altura da linha aerodinâmica é proporcional ao número de nós compartilhados entre os módulos conectados. As linhas de divisão ou fusão indicam transições bióticas. A estratégia de bootstrap demonstra alta robustez das quatro mega-assembléias na solução de referência (Tabela Suplementar 1), apoiando as transições bióticas globais delineadas no final do Cambriano, final do Permiano e médio do Cretáceo. As soluções bootstrapped também capturam o pequeno efeito que o evento de extinção do Cretáceo-Paleógeno (K-Pg) tem na megassociação do meio-Cretáceo ao Quaternário (mKr-Q) e a instabilidade da biosfera global através do Triássico-Jurássico (Tr –Jr) evento de extinção (ver Fig. 2). Cm Cambriano, Pz Paleozóico, Tr – lKr Triássico ao Cretáceo inferior, mKr – Q médio-Cretáceo ao Quaternário mega-assembleias.

Implicações para a hierarquia macroevolucionária

Demonstramos que as faunas marinhas bentônicas faneozóicas exibem uma modularidade hierárquica em que as estruturas de primeiro nível, representando os quatro megaconjuntos marinhos fanerozóicos, são construídas a partir de estruturas de nível inferior de forma aninhada (Fig. 5). As estruturas de segundo nível subjacentes às quatro mega-assembléias representam sub-assembléias organizadas em intervalos de tempo que são equivalentes a períodos na escala de tempo geológica (AMI = 0,83) (Tabela Suplementar 1). As estruturas de terceiro e nível inferior subjacentes aos megaconjuntos formam unidades 25 geograficamente coerentes que mudam ao longo do tempo geológico (Fig. 6). Provavelmente devido a limitações nos dados existentes, não fomos capazes de mapear essas biorregiões evolutivas em todo o Fanerozóico. No entanto, nossos resultados demonstram que as estruturas biogeográficas locais a regionais estão por trás dos megaconjuntos marinhos em escala global na hierarquia macroevolucionária. Esta organização multinível de unidades macroevolucionárias representa a estrutura espaço-temporal em grande escala da diversidade marinha fanerozóica.

Esta representação visual mostra as estruturas hierárquicas aninhadas na solução de referência (Dados Suplementares 3). Estruturas modulares no nível superior de organização nesta hierarquia macroevolutiva correspondem a faunas evolutivas, que são construídas a partir de entidades de níveis inferiores, incluindo subfaunas, biorregiões evolutivas e táxons. Observe que os elementos nesta representação não representam nós da rede original, mas estruturas e dinâmicas emergentes.

Essas estruturas modulares formam unidades geograficamente coerentes que mudam com o tempo e são a base dos megaconjuntos marinhos globais. Os círculos representam o centro das células geográficas coloridas por sua afiliação de módulo (Dados Suplementares 3). Ao recuperar biorregiões em níveis hierárquicos mais baixos, demonstramos que nossa abordagem multicamadas captura relações temporais (entre estágios) sem destruir a dinâmica espacial (entre estágios).

Sem a subjetividade inerente de outras abordagens, nossa avaliação da diversidade marinha fanerozóica, conduzida simultaneamente em diferentes escalas, pode nos ajudar a compreender os motores e impactos mais relevantes em diferentes níveis macroevolutivos 16. Por exemplo, mostramos que tanto as interações ecológicas de longo prazo quanto as perturbações geológicas globais parecem ter desempenhado um papel crítico na formação dos megaconjuntos que dominaram os oceanos fanerozóicos. No entanto, algumas das principais perturbações geológicas amplamente aceitas, incluindo extinções globais amplamente conhecidas, como o evento Cretáceo-Paleógeno (K-Pg), controlam estruturas de segundo nível, mas não estruturas de primeiro nível nesta hierarquia macroevolutiva (Tabela Suplementar 1). Cada nível de organização na hierarquia macroevolucionária emergente é estruturado como uma rede e pode ser estudado independentemente (Fig. 5). Nossa abordagem integrativa quantifica simultaneamente os aspectos espaciais e temporais da macroevolução do metazoário e conecta os fenômenos naturais observados em escalas globais com aqueles observados em escalas locais.


Modelos profundos de geração de variação genética capturam efeitos de mutação

As funções das proteínas e RNAs são determinadas por uma miríade de interações entre seus resíduos constituintes, mas a maioria dos modelos quantitativos de como o fenótipo molecular depende do genótipo deve se aproximar disso por simples efeitos aditivos. Embora os modelos recentes tenham relaxado essa restrição para também levar em conta as interações entre pares, essas abordagens não fornecem um caminho tratável para modelar dependências de ordem superior. Aqui, mostramos como modelos de variáveis ​​latentes com dependências não lineares podem ser aplicados para capturar restrições além dos pares em biomoléculas. Apresentamos um novo modelo probabilístico para famílias de sequência, DeepSequence, que pode prever os efeitos das mutações em uma variedade de experimentos de varredura mutacional profunda significativamente melhor do que modelos independentes de local ou em pares que são baseados nos mesmos dados evolutivos. O modelo, aprendido de maneira não supervisionada apenas com informações de sequência, é baseado em antecedentes com motivação biológica, revela organização latente de famílias de sequência e pode ser usado para extrapolar para novas partes do espaço de sequência.


O desenvolvimento é centrado em torno da nossa página do projeto GitHub. Bugs e outros problemas devem ser relatados no rastreador de problemas, e aceitamos solicitações de pull para correções e melhorias.

O código-fonte acima está disponível como hello_pysb.py no diretório de exemplos de modelos e scripts incluídos na distribuição PySB. Observe que este modelo simples não demonstra macros ou quaisquer outros recursos de ordem superior da modelagem PySB. Para um modelo avançado, consulte EARM 2.0.


A exclusão do gene Shank3 de risco de autismo interrompe a conectividade pré-frontal

Mutações na proteína de estrutura sináptica SHANK3 são uma das principais causas de autismo e estão associadas a déficits intelectuais e de linguagem proeminentes. No entanto, os mecanismos neurais pelos quais a deficiência de SHANK3 afeta as funções sociocomunicativas de ordem superior permanecem obscuros. Usando ressonância magnética funcional e estrutural de alta resolução em camundongos machos adultos, aqui mostramos que a perda de Shank3 (Shank3B - / -) resulta em interrupção da conectividade funcional pré-frontal e frontostriatal local e de longo alcance. Documentamos que a hipoconectividade pré-frontal está associada à redução da densidade de projeções corticais de curto alcance e ao reduzido volume de matéria cinzenta. Finalmente, mostramos que a desconexão pré-frontal é preditiva de déficits de comunicação social, conforme avaliado com gravações de vocalização de ultrassom. Coletivamente, nossos resultados revelam um papel crítico de SHANK3 no desenvolvimento da anatomia e função pré-frontal e sugerem que a deficiência de SHANK3 pode predispor à deficiência intelectual e deficiências sociocomunicativas por meio da desregulação da conectividade cortical de ordem superior.DECLARAÇÃO DE SIGNIFICADO Mutações na proteína de arcabouço sináptica SHANK3 são comumente associadas a déficits de autismo, intelectuais e de linguagem. Pesquisas anteriores ligaram a deficiência de SHANK3 à disfunção dos gânglios da base, estereotipias motoras e déficits sociais. No entanto, o mecanismo neural pelo qual Shank3 as mutações genéticas afetam a conectividade funcional cortical e as funções sociocomunicativas de ordem superior permanecem obscuras. Aqui, mostramos que a perda de SHANK3 em camundongos resulta em grande parte interrompida na conectividade funcional e na anatomia anormal da massa cinzenta em áreas pré-frontais. Também mostramos que a interrupção da conectividade pré-frontal está intimamente ligada a déficits sociocomunicativos. Nossos resultados sugerem que SHANK3 é um orquestrador crítico da função frontocortical, e que a conectividade interrompida de áreas pré-frontais pode sustentar deficiências sociocomunicativas observadas em portadores da mutação SHANK3.

Palavras-chave: Síndrome de Phelan-McDermid transtorno do espectro do autismo conectividade funcional dos gânglios da base de camundongos em estado de repouso fMRI.

Copyright © 2019 dos autores.

Bonecos

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© 2000-2021 Faculty Opinions Ltd. ISSN 2634-0836 | Legal | Parceiro do HINARI • CrossRef • ORCID


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AP Lecture Guide 18 & # 8211 Modelos microbianos

1. O que torna os micróbios bons modelos para estudar mecanismos moleculares?

2. Liste várias características dos vírus.

3. Quais são os dois componentes básicos dos vírus? ___________________________________

4. Use o diagrama para ajudar a explicar a reprodução viral típica.

5. Identifique o ciclo usado pelo fago virulento.

6. Compare os ciclos líticos e lisogênicos.

7. Qual é a função do envelope viral?

8. Descreva as etapas do ciclo de vida dos vírus de envelope.

9. Reveja o ciclo de vida do vírus HIV.

10. O que é transcriptase reversa e por que ela é importante em biotecnologia?

12. De onde vêm os vírus emergentes?

13. O que é um viróide? Dê alguns exemplos.

14. O que é um príon e o que eles fazem com as células?

15. Liste e descreva as três formas básicas de bactérias usadas para classificação.

16. A maioria das bactérias não é patogênica. Identifique vários papéis importantes que eles desempenham no ecossistema

17. Como surgem variações nas bactérias, considerando que se reproduzem principalmente por meios assexuados?

18. Defina a transformação bacteriana.

19. Como a transdução difere da transformação?

20. O que é um plasmídeo e identificar seu papel na conjugação bacteriana?

21. Qual é o principal método utilizado pelas bactérias para transmitir resistência aos antibióticos?

23. Descreva problemas potenciais causados ​​por transposons.

24. E. coli usa um sistema regulatório chamado operon. Identifique os componentes com suas funções do operon.

25. Use o diagrama do operon Tryp para delinear como ele regulou os níveis de triptofano.

26. Descreva como o operon trp é um operon reprimível.

27. Use o diagrama do operon lac para delinear como ele regula os níveis de glicose.

28. O diagrama acima representa a condição para a ausência ou presença de lactose?

29. Descreva o que acontece quando a lactose está ausente.

30. Como o operon lac é um sistema induzível?

31. Resuma como a presença e a ausência de glicose influenciam o operon lac.


Assista o vídeo: WODÓR - TRZECIA REWOLUCJA PRZEMYSŁOWA PL 2020 BaldTV (Janeiro 2022).