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生物学

放大肌肉细胞
　 马克斯·普朗克研究所的研究人员使用电子冷冻断层扫描技术揭示骨骼肉瘤的新分子细节　　2021年3月24日 　由多特蒙德马克斯·普朗克分子生理研究所所长Stefan Raunser领导的国际团队与伦敦国王学院的Mathias Gautel合作，制作了肌节肌即基本收缩单元的第一个高分辨率3D图像。通过电子冷冻断层扫描技术检测骨骼肌和心肌细胞。直接在冷冻的肌肉细胞中成像结构的电子冷冻断层扫描能力可以转化为未来针对肌肉疾病的药物治疗以及对衰老过程的更好理解。肌节的3D重建。有色菌株显示单个细丝。©分子生理学MPI 　　肉瘤是肌原纤维的小的重复亚单位，肌原纤维是长的圆柱体，捆绑在一起形成肌肉纤维。在肉瘤内部，肌球蛋白和肌动蛋白蛋白的细丝相互作用，产生肌肉收缩和松弛。到目前为止，研究肌肉组织结构和功能的传统实验方法是在重建的蛋白质复合物中进行的，或者存在分辨率低的问题。“电子低温断层摄影术反而使我们能够获取冷冻肌肉的详细且无伪影的3D图像”，Raunser说。 　　电子冷冻断层摄影术长期以来一直是一种成熟而利基的方法。但是，电子冷冻显微镜的最新技术进展以及冷冻聚焦离子束(FIB)铣削的新发展正在推动电子冷冻断层扫描技术的发展。与电子冷冻显微镜相似，研究人员可在非常低的温度(-175°C)下对生物样品进行速冻。通过此过程，样品可保持其水合和精细结构，并保持接近其天然状态。然后应用FIB铣削以刮除多余的材料，并为透射电子显微镜获得约100纳米的理想厚度，该透射电子显微镜在样品沿轴倾斜时会获取多个图像。最后，计算方法以高分辨率重建三维图像。 　　Raunser的团队对在国王学院分离的小鼠肌原纤维进行了电子冷冻断层扫描，并获得了1纳米(百万分之一毫米的分辨率，足以看到蛋白质中的精细结构)的分辨率：“我们现在可以详细了解肌原纤维四年前才想到的不可思议的。令人着迷!” Raunser说。 天然纤维 第1行显示了肌节的示意图。第2行显示了分子水平的三维肌节组织和可塑性。Raw 3：详细的肌肉蛋白质相互作用。前两个气泡显示了肌球蛋白头与肌动蛋白的相互作用。第三个气泡显示了A波段中的肌动蛋白，原肌球蛋白和肌钙蛋白的详细信息。最后一个气泡描绘了Z盘中a-肌动蛋白交联肌动蛋白丝的不规则网格。©分子生理学MPI　　 　　肌原纤维的计算重建显示了肌节的三维组织，包括子区域M-，A-和I-带以及Z盘，它们意外地形成了更不规则的网格并采用了不同的构型。科学家使用了肌球蛋白与肌动蛋白牢固结合的样本，代表了肌肉收缩的一个阶段，即所谓的严格状态。实际上，他们可以首次在天然细胞中观察到同一肌球蛋白的两个头部如何与肌动蛋白丝结合。他们还发现双头不仅与相同的肌动蛋白丝相互作用，而且还发现分裂在两条肌动蛋白丝之间。这以前从未见过，表明与下一个肌动蛋白丝的邻近性比相邻头之间的协同作用更强。 “这仅仅是开始。电子低温断层扫描正从利基向结构生物学的广泛技术转变。” Raunser说道。“很快我们将能够在分子甚至原子水平上研究肌肉疾病”。小鼠的肌肉与人类的肌肉非常相似，但科学家计划研究活检或多能干细胞来源的肌肉组织。 　点击查看：更多有关生物学文章更多医学分类文章使用文档翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。来源于：mpg　
2021-04-09 19:15:20
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为肌肉力局部耐力建议：重复连续性检查（总结）
安德森和Kearney的早期工作[5]支持沿着重复连续核对肌肉耐力的支持。这些研究人员分配了43名未经训练的年轻人，以便在高（3组6至8rm），中等 - （2套30至40rm）或低（100套100至150rm）负荷上进行替补卧室9周的研究期。在每个参与者的1RM的40％的40％评估相对耐久性，并且在所有参与者〜27公斤评估绝对耐久性。结果表明，低负载基团的绝对肌肉耐力增加了41％和39％（〜15重复的增加），而高负荷集团实现了28％的增益（增加〜9 rep- etitions）。与高负荷组中的降低7％相比，相对肌肉耐久性的增加分别为22％和28％，而低负载基团相比。通过石头和Coulter的后续研究[6]在使用高度 - （3套6至8 rm），中等 -（2组15至20rm）或低（1套30至40rm）负载。使用绝对和相对评估，对上半身（台压和下蹲）进行肌肉耐力测试。对于绝对的评估，上身的增益肌肉耐久性有利于中负荷条件，与高负荷条件相比（分别为44％，分别为31％和20％），与重复连续统一体不一致。或者，下半身肌肉耐久性评估表现出符合拟议重复连续体的结果，观察到的增加84％，80％和137％，分别用于高载荷和低负荷。基于预测试RM的肌肉耐久性的相对评估结果与绝对评估中观察到的相似性。上半身的结果显示U形反应，分别增加了58％，67％和54％，分别为高，中等和低负荷。另一方面，下半身肌肉耐久性有利于培训，低（83％）与高（66％）和中等 - （61％）负荷相比。这些发现表明，局部肌肉耐力的重复连续效果似乎与下半身比上身肌肉组织更相关。请注意，安德森和Kearney [5]和石头和Coulter [6]研究中的“中等”和“低”负载条件采用重复范围> 15 rm，包括重复连续体的“耐力”方面。此外，对较轻的负载条件进行的套数逐渐减少，这些研究提出了关于在肌肉耐久性的情况下是否显示出优势的问题，如果套装已经等同于体积负荷。目前尚不清楚为什么上肢和下肢之间存在肌肉耐久性的粘性差异，而相对于强度或肥大结果没有看到这种效果;需要进一步的研究来更好地理解这种明显的现象。 在解释证据时，重要的方法考虑与使用预干预或干预后1RM值有关。具体地，一些研究评估了在肌肉耐久性对不同加载方案对不同装载方案的影响使用预先干预（基线）1RM值来确定耐久性测试的负荷，而其他使用后介入性值[20,31]。例如，如果一组参与者在预介入测试中按100千克的平均1RM，则我们使用60％的1RM用于肌肉耐久性测试，负载将设定为60千克。但是，如果参与者在干预后的1RM增加到120公斤，那么初始测试中使用的60千克现在将达到新建立的1RM的50％，这将自然地改变一些生理需求测试。另一种选择是根据新建立的1RM重新调整干预后测试中的重量。在我们的示例中，干预后1RM为120千克，肌肉耐久性测试的新负载将设定为72千克。然而，这种方法的限制是它使测试中的值偏向低负载条件。如前所述，高负荷训练通常导致1RM的增加，因此还需要在肌肉耐久性评估中使用更高的载荷[10]。实际上，我们的组[20]在与中等-（8至12rm）载荷相比，在低（25至35 rm）的训练时，对相对上身肌肉耐久性（卧式压力机50％1rm）的提高表现出更大的改善。然而，后期后测试基于后期后1RM，可想象的偏置导致低负荷条件。或者，局部肌肉耐力测试基于研究前1RM的研究倾向于驳斥低负荷训练对这一结果的益处。Jessee等人[31]显示，在进行为期8周的训练计划（使用15%或70%1RM的负荷）后，在单侧膝盖伸展中，在测试前1RM的42.5%评估下，相对肌肉耐力也有类似的增加。最近，Buckner等人[79]发现，在试验前1RM的42.5%时使用肘关节屈曲来评估相对肌肉耐力，在高（70%1RM）和低（15%1RM）负荷条件下，负荷没有影响。鉴于使用预干预前的研究之间观察到的差异结果与干预后1RM值用于确定肌肉耐久性测试中的负载，未来的研究可以考虑使用两种测试方法。使用预先干预和干预后的肌肉耐力评估1RM值可能需要多天的测试，这可能会出现一些后勤限制。尽管如此，石头和Coulter的早期工作采用了这种方法[6]。在该研究中，当使用预先服用前1RM值时，所有基团都经历了肌肉耐久性的增加。然而，当将负载重新调整到干预后1RM值时，均未在上体内耐久性的增加，并且对于低体内，在6-8RM培训的组中发现显着增加（31％;〜11重复）和培训30-40rm的组（33％;〜10重复）。在15-20欧元的组培训中没有观察到显着差异，这将否定重复连续内提出的理论。 另一种选择是使用肌肉耐久性测试，不会受到1RM值变化的影响。例如，一项研究比较了培训对80％1rm的培训对培训的影响，培训具有40％的1RM [29]。参与者进行了一种等级试验，评估了总工作，被认为是肌肉耐力的代理。在这项研究中，40％1RM的团体培训经历了总工作的15％，显着大于80％1RM组（5％）中观察到的增加。因此，当使用等动力学任务中的总工作来测量肌肉耐力时，重复连续内容似乎有效。尽管如此，这一发现仅基于一项研究，突出了对未来研究的需求。比较重载和中等负荷训练的影响的研究表明条件之间肌肉耐久性的增加[21,24]。这表明对该主题缺乏剂量响应关系。因此，如果实际上存在对肌肉耐久性的负荷诱导的影响，这仍然是可疑的，它似乎仅限于重复连续体的远方方面。表3列出了对该主题的研究摘要。5.结论尽管普遍接受重复连续体作为加载范式，但目前的研究未能支持其一些潜在的推定。考虑到文学的身体时，可以绘制以下基于循证的结论，提出了用于锻炼处方的新装载范式（见图2）。 图2.电阻训练有关负荷特定适应的现有证据摘要。证据支持重复的连续uum关于使用动态恒定电阻运动的1RM测试造成的肌肉强度。这至少部分可以归因于测试在研究方案中使用的运动中通常进行测试，这提供了更好地转移与特异性原则一致的培训。或者，当在等距器件上进行测试时，在负载条件之间的强度相关的改进几乎没有差异。这些发现与运动表现有关的实际意义以及仍有仍有待开展日常生活活动的能力。关于肥大，文献的令人信服的身体表明，可以在宽的载荷范围内实现类似的整个肌肉生长（即肌肉厚度，CSA）〜30％1RM。这些发现与年龄和培训状况无关。因此，作为一个原则，没有理想的“肥大区”。然而，从实际的角度来看，鉴于光负荷训练与使用较重负载相比，既有载重量相比，可以提出适度负荷提供最有效的载荷手段，以便进行更多的重复，这又增加了培训的时间越来越多的重复。此外，伴随光载荷的高水平代谢酸中毒趋于引起不适[81]，这又可以产生负面影响。或者，证据表明，重载训练需要更多的组，以实现相当的肥大到中等负荷。不仅从a效率低下时间立场，但高训练量的重负荷的组合提高了关节相关的应力，增加了过度训练的可能性。急性[40,41]和纵向[83-86]数据表明，与结构RT程序的一部分相结合的潜在的肥大益处，尽管调查结果的实际影响仍然是可疑的;需要进一步研究以吸引更强的课题结论。对局部肌肉耐久性的载荷特异性效果的证据仍然是等因力的。早期工作表明，在肌肉耐力的肌肉耐力训练的潜在益处，特别是在绝对地测试时。也就是说，这种效果的证据相当弱，似乎与下半身肌肉组织更相关。或者，研究调查负载对相对肌肉耐力的影响是相互冲突的，并且在大多数情况下，似乎并没有支持从重复连续统计中汲取的建议。总体而言，在妇女上有一个缺乏研究的主题。鉴于妇女具有更大的抵抗疲劳能力的证据表明，可以想到，在重复的连续体内可能存在性别特异性差异。未来的研究应该努力在用不同装载方案训练时确定在力量，肥大和与耐力相关的结果中的性别二态性的潜力。其余参考部分可至原网站产看　　点击查看：查看文章上部分内容更多有生物学文章更多医学分类文章使用文档翻译功能　　免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。　　来源于：mdpi
2021-04-07 19:08:38
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肌肉力量、肥大和局部耐力的负荷建议：连续体检查
　　经过 布拉德·斯科恩菲尔德(Brad J.Schoenfeld) ，乔佐·格拉吉奇，德里克·范凡·埃弗里(Derrick W.Van Every)和丹尼尔·普洛特金(Daniel L.Plotkin)　　1个美国纽约州布朗克斯市纽约市雷曼学院健康科学系，纽约10468　　2个澳大利亚维多利亚大学维多利亚大学健康与体育研究所，维多利亚州8001　　*应与之联系的作者。摘要：加载电阻训练的建议通常沿着已被称为“重复连续统一体”规定，这提出了在给定的负载幅度下执行的重复次数将导致特定的适应。具体而言，该理论假设重载训练优化增加最大强度，适度的载荷训练优化增加肌肉肥大，低负荷训练优化局部肌肉效率增加。然而，尽管对这一理论的广泛接受，目前的研究无法支持其一些潜在的推定。根据新兴的证据，我们提出了一种新的范式，可以获得肌肉适应，在某些情况下优化，跨越广泛的装载区。本文讨论了该范式的细微迹和含义。关键词：高负荷；低负荷；力量；肥大；肌肉耐力1.介绍抗性训练（RT）是良好的，作为增强肌肉适应的有效介入策略。这些适应包括但不限于肌肉力量，尺寸和局部肌肉耐力的增加。证据表明，优化这些适应需要操纵RT变量[1,2]。载荷的幅度或在一组中提升的重量的量广泛认为这些变量中最重要的一个。证据表明，训练载荷的改变可以影响训练的急性代谢，激素，神经和心血管反应[1]。这些急性反应如何转化为长期适应仍然有所令人讨厌。装载建议通常沿着已被称为“重复连续体”的内容规定，也称为“强度 - 耐力连续核”[3]（见图1）。重复连续体提出，在给定的负载的重复次数将导致具体适应，如下所示：1. 具有重负载的低重复方案（每组1至5重复，每组80％至100％的1重复最大（1RM））优化了强度的增加。2. 具有中等负载的中等重复方案（每组8到12个重复，每组60％至80％的1RM）优化了浓度增益。3. 具有轻度负荷的高重复方案（每组15次重复，负载低于60％的1RM）优化了局部肌肉耐久性改进。对重复连续体的支持来自Delorme [4]的精髓[4]，他提出了高负荷电阻锻炼增强了肌肉强度/功率，而低电阻运动提高了肌肉耐力，并且这些装载区无法实现诱导适应性另一方面。 1982年的安德森和Kearney的随后研究[5]和Sport等，1994年[6]部分地提供了额外支持Delorme的假设，形成现在通常被认为是理论的基础。然而，新兴研究挑战了该理论的各个方面。本文的目的是重新审查对重复连续体的研究，突出目前文献中的差距，并借鉴了运动处方的实用结论。根据证据，我们提出了一种新的范式，可以获得肌肉适应，在某些情况下优化，跨越广泛的装载区域。本文讨论了该范式的细微迹和含义。 图1.重复连续内的示意图提出以载荷特异性地获得肌肉适应。重复最大（RM）。2.力量强度可以广泛定义为产生抵抗外部电阻的最大力的能力[7]。重复连续内的向左方面被称为“强度区”（见图1），指示该参数中的最佳增益通过每组1至5重复的性能实现。理论上是“强度区”训练增强了促进力量的神经肌肉适应[3]。支持这个理论，Jenkins等人。 [8]在进行80％1RM的腿部延伸RT失效时，百分比自愿肌肉活化和电拍摄幅度的百分比增加，而在6周的研究期间，在80％1RM的情况下，较高。据信，心理因素也涉及，因为重复的重载升降可能有助于升降机适应发挥最大努力;然而，对强度相关的适应的心理贡献仍然是等因素[9]。强度最常通过1RM测试进行评估，涉及使用自由重量或运动机器的动态恒定外部电阻锻炼的性能。该度量的Meta-Analytic数据显示了在条件的数量相似时使用较重的较轻的负载来使用较重的优势。例如，最近的Meta分析[10]报告了适度至大的效果大小（ES）差异（ES = 0.58），基于合并的基于汇集的低（60％1RM）负载训练的高（> 60％1RM）差异来自14个的数据研究。结果与测试是否在上半身的练习中进行了真实。 Csapo等人的META分析。 [11]报道了老年人的类似结果，具有整体汇总的效果尺寸差（ES = 0.43），表示支持重载训练的适度效果。重要的是，所有包括的研究表明，与低负荷相比，使用高负荷的强度相关的优点（即，来自所有研究的效果大小居住在“森林图的”偏心高负荷“侧）。通常观察到较重负载的强度相关益处，与RT体积无关，无论是否表达为所执行的集合数或进行的总工作，通常称为“体积负载”（设置重复负载）。这是一个重要的注意点，因为与光负载相比，较重的负载训练必然导致在设定的基础上执行的重复较少。因此，可以推断，负载是用于增加1RM的主导变量，其他变量似乎是次要后果[12]。应当注意，虽然重载训练显然是为了最大限度地提高1RM的必要条件，但使用低载荷（每组20重复），经常观察到该测试中的显着强度收益（每组重复）[13-15]。甚至抗性训练的个体表现出在具有非常轻的载荷的训练时的强度增加，尽管在较小程度上比使用重负荷[16,17]。在训练有素的个人中缺乏主题，但随着遗传上限接近越来越多的训练，似乎越来越最大的强度改善越来越多地依赖于训练。实际上，证据表明，基于一个人的培训经验水平[18]，特异性原则（又称具体适应要求）变得更加相关[18]。进一步的研究是在精英运动员中有必要的，以更好地了解培训经验如何影响衡量负荷幅度的力量。比较不同的装载策略的研究往往支持负载和强度收益之间的剂量反应关系。在所谓的“强势区”（1至5次重复）与“肥大区”（8至12重复）中训练时，多项研究报告了更大的1RM改进（8至12次）[19-22]，尽管这些发现不是普遍的[ 23,24]。研究之间的差异仍然尚不清楚，但它看起来患有剂量 - 响应关系在训练有素的人中更加明显。目前尚不清楚是否定期使用最大载荷培训促进对该公制的优越相关的响应，如果是，应如何将这种装载集成到全面的培训计划中以优化结果。当总共考虑时，文献似乎支持“强度区”的存在，以增加1RM，与重复连续体的概念一致。表观剂量- 反应关系为适应的因果关系提供了进一步的证据。一些研究人员提出，用重负荷提升的周期性“实践”足以最大化强度适应[16,25]，但该假设仍然是投机性。进一步的研究是确定需要在重复连续内的左侧部分中升力的频率，以引发最大1RM的增加。需要考虑的一个重要点是研究人员通常在作为介入计划的一部分进行的练习上进行1RM测试。这一切必然偏差导致较重的提升方案，因为训练本身对测试模态非常特异。实际上，当测试在与研究培训计划不同的模式下进行测试时，对实力相关措施的重载训练的优点消耗。 Schoenfeld等人的上述荟萃分析。 [10]在测试等距器件上测试时，在使用较重负载时，显示了一个小的，统计上的非显着益处（ES =0.16）;我们最近对该主题的原始研究进一步支持了这一发现[26]。在荟萃回归时缺乏足够的数据来分析等因基因强度，但可用证据的发现是矛盾的;一些研究表明，重载训练的好处[27,28]，其他人则为低负担培训的益处[29]，但其他人在该公制的条件下没有差异[30,31]。对于这些不协调的原因尚不确定，需要进一步调查。 尽管在中性装置（例如，等距测力计）上测试表明，负载的大小可能不会影响强度相关的适应，但问题仍然是这对实际观点来说是否具有有意义的影响。这种测试通常将强度评估分离为单个关节（例如，膝盖伸肌，肘部屈肌等）。然而，强度最常被应用于功能活动的多个关节的协调努力。因此，它仍然可以推测来自等距/异动评估的结果如何转化为运动表现或执行日常生活任务的能力。该主题认证进一步调查。表1中介绍了对该主题的研究摘要。3.肥大肌肉肥大是指肌肉组织的生长，可以在各种超微结构适应中表现出[32]。重复连续体的中档（从8到12重复）通常被称为“肥大区”[33]，反映了这种装载方案是建筑肌肉的理想情况（见图1）。在美国运动医学RT指导方针中突出了这一观点的实际意义，由此建议使用中等载荷进行肥大培训[2]。其他研究论文在培训以最大化肌肉发育时提供类似的加载建议[1,34]。肥大区的概念与轶事证据一致，即车身制造商通常用中等载荷训练[35]。基于研究的“超奖杯”的支持主要来自急性研究，在中等重复范围训练时显示出在合成素激素中的更大锻炼后升高[36]。然而，瞬态运动诱导的系统性激素尖峰对肌肉改编的相关性仍然是可疑的[36]，因此要求质疑这个理由的基础。也就是说，若干替代的经验证据线可以用于吸引客观结论，就肌肉生长的负荷幅度的影响。当试图吸引对该主题的推断时，评估的一条证据是对不同装载区的运动伴侣的急性分子和肌肉蛋白质合成（MPS）反应。在这方面，对主题的研究已经产生了一些差异的结果。一些研究表明，当具有较低载荷的训练[37,38]时，急性MPS响应有受损，而其他则报告混合和肌原纤维蛋白合成率类似的增加[39]。当在中等 - （从74％至85％1RM）中训练时，在中等 - （从74％至85％1RM）中训练时，其他研究表明，在中等 - （从74％至85％的1RM）中（从54％至65％的1RM）加载区，选择性激活不同激酶途径条件[40,41]。尝试协调急性数据时，努力级别似乎是一个用于结果中差异的解剖变量。具体地，在使用光负荷的反应中显示出损伤的研究采用了工作匹配的协议，其中参与者停止了低负荷集的疲劳短疲劳[37,38]。这是一个值得注意的研究，表明具有高努力培训的培训对于最大化低负荷训练中的肥大适应特别重要[42]。与这一证据一致，参与者消耗高度努力的研究表明，MPS对低负荷培训的反应至少是诸如衡量载荷的训练[39]时的稳健。也就是说，在加载区之间的细胞内合成代谢信号潜在差异的初步证据不能折扣[40,41]，并且可能对RT程序设计具有实际意义。然而，虽然对细胞内信号和MPS的急性研究有利于理解机制和发电假设，但结果可能不一定重复连续的运动试验。实际上，证据表明急性运动后立体MPS测量缺乏相关性，肌肉质量慢性增加[43]。因此，需要考察纵向数据，以提供对长期术语肥大适应的见解。纵向研究的早期证据表明，轻载训练产生了次优骨骼肌肥大。 Wernbom等人对文献的审查。 [44]结束了培训培训的肥大效益> 60％1RM。然而，结论是基于有限的数据，这些数据直接比较了训练对该时间点的肌肉肥大对肌肉肥大的影响。随后发表了多项研究，该主题发表，绝大多数表明在广泛的装载范围内具有相似的肥大。 Schoenfeld等人的上述荟萃分析。[10]在比较高负荷（> 60％1RM）与低载荷（<60％1RM）之间的研究之间没有差异。微型效果尺寸差（0.03）和相对较窄的95％置信区间（0.16至0.22）加强了缺乏负载作为肥大结果的载荷变量的相关性。此外，子分析发现这些结果与体区（即，上部和下半身肌肉组织）保持真实。从与年龄相关的角度来看，轻量负荷训练似乎至少与较重的负载训练一样有效，如果不再如此，可以在老年人中诱导肥大。来自直接等的Meta-Analytic数据。 [45]发现，虽然老年人对较高和较低的负载方案作出反应时，肌肉肥大在用较重载荷训练时在II型肌纤维中衰减;加载策略之间的差异解释了纤维尺寸变化方差的〜15％。这些发现的机械解释尚不清楚，但由于关节相关条件（例如，骨关节炎），可想象与具有较重负荷的年龄相关的难度训练有关。虽然对该话题的大部分研究已经在未经训练的术语中进行，但可用的证据表明，在具有RT经验的人中，调查结果持有。例如，我们的组[17]报告的肌肉厚度在中等 - （〜10rm）和光- （〜30rm）载荷之间的肌肉厚度的肌肉厚度的增加，培训的人的群体进行总体RT程序超过8周。同样，Morton等人。 [16]发现，8至12rm与20至25rm的训练在一组抗性训练的男性中产生了瘦体质量和I型和II型肌纤维横截面积（CSA）的显着变化为期12周的全身培训计划，群体之间没有观察到的差异。在解释肥大加载结果的数据时，必须考虑体积的影响。表达为所执行的集合数的体积是肌肉肥大的重要驾驶员，具有建立的线性剂量 - 响应关系[46]。然而，一些研究人员已经假定了体积负荷可能是评估运动诱导的肥大变化的最佳度量[47]。在设定的基础上，与由于所执行的重复数量较多而导致的较重负载相比，较浅的负载载荷必须导致更大的体积负载，因此可能影响结果。在等于体积负荷时，少量研究研究了高与低负荷的肥厚效应。 LOPES等人。 [48]发现在训练有素的男性的体积负载量低（3组20rm）和高（6套10rm）负载训练协议中没有含有无脂肪块的差异，在训练有素的男性中进行全身RT程序6周。这些结果必须小心解释，因为通过肤色分析获得身体成分措施，因此可能不一定反映肌肉质量的变化。改变 - 本地，Holm等人。 [49]据报道，在一个12周的未经训练的年轻男性队列的70％与1RM的17％的培训中训练，在70％的培训中训练，肌肉CSA显着提高。然而，低负荷条件终止了肌肉衰竭的速度远远缩短，混淆了绘制相关推论的能力。鉴于对此事设计精心设计的缺乏，有必要进一步研究以确定体积负荷如何影响不同的装载方案的肌肉生长。虽然大多数已发表的研究专注于比较中度与轻型负荷训练，但有几项研究已经研究了重载的重载协议的潜在差异。我们的集团[20]随机培训的男性使用健身型协议（3组〜10rm）或Powerlifting型协议（7组〜3rm）进行培训的耐受培训的男性。培训每周3次进行8周。虽然结果表明，在条件之间的二头肌Brachii肌肉厚度增加，Powerlifting型组的参与者在学习结束时显示了过度训练和联合相关问题的迹象，而在健美型组中没有观察到这种症状。结果表明，尽管可以使用重量或中等载荷对工作匹配的肥大来实现，但由于更高训练量的负面后果，重载方案可能无法可持续。在相关的研究中，Klemp等人。 [24]随机抗性培训的男性在每日8至12重复的装载范围或每日起伏的时装时，每周进行3次，每周进行3次，每周进行3次。在8周的介入期后，在肺炎主要和Quadriceps的条件下观察到肌厚的类似变化。结果支持对重载可以是在与较高体积负载结合时增加肥大的有效手段的理论。肥大的数据在研究方面更加刻量，等同于高负荷协议之间的组数量。我们的组[21]当训练训练的男性比2至4rm相比，培训3件训练的男性3件训练的男性，横向大腿的肌肉厚度增加了。相反，Mangine等人。 [22]报道在总体RT运动的8周后患有抗性训练群体的高负荷训练之间的肌厚度和中等负荷训练之间的类似变化;有趣的是，对双X射线吸收度衍生的瘦臂肿块的更大的收益被较重地注意到加载组。调查结果的差异可能归因于Mangine等人的设计。 [22]在套之间的重载群中的参与者休息3分钟，而中等载荷组中的那些只休息1分钟。相比之下，我们集团研究中的所有参与者[21]在套之间休息了2分钟。给定的研究表明，潜在的肥厚性损害在训练训练中使用短休息间隔[50,51]，可以想到休息时间的差异可能会对Mangine等人的结果混淆。 [22]。一些研究人员提出，跨越REP范围的训练可能会诱导纤维类型的响应，从而降低负荷促进I型纤维的肥大肥大优先增加，II型纤维的肥大肥大[52]。几种证据提供了本发明索赔的理论基础。对于一种，I型纤维被认为是“耐久性的”纤维，具有高容量来抵抗疲劳但相对低的力产生容量[53]。因此，可以想到，在与较轻的载荷训练相关联的张力下延长的时间可能有助于刺激这些纤维的程度，而不是较重的载荷训练。此外，在较高重复期间，H +的酸中毒和相应的累积可能会干扰II型纤维中的钙结合，从而在I型纤维上放置更大的负担以保持力输出[54]。来自低负荷血流限制的证据（BFR）培训对纤维型特异性负载响应的进一步理论支持，几项研究表明I型纤维的优先肥大[55-57]。虽然低负载BFR训练和传统的低负载训练具有固有的差异，但一些研究人员称为低负载训练“较高的低负荷血流限制运动”[58]，表明两种运动可能会引起适应性通过类似的机制行动。实际上，在传统的低负荷训练和低负荷BFR训练中，肌肉尺寸的相当增加，当肌肉发生故障时，在肌肉发生故障[59,60]时，可以在传统的低负荷训练和低负荷BFR训练之间看到。对BFR的肥大效应的详细讨论超出了本文的范围;有兴趣的读者参考近期关于该主题的评论[61,62]。尽管看似坚实的逻辑理由，但急性和长型研究的结果比较高与低负荷训练的纤维型肥大。使用表面肌电图（EMG）的令人信服的研究体系已经显示出更高的肌肉活性与低负荷相比，使用高负荷[63-67]。然而，表面EMG分析的固有局限性排除了吸引电机单元招募的推断的能力[68]。要考虑这些问题，Muddle等人。采用分解技术，当训练以高（70％最大自愿等距收缩）对失败进行的低（30％最大自愿等距收缩）载荷时，允许从表面EMG提取单个电机单元活动。射击射击肌肉中超过4000台电机单元的烧制列表的分析表明，较重负载需要招募较高的阈值电机单元，尽管这些结果在各个之间有所不同。相反，Morton等人。[67]报道，糖原在含量I型和X型型侧面的II型和II型纤维中的高（80％1RM）和低（30％1RM）载荷训练之后同样耗尽，表明在可用的电机单元池中的类似招聘。尽管有这些疑虑，但从文献中似乎很清楚，大量的高阈值电机单元被招募低负荷训练到肌肉失效;招聘是否相同，横跨装载区域仍然有点刻量。关于纵向研究，一些研究表明纤维类型的响应[70-72]，而其他研究则没有[16,73,74]。调查结果之间的差异可能是由于研究之间的努力水平的差异;表现出类似的纤维型适应的那些培训与显中失败，而那些患者患者似乎没有接受过失败的培训。如前所述，证据表明，在低负荷训练中实现了高度努力[42]，这可能是由于完全刺激最高阈值电机单元。有趣的是，两项研究实际上在具有较重载荷的训练时，两种I型和II型纤维都显示出更大的肥大[19,75]。鉴于看似的结果，这些结果表现出违反直觉无论负载的幅度如何，整个肌肉肥厚都是类似的证据如果在较重与较轻的载荷训练时纤维类型的肥大实际上更大，那么在磁共振成像和条件之间的肥大肥大测量中，可以解释始终如一的相似发现。努力实现对该主题的更明显的清晰度，最近的研究比较了载荷对单独的影响（一种具有非常高的I型纤维比例的肌肉）和腓肠肌（具有混合纤维型的肌肉）[26]。在受试者内的平衡设计中，参与者每周使用一条腿上的重载（6至10rm）在另一条腿上使用重载（6至10 rm），每周进行两组站立和坐着的Plantarflexion练习。 8周后，肌肉厚度和腓肠肌均显着增加肌厚度;负载量不会影响收益的幅度。这些调查结果对纤维型适应的载荷诱导的影响造成了疑问。但是，应该指出的是，该研究没有通过肌肉活组织检查直接评估纤维生长，从而限制了得出明确结论的能力。最近的荟萃分析包括进行肌肉活组织检查的研究，并比较低载荷与型I型和II型肌纤维CSA的效果，并在肌肉发育失败进行训练[76]。分析发现，低负荷与I型肌纤维CSA的高负荷之间没有显着差异。虽然该效果有利于II型肌纤维CSA的高负荷训练，但它们没有统计学意义（效果大小：0.30; 95％置信区间：0.05,0.66; p = 0.089），可能因为仅包括五项研究，分析仅包括五项研究。结果突出了对该主题的未来研究的需求。虽然研究令人引人注目的虽然可以通过跨越广谱的加载范围训练实现肥大，但它仍然不太清楚是否存在最大程度的肥大结果的最小阈值。最近的几项研究有助于澄清这一主题。在一个主题设计中，Counts等人。 [77]分配未经训练的男性和女性在一只臂中使用70％1rm的载荷进行肘部屈曲，而其他臂在不使用外部负载的情况下训练（即“No Load”组）。无负荷条件需要参与者在每次重复的全部运动范围内尽可能努力地合同其工作肌肉。在6周培训期后，在条件下观察到肌肉厚度的增加，导致作者得出结论，“肌肉生长可以与外部载荷无关，所以已经有足够的肌肉纤维进行机械纤维”Lasevicius等。 [78]还采用了一个受试者的设计，以研究在12周的研究期间是否存在用于肥大损益的最小负载阈值。研究人员与参与者培养了一个臂（肘部屈曲），一条腿（腿部压力机），然后随机分配对侧肢体，在40％，60％或80％1rm处随机分配培训。在每个会话中始终首先培训20％的1RM条件，然后调整替代条件中的集合数以匹配体积负载。结果表明，上下肢的40％，60％或80％1RM条件的CSA类似的增加。或者，20％1RM条件下的增益约为载荷率达到的一半。这些发现与Buckner等人的结果一致。 [79]据报道，二头肌Brachii肌肉厚度显着提高，当训练在70％1rm时训练，而在执行8周的肘部屈曲运动后，在未经训练的男性和女性队列中的15％1RM相比。尽管有奇怪的Counts等。 [77]显示与空载训练的标记肥大（至少在6周的干预中），似乎在下面加载的最小阈值损失受损。鉴于具有30％1RM的训练产生相当的肥大与重载的相当肥大[73]，可以推断出最小阈值在30％1RM的范围内。然而，重要的是要注意，在给定的1RM的给定百分比的重复次数在个体之间广泛变化，并且除了涉及遗传因素之外，特定值最终将取决于模态（自由重量与机器）等考虑因素，身体的面积训练（例如，上部与下部），单个与多关节练习，也许是其他[1]。另外，虽然它一般似乎在重复连续内提出的理论不一定适用于肥大，低载荷的培训往往会产生比具有中等到高负荷的训练的更具不适，不易令人满意的感知施加的额定值[80,81]。因此，从实际的角度来看，具有中等负荷的培训可能更令人愉快，这也可能影响长期依从性。表2中提出了对该主题的研究摘要。4.肌肉耐力局部肌肉耐力，可操作地定义为使用次颌骨电阻时抵抗肌肉疲劳的能力[82]，声称在重复连续体的向右方面最佳，对应于15次重复（见图1）。拟议与这种训练相关的适应性已归因于改善的缓冲和氧化能力，毛细血管化和线粒体密度的增加，以及增强的代谢酶活性[3]。肌肉耐力可以在绝对或相对基础上表达。绝对肌肉耐力涉及以固定负载执行尽可能多的重复的集合。例如，国家足球联盟结合使用了台面压力试验来评估肌肉耐力，从而将225磅（102千克）升到肌肉衰竭;负荷与运动员的体重或绝对强度水平无关。或者，通过以尽可能多的重复，通过将负载提升给定百分比的1RM的载荷来评估相对肌肉耐久性。尽管对于相对肌肉耐久性测试没有通常接受的潜水率百分比，但通常通常使用40％至60％1RM之间的载荷进行评估。　　点击查看：查看文章剩下部分更多有生物学文章更多医学分类文章使用文档翻译功能　　免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。　　来源于：mdpi
2021-04-07 18:40:39
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放松长出更多的头发？
Relax to grow more hair放松以生长更多的头发已经发现应激激素通过皮肤细胞来信号来抑制小鼠中毛囊干细胞的激活。当该信号传导被堵塞时，刺激毛发生生长。强调人类，注意。　　当美式足球四分卫亚伦·罗杰斯(Aaron Rodgers)在一个赛季糟糕的开局后告诉球迷放松身心时，他几乎不知道自己也在给头发护理小费。在漫长的大流行一年之后，他的建议现在特别有帮助。约有四分之一感染COVID-19的人在症状发作后六个月出现脱发1，这可能是由于感染和恢复的折磨导致的全身性休克。长期以来，慢性压力与脱发有关，但是将压力与毛囊干细胞功能障碍联系起来的潜在机制尚不清楚。Choi等人在《自然》中撰文。2揭露鼠标中的连接。在一个人的一生中，头发生长循环三个阶段：生长（Anagen），退化（卡塔根）和休息（遥控器）。在Anagen期间，毛囊连续推出一个生长的毛轴。在卡塔根期间，毛发生生长停止，毛囊的下部缩小，但头发（现在称为球杆发）仍然存在。在纬纱期间，俱乐部头发仍然休眠一段时间，最终脱落。在严重的压力下，许多毛囊过早进入遥感，头发迅速下降。　　毛囊干细胞(HFSC)
2021-04-06 20:44:32
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超硅酸和扭转染色质纤维,竞争通过蛋白来驱动回路挤出
超硅酸和扭转染色质纤维之间的熵竞争通过伪拓扑结合的休蛋白来驱动回路挤出 RenataRusková1,2 和Dušanracko1，* 　　引文：Rusková，r。 RACKO，D.超硅酸和扭转染色质纤维之间的熵竞争通过伪拓扑结合的CONSIN驱动回路挤出。生物学2021,10,130. https://doi.org/10.3390 /Biology10020130　　学术编辑：伊恩威尔和卡罗琳A.奥斯汀　　收到：2020年12月3日　　接受：2021年2月3日　　发布时间：2021年2月7日　　出版商注：MDPI在发布地图和机构附属中的司法管辖权索赔方面保持中立。　　 版权所有：©2021由作者。被许可人MDPI，巴塞尔，瑞士。本文是在Creative Commons归因(CC)许可的条款和条件下分发的开放式访问文章　　1 聚合物研究所，斯洛伐克科学院，DúbravskáCESTA3,84541布拉索夫，斯洛伐克; renata.ruskova@savba.sk。2 塑料，橡胶和纤维(IPMFCFT)，化学和食品技术，斯洛伐克理工大学，81237 Bratislava，斯洛伐克 简单的简介：染色质动力学和染色质结构是聚合物物理学和活性生物过程的双向关系。由于对计算生物学和建模领域的研究，计算机模拟在研究这些复杂关系方面是必不可少的。现在普遍认为，在染色质的中间排序范围内发生的环状结构是通过涉及专门蛋白质(结构维持络合物或SMC)的环形挤出机制形成。虽然SMCS的电机活性很长一段时间，但最近发现了Cohesin的运动活性(戴维森2019)。虽然Cohesin的运动活动的证据缺失，但是计算机模拟发现了可以有效地驱动Loop挤出的其他机制，但计算机模拟已经发现了没有SMC的运动活动。这些机制考虑了通过渗透压转录驱动的环路挤出或熵驱动的环挤出。在以前的模型中，我们已经表明，通过在转录期间形成的perectoneme，可以在机械上按压携带手铐构象的休蛋白，在手铐的接头部分上施加压力。在当前的工作中，我们使用粗粒化分子模拟来进一步探索由超录制驱动的挤出，同时采用更低的超级超录。此外，最近的作品有利于辛酸在纤维上的非拓扑结合，这将解决一系列拓扑问题，同时绕过坐在DNA上的其他分子机械。我们通过计算机模拟显示，超卷绕可以驱动环路挤压而不利用机械推动Cohyin手铐的接头部分。因此，该工作解决了分子生物学中的当前问题，并采用了研究中的先进方法和原始解决方案。　　摘要：我们提出了一种用于休尼蛋白介导的环形挤出模型，其中环路挤出通过超硅酸纤维和扭转的染色质纤维之间的能量差来灌注。通过不同的阴性摩擦在Cohonein环和染色质纤维之间的施加摩擦来控制不同水平的阴性超级含量。通过与TOP1相关的RNA聚合酶产生负超级卷的速度保持恒定，并且对应于每秒10个转动。该模型通过粗粒分子模拟测试，在普通纤维和周围介质的2至200倍之间的各种摩擦范围内进行测试。较高的摩擦允许积累的超级煎锅，而产生的挤出速率也增加。所得对给定范围的研究摩擦的挤出率在1至10kbps之间，但观察到高摩擦处的速率的饱和度。计算出的联系地图表明在较低水平的超录体中获得的定性改善。数学方程的配合定性地再现了从仿真获得的超级录的环尺寸和水平，并支持所提出的熵驱动挤出机构。 Cohesin环在纤维上伪拓扑上束缚，该模型表明拓扑结合不是必需的。关键词：DNA;染色质;聚合物;分子动态;粗粒模拟;超级录;环挤压　　 　　　　1. 介绍　　DNA是一种高度结构组织的生物聚合物，允许活细胞中遇到的高水平压实[1]。从其双螺旋结构开始，可防止分子绕其轴线自由旋转，进一步缠绕蛋白质，产生称为核蛋白的DNA蛋白质复合物[2]。核体是染色质的基本构建块。结果，染色质更准确地看到比分子更准确地看到纤维。每单位长度DNA的核体的数量因生物体对生物而变化[3]。通过接头DNA分离核体，接头DNA的尺寸在扭转刚度方面确定染色质纤维的生物物理性质[4]。　　此外，在更高水平的组织中，染色质纤维形成环。首先在20世纪70世纪70世纪70年代末端观察到循环的溶解中期染色体，其显示出约100kb的环蛋白支架[5]。在20世纪80年代初提出了一种形成这些环的第一广义机制，而提出了在环形成中参与的专用蛋白质复合物的存在[6]。自20世纪90年代以来，我们已知三种称为结构维持的蛋白质或SMC，能够进行这种作用，即凝结I和II和Cohyin[7]。在2010年代初期，通过克莫摩尔组构象捕获方法，Hi-C的方法确认了环间染色体中的环的存在[8-10]。观察到的接触概率的区域进一步被命名为拓扑关联结构域(TAD)可能是由于与细菌染色体中长期存在的拓扑结构域的相似性。如今，SMC在来自细菌对人类生物体的环形成和染色体组织中的作用通常被接受[11]。虽然SMCS的电机状活动的直接证明是待处理的，但它已经规范了很长时间，并且由Marko等人提出了第一个模型。 2012年[12]。多次实验表明了凝结夹蛋白运动活性的证据。较少，最终由Dekker等人提供第一个直接证明。通过使用荧光显微镜的视频记录，显示由Coninsins[13]显示不对称的环形挤出。 Cohesin的电机活性是一个更复杂的故事，并且只有最近的论文在脱蛋白DNA中显示出弱的运动活性，并且在体外实验中存在蛋白质载体Nipbl [14]。随着时间的推移，出现了几种用于蛋白质介导的回路挤出机制的机制，其中蛋白质可以作为活性电机起作用，其中仅通过粗粒模拟仅少数少数已经进行了建模和模拟[15]。在其他机制中，现有模型提出了蛋白质和蛋白质的起伏作用　　通过转录[16]或通过渗透压驱动的挤出方法[17,18]。　　在转录驱动的环挤出的情况下，我们提出了一种模型，其中在转录期间产生的超级卷轴从Cohonein环的一侧积聚，这是Cohyin [19]的染色质纤维夹杂物的有利图片之一。模型中的童宾戒指拓扑地以手铐的形式拓扑上拓扑。通过推动的超级卷轴推动手铐的关节部分，移动环并挤出环。被证明的模型在模拟对称和不对称环挤出方面是成功的，并且它足够快，以模拟每秒千克底对的生物学相关速度的挤出。同时，它解决了沿着超录的梯度自然移动的运动方向性的问题，从回路内的超录到域的边界。该转录也是在细胞中自然发生的过程，因此为环路挤出后的驱动力提供了优雅的解释。 US早期考虑的转录驱动环挤出的模型[20]，涉及通过转录诱导的超铜诱导的染色质纤维直接推/挤压核苷酸纤维。在我们之前的工作[20]中，我们还考虑了所需的整个超级锆循环以重组的情况，因为它通过与坐在所形成的环基底部的CTCF蛋白质接触来阻止植入的CTCF蛋白质[20]。在这里，考虑到超级硅酸和扭转染色质纤维之间的熵竞争导致环路挤出的模型，我们集中了在生成相对简单的环路形成TAD的情况下。众所周知，众所周知，在活性基因[21]的启动子附近，在转录开始之后，Cohesin环分开该区域，其中超录的区域可以通过相关的DNA拓扑酶的作用放松。用CTCF在TADS边界[22]。在我们目前的模型中，我们专注于考虑一种转录RNA聚合酶的最简单情况，以恒定速度进展，并且不会处理如此有趣的问题，因为如果我们有两个会聚或发散聚合酶会发生这种情况。　　在过去两年中发现的范围中，我们对Tran-Scription驱动的环路挤出的计算模型需要与最近的实验结果进行调和。首先，我们以前的模拟中遇到的超级录最终变得非常强大，这尚未在人染色质中实验实验观察;此外，这种密集的超级录制将导致观察在接触贴图上的抗对角线特征，这是不希望的。其次，也许更重要的是，Davidson等人的作品。 [14]和Kim等人。 [23]表明，休肽在最伪拓扑上或非拓扑上以最伪拓扑或非拓扑纤维结合，因此转录驱动的环挤出不应利用在Cohesin手铐的接合部分上推动。非拓扑结合还为避免通过实验最近观察到的分子机械的蛋白质或SMC的葡萄蛋白或SMC的最简单的解决方案[24]提供了避免了分子机械的简单方法[24]。　　因此，纸张的目的是展示转录驱动的环路挤出的模型是否可以根据新的实验发现，以及转录仍然可以在较低水平的超录和休宁装载时驱动环挤出的时间以非拓扑方式在纤维上。最后但并非最不重要的是，我们表明这种环境中的转录驱动挤出仍然能够在生物学相关的时间来控制环路挤出，并且其机制可以通过与环路挤出的熵模型找到相似度来解释。　　2. 材料和方法　　我们在可伸展的模拟包装中对柔软物质进行了粗粒的分子动力学模拟[25,26]。该模型由几个关键组件组成。首先，我们使用圆形串珠链具有扭转刚度，以挤出染色纤维的一部分。使用圆链以代表染色质纤维的原因是消除聚合物末端的尺寸效应和效果。染色质纤维的一个珠子对应于σlj= 10nm，其含有400bp的DNA缠绕在两个核体[27]和〜70 bps的接头DNA。我们的串珠链的总尺寸为150个珠子，其表示较小的60kbp循环。珠子通过强烈的谐波电位束缚，并且安装了以排除排除的体积的完全排斥的相互作用电位。此外，我们施加弯曲刚度Kb = 5，使纤维持续长度为50nm [28]。典型的串珠链模型没有扭转刚度。为了将扭转刚度包括到模型中，我们包括额外的虚拟珠子，该虚拟珠子没有排除的体积相互作用，并且仅展示具有周围介质的流体动力阻力γ。这些额外的珠子相对于染色质链的主轴连接，它们设定为γ=γr= 1。随后，这些围绕围绕扭转电位互锁，该扭转电位为扭转变形产生能量惩罚。在我们之前的工作中可以找到如何建立具有扭转僵硬的聚合物模型的参数和详细程序，并在我们之前的工作中找到[29-31]。　　此外，为了模拟Cohesin环，我们使用较小的串联螺纹以伪拓扑方式拧在圆形染色质链上，用单环与两个纤维一起形成。环由14个珠子组成，每个珠子表示10nm。这使蛋白质的最大尺寸在约50nm长的杆状配置中，在实验报道的10和20nm之间的纤维上螺纹上的开口的尺寸为[32]。为了模拟咖啡蛋白和染色质纤维之间的摩擦，水动力阻力γ(XC)=γc的虚拟围绕珠粒和相邻的真实珠子是　　对于在环的内横截面中发现的特定珠子的增加，沿着模拟光纤定义为XC。在模拟中，我们调查了增加阻力γc对累积超录和环路挤出速度水平的影响，而我们使用γc的值在比实际珠粒γr= 1的拖动大的2到200倍之间。要在光纤上加载环，我们使用了Bonato等人描述的修改方法。[33]。首先在折叠的手铐构象上围绕装载珠子(XC= 0)定位，其缠绕在纤维周围的两个珠子的两个环。在下一步中，重新安装咖啡蛋白的弯曲刚度，从而导致折叠的手铐配置的开口。除了这些初步步骤之外，还除去了产生手铐配置的接合部分之间的珠子之间的键。同时，Cohesin环和装载珠之间的排除体积相互作用增加到3σB(同时在1σB处保持纤维珠子之间的排除体积)，以防止伪拓扑螺纹环从链条滑动。排除体积的增加的尺寸可以代表RNA聚合酶+TOP1电机的增加，这在纤维上装载后，开始在环后面的超级录制。表S1中提供了具有我们粗粒模型中采用的相互作用参数和模型方程的珠子设置的概述。　　与古典串珠式型号相比，我们模型中的另一个先进特征是表示引入负超细量的有源生物分子机的电动机。概念上，该电动机由与TOP1 TOPOISOMERASE相关的RNA聚合酶组成，所述拓扑酶消除正超级录制，留在系统中仅留下负极超芯片的助焊剂[34]。在以前的作品中，我们显示了两个电机的实施，以恒定的速度和恒定力引入负超级录制[30]。在本模型中，我们使用电动机引入负面超级录，恒定速度为每秒10个转换。　　在我们的模型中实现的一个新功能正在移动缺口的刻痕，允许释放超录。这些放置在移动的Cooin戒指之前放置了一个珠子。我们已经实施了该特征，以消除模拟的尺寸效果，并结合一个假设，即通过TopIIB的TAD边界在TAD边界处快速地放松的超录的假设[22]。　　为了校准我们的模拟时间单位，我们使用与我们在超级录制上的工作中的工作方法类似的方法作为DNA的衰退的驱动力[35]。我们首先进行了一系列模拟，以找到模拟电动机的旋转速度，其中γc=γr= 1，即在池内和纤维之间没有过度摩擦，并且未观察到超录的积累。我们在每36,000个集成时发现了我们的电机一次。随后，我们在非常长的仿真运行中观察到非常长的模拟，并且没有观察到池内环的视觉扭动或明显推动。我们的集成步骤设置为Δτ= 0.0025时间单位，一个完全旋转花了90个时间单位。接下来，我们确定了关系模拟时间单位与DI SeTefano等人使用的方法之间的模拟时间单位和物理时间。这样的时间单元对应于Stokes的时间τ=6πησ3/ kbt =4.5μs*η，其中η是周围介质的粘度[36]。为了每秒获得10个轮换，我们认为周围介质的粘度是纯净水的240倍。该值是合理的，因为在实验上报告了活细胞中的分子吹拍存在的粘度值，纯水的220,000倍[37]。 γC= 2γR的最长模拟需要三周时间才能模拟，并且最短的时间，γC= 200γR的运行，花了大约两天。通过使用增加的粘度来校准有助于节省计算时间并使通过摩擦速度更快地进行摩擦介导的环路挤出的模拟。　　此外，我们采用了计算分析工具来计算挤出的循环中的扭曲和扭曲先前[38]。　　3. 结果与讨论　　3.1. 粘着剂施加的摩擦力控制毛圈的挤出速率 　　正如我们在介绍中提到的那样，目前有几种现有机制驱动环路挤出。最近发现Cohesin可以表现出弱的电动机，积极挤出染色质纤维。在NIPBL装载机存在下，该活性在体外实验中显示了剥夺DNA的体外实验[14]。在使用的能量方面相对较弱，但在2.1kbps的挤出速率方面，这种电动机活动相对较弱[14]。除了Cohesin作为电机的经过验证的能力，还有其他不同的机制，提出有效地挤出纤维并因此能够增强挤出[16-18]。这些包括纯粹衍射回路和转录驱动的挤出。在我们以前的转录驱动挤出模型中，我们表明，转录过程中产生的超级卷积可以非常高效，强大用于挤出环[18]。然而，我们之前的模型本质上预期的Cohonein环的手铐构象和机械推动了手铐的关节部分上的新出现的超级卷轴。因此，我们想测试具有转录诱导的超级录的模型是否仍然可以增强改性条件下的环路挤出。在这些条件下，休蛋白由具有两个纤维的单环表示，但仍然在环和纤维之间诱导摩擦。纤维和休蛋白之间的摩擦水平旨在用于控制积累的超录的水平，并且可能是环挤出速率。尽管可以通过改变电动机的速度来控制超级录的水平，但超录的产生速度是通过RNA聚合酶产生的每秒约10转的生物固定参数[39]。因此，我们假设改变产生超级录制的电动机的速度是不正确的。我们考虑改变Cohesin和纤维之间的摩擦作为最佳选择。 Stigler等人的实验工作。表明这种摩擦可以非常高，使得Cohesin的自我扩散在没有主动过程的帮助下，在生物学上合理的时间内有效的环路挤出需要太长的时间[40]。另一方面，Co的摩擦和纤维之间的摩擦不仅会通过影响纤维的轴向旋转而改变超级录制，而且还将施加更高的粘性和纤维的互平移运动，即环的扩散。这使得摩擦与池中的累积和共同扩散之间的关系相当不普通，并且需要被模拟探索。　　这决定了模拟中的第一步，当构建模型之后，我们通过施加的池内和纤维之间的不同摩擦进行了一系列模拟。这些模拟在挤出速率作为摩擦的函数方面表现出明显的效果和系统依赖性(图1A)。首先，我们观察到通过使用所谓的伪拓扑结合中的纤维的单个环来挤出环挤出[14]。在下一步中，我们使用模拟时间评估了循环的大小。计算出的循环大小L相对于模拟时间导致循环挤出速率，我们稍后在讨论结果中显示(图3)。从模拟中，我们观察到，在从电动机朝向由圆形串联环的域的方向上向圆形串联的磁盘的相对侧向远离串珠，沿着圆形串联表示的域的相对侧，沿着圆形串联的侧面的相对侧，绕环的持续运动方向地挤出。链。这种定向运动即使对于在γc=2的水平施加的情况下施加的非常低的摩擦而占上风。在池内和光纤之间非常高的摩擦的情况下，运动更加直接，循环尺寸的瞬时值的波动得多图1b)。挤出也变得非常对称。在模拟中最高γC的情况下整个环的挤出时间比最低γC=2快15倍。在采用低γ的情况下，挤出变得更加随机和不对称。仿真还表明，当γc从2〜20的增加速度升高4次时，环挤出速率对摩擦的依赖性饱和饱和，但进一步增加了γc的10至γc= 200倍速度挤出2次。这表明存在最佳摩擦的值介导环挤压，之后环挤出速率达到其最大值，后来较高的摩擦，挤出可能会降低甚至停止。然而，在我们的模拟中，我们不会探索高的摩擦，因为这需要减少集成步骤，并且在计算时间方面会使模拟不可行。　　 　　(a) (b)　　图1.环路挤出的模拟。 (a)回路尺寸显示为Cohyin环和染色质纤维γc= 2,5,200和200之间的四个摩擦设置的时间依赖性。图表表明环路挤出率增加，摩擦较大环的位置。红线显示通过提出的差分方程系统的数值求解来获得的配合来描述熵驱动挤出的过程(方程(1)和(2))。(b) 在它们的尺寸方面，循环各个臂的环形挤出的进展被计算为环在臂上的位置和电动机的位置的差异。该图表明挤出变得更随机，用于γC的较低设置，使挤出也更加不对称。作为施加摩擦的函数，在挤出回路内的超煎料的积累中也发现了差异。我们在挤出回路内评估了挤出回路内的超级录，而超级录的数量和密度(图2)。为此，我们计算的挤压环中的卷曲和扭曲，该挤压环绕在染色质纤维上的幼枝上的核苷酸纤维的位置χc界覆盖。计算的扭曲和扭曲的总和根据富勒的定理提供了链接数ΔLK的值[41]。这可用于计算SuperCoiling的密度为σ=(LK LK0)/LK0 =ΔLK/ LK0，其中LK0是缓和状态的连接数，并且在这里，它将对应于松弛DNA的匝数的数量LK0=〜40转束[42]。在挤出回路期间，通过纤维的弛豫部分的流入来宽松地放松环路中的超级录制，而且通过纤维的轴向旋转来通过轴逸出通过环。在模拟期间，执行从几十到数百个电动机的旋转。这与循环的大小一致，即60 kbp;因此，整个纤维的挤出应该花费10多秒钟的时间。以每秒10个转率的速率引入超级录制的聚合酶的总旋转数量应为数百个。计算的链接号表示，在大伽马的情况下，放宽约87.5%的旋转。在具有低γC的模拟的情况下，由于轴向旋转以及将超级硅酸盐部分的超级滤育物流过池内环的染色蛋白中的超级螺旋部分中的超级涂层溶解到环中，回路均损失高于99%的旋转。链接号的波动在其幅度方面主要来自扭曲的波动。在具有较低设置γC的系统的情况下，整体波动更加强烈。在摩擦较低的情况下，超录的积累具有强烈的非平衡特征。另一方面，在更大的摩擦力的情况下，　　超螺旋的积聚强烈地限制了轴向旋转引起的超螺旋的渗出，而超录的电机与幼耳的位置梯度快速重新建立，产生线性依赖性Δlk随时间推移。　　 　(a) (b)　　图2.超级录的模拟。(a)图表显示了白色公式ΔLK=ΔTW+ΔWR的链接号的累积。链接号的累积显示为在Cohyin环和染色质纤维γc= 2,5,20和200之间的四种摩擦设置中的时间依赖性。(b)作为σ=获得的超级录制的密度ΔLK/L.红线是由求解描述超级录制的差分系统的辅助系统，其具有由池内位置限定的移动可渗透的边界。　　3.2. 转录驱动环挤出的数学模型为了理解和解释在模拟中看到的挤出机制，可以想到纤维的超硅和扭转部分的熵竞争。奥兰蒂尼等人研究了类似的问题。对于用Sliplink分离的圆形聚合物链上的两个竞争结[43]。在本文中，作者表明，增加应对颗度的拓扑复杂性降低了聚合物的构象空间。因此，具有更复杂的结的分子部分试图通过通过由Sliplink分开的边界拉动较大的聚合物来增加其熵。因此，在一个类比图像中，人们可以思考压实的超底环，试图通过通过池蛋白环拉动纤维的宽松部分来恢复其熵。然而，用于纤维超级钻井和扭转部分的竞争模型对模拟的困难造成更多困难。这是因为，与奥兰蒂尼等的问题不同，我们的系统不是拓扑限制。超级录制可以通过轴向旋转逸出。即使我们通过摩擦限制轴向旋转，Cohesin的扩散运动仍然可以有效地从挤出回路中擦除超镀。因此，需要考虑更复杂的动力学均衡。在动力学平衡的情况下，电机连续引入超级录。在该模型中，内在的最小能量点是池内坐在聚合酶的位置时。然而，由于代表聚合酶和Cohyin环之间的珠子之间的排除体积的增加，这是不可能的。因此，系统降低其能量的唯一方法是通过从转录部位前进的Cohesin环，这将纤维的松弛部分诱导进入环路。这导致能量下降;但是，超级录上很快补充;因此，CoInin再次移动以获得新的能量最小状态(视频S1)。以这种方式，通过Cohesin运动挤出环，其遵循最小能量路径为了对该图片进行数学描述，可能需要描述沿纤维超螺旋的非平衡演化。为此，我们使用了非平衡扩散的Fick第二定律，并按照Brackley等人的建议平衡了沿纤维的超卷曲。在他们的超卷随机模型中[ 44 ]　　其中σ表示沿着距离X的超级录的密度，距离X的距离X表示在模拟链上和模拟时间τ上表示。尽管这里的超录的扩散性在此表示为位置Dσ(x)的变量，但其在沿光纤模拟中的围绕围绕围绕围绕围绕围绕围绕的γr的值相同，并且为所有x设置为γr= 1除外Cohesin XC的位置。该值在Cohesin XC的位置增加，使得DC=Dσ(XC)=KBT/γc=DσγR/γc，具有ε= kbt = 1。最初，在时间τ= 0时，纤维是扭转的松弛σ(x，τ)= 0.对于次τ> 0，在数学上连续地引入超级录制的X = 0的位置在哪里，被视为边界条件的设置(∂Σ/∂T)生产速度为Σp= 10次旋转。该等式在区域X C <0，XC>内求解，该XC<0，XC>表示环的尺寸。因为Cohesin的运动是我们所提出的模型中最突出的特征之一，所以这需要包括在解决方案中。因此，我们需要描述Co的运动，并解决超级录的扩散作为移动边界集的问题AS(∂Σ/∂T)x=Xc=Dσ(∂σ/∂x)dσ(xc)(∂σ/∂x)[45]。Cohesin的运动可以通过覆盖Langevin方程的位移方程来描述，在这里我们忽视了等式的嘈杂部分。　　点击查看：下部分内容更多生物学分类文章更多医学分类文章使用文档翻译功能　　免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。　　来源于：mdpi
2021-03-24 14:10:40
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超螺旋和扭转松弛染色质纤维竞争粘着蛋白驱动环挤出
　　　超螺旋和扭转松弛染色质纤维之间的熵竞争通过伪拓扑绑定的粘着蛋白驱动环挤出。查看：上部分内容等式右侧的术语最初描述了在场中移动的颗粒的能量电位的变化。 γC反映运动期间能量的耗散。应当注意，光纤和环之间的摩擦值不是模拟的结果，而是被引入到模型中的参数设置。模拟从第一个原则开始的摩擦将需要就业的就业，并且它将遇到从问题的计算复杂性开始的几个问题[46]。最近进行了具有可比大小的染色质纤维的原子计算机模拟，而83 kbp的系统由10亿原子组成[47]。然而，由于使用100万CPU，因此只有可能的仿真才能，而实时的秒或分钟的时间尺度远远超出原子模拟的范围，因为我们无法利用粗粒度的时间单位。如果能够承接这种数量大小的模拟，则可以探讨摩擦系数，作为依赖于休蛋白环质量，其流体动力阻力等的测量性能，其是等式(2)的一部分。相反，在我们的模拟中，我们探讨了Supercoiling和Loop挤出率的行为，了解广泛的摩擦，这是参数设置。因此，环本身可以甚至是固定的，并且我们仍然可以获得对给定的摩擦设置的相同模拟。采用的广泛摩擦是基于Stigler等人的实验工作的合理性。 [40]，这表明摩擦可以非常高。物理上，摩擦从表面粘附，表面粗糙度和变形的组合产生。基于Stigler等人报告的结果。 [40]，由于存在单独的核体，核心阵列和其他蛋白质障碍和机械，染色质的分子表面似乎非常粗糙。在我们的模型中，我们假设由摩擦参数γc的给定平均设置表示的障碍物的均匀分布。然而，原则上，串珠模型还提供了在由串珠模型中使用的特定粗粒粒度给出的分辨率内实施特异性特异性摩擦的可能性。这将是有趣的，例如，调查效果由于染色质折叠引起的摩擦局部调节以及蛋白质/ DNA调节中心的存在，例如在微型接触图上鉴定的蛋白质/ DNA调节中心的存在[48]。与此同时，我们认为等式(2)的正确术语是与超级录制的能量下降相关的内部能量的变化，这是一旦Cohonein在运动中进步一旦进入循环的新的轻松部分。在我们的数学模型中，我们假设Cohonein运动诱导的超级煎锅暂时的能量推动幼耳运动和环路挤出。超级录板的能量可以表示为U =K.ΔLK2，其中常数K表示纤维力相互作用的能量，例如粘合拉伸，角度弯曲和扭转柔性[42]。　　描述非平衡扩散的二阶微分方程对于仅对有限的问题组进行分析解决方案是无贡力[45]。因此，需要在数值上提出上面提出的具有上述移动边界的微分方程系统。等式求解并装配在环尺寸上并沿着模拟轨迹获得的连接数。参数dσ和k通过串联拟合在所有轨迹上均匀，具有特定值γc。拟合依赖性在图1和2中示出，以及通过粗粒模拟获得的环尺寸和链接数。通过一个环的两个纤维获得模型参数的值。随着我们的一组方程在一个侧面的一个尺寸中对一个尺寸进行了一个问题，在另一侧的休闲素边界上，因此应该减半所获得的系数，以便适当地掌握穿过由单环拥有的两根纤维发生的事实。如Bonato等人在论文中下划线。，使用类似的数学建模方法来描述沿着纤维的幼耳环的运动，数学治疗的这一方面没有定性地影响结果[33]。　　对于Supercoiling的扩散性值，Dσ=1.6的差异值良好，与Forte等人这样的编织聚合物的perectoneme动态研究获得的值。 [49]。在他们的研究中，作者观察到扭曲的动态比扭曲的动态更快，而所得分离的扩散性是DTW= 2.0和DWR = 0.1，使超级录的扩散性作为加权平均值，每个基于贡献系统是适应稳定的本谱或直链构象。在我们的模拟中，我们还看到ΔLK的波动在更大的扭曲波动波动中受到更大的影响，这意味着扭曲的动态更快。另外，我们注意到，从变换σ2/τ获得的实际单元中超级录的扩散性将远大于Dekker等人观察到的整个perectonemes的扩散性。d = 0.1kbp2/ s[50]。然而，Supercoiling沿着纤维的扩散性与实验观察到的DNA的预期旋转迁移率均匀，该旋转率是每秒数千次旋转[51]。如从模拟中观察到的，在数学建模的情况下，在大伽马的情况下，沿着纤维沿着纤维的超磁性梯度的平衡状态相对快速地重新建立了咖啡蛋白的每次运动后，随着COLENIN限制损失的高摩擦超录(视频S2)。结果，环路的平均超级录的值随时间相当线性而增加。另一方面，在低γ的情况下，随着由Cohesin形成的半透边界允许通过轴向旋转到更大程度(视频S3)的半透边界来更依赖于纤维的梯度更依赖于纤维。结果，ΔLK的平均值开始在环路挤出的后期阶段更强烈地增加。这与预期相一致，在无限的长环中，超级录板的平均密度将接近由聚合酶引入的转弯比率与平均环路挤出速率。另外，我们想强调，本节中呈现的数学模型的目的是不提供完全定量的处理，以精确地描述体内的环路挤出;相反，我们旨在在模拟数据之间的定性协议方面提供额外的支持，并从基于Cohyin环和染色质纤维之间致摩擦介导的转录驱动的环挤出的所提出机制的数学模型来提供额外的支持。　　3.3. 朝向熵驱动的环路挤出，渗透压和其他模型对于值k，超级录制的能量常数，我们获得了kSim= 3.4 103的配合的值。每只臂的减半值为1.7 103，类似于voldodskii给出的能量常数的值作为k =1100，它被称为无量纲常数[52]。另一方面，指出常数的尺寸可能是每BP [42]。在我们的情况下，我们在等式两侧的无单位珠子方面使用任意单位;因此，单位的变化不会改变从拟合中获得的常数。由于我们模型中的力场的内部设置，能量常数的装配值的差异很可能是由于我们模型中的力场的内部设置，并且可以在未来的工作中得到改善。为了解除对挤出作用的其他力量的贡献，需要进入能源术语的更详细描述。例如，Bonato等人。已经表明，染色质刚度和压实在增强扩散环挤出方面发挥着关键作用[33]。在它们的模型和随后的数学描述中，他们提出了循环的内部能量的变化遵循等式U(XC)/ KBT = 8LP / X2 + C日志(XC)，其中等式右侧的第一项表示由于环尺寸的增长，所降低的染色质刚度导致的能量惩罚，第二项代表循环的熵成本。当这些术语被添加到通过超铜u =K.ΔLK2的能量(等式(2))的能量给出的能量术语时，K降至1550的拟合值(C= 0.03);然而，拟合的质量保持不变(图S1)。通常，将更多术语添加到功能上降低自由度，并且如果没有改善，则保持相同的质量。另外，人们可以思考以支持环挤出的其他能量贡献，例如在模拟的早期阶段中打开Cohesin环的折叠构象。一方面，将扩散模型使用的能量功能掺入我们的模型提供了一种用于合并两个模型，其既通过熵机构提高了环路挤出的两种模型。另一方面，提供由弯曲，伸展，展开仅作为恒定速度，即无限能量电机等的池内，展开Cohesin的能量术语和去耦能量贡献的严格描述超出了恒定速度，即无限能量电动机等的范围本文。此外，我们工作中的粗粒度和博纳等人的水平目前不同，这与结果的直接比较是复杂的。因此，我们打算表明所提出的机制仍然能够以不同水平的摩擦，累积的超录和非拓扑结合的互联器驱动环路挤出，并且通过数学描述支持的概念证据模拟。随着能量术语∂U/∂X是化学电位μ的定义，通过化学势的变化驱动的环路挤出可以被认为是熵过程。通过在缓和侧上的超粒子侧和μ(σ= 0)上的移动休闲侧，μ(σ，p +π)确定的界面上的化学电位的差异对应于渗透压的定义。因此，当界面上的浓度差驱动溶剂进入浓缩相时，可以想到渗透过程的类比。在我们的情况下，溶剂将由纤维的松弛部分表示，该纤维“溶解”挤出回路内的积聚的超卷轴。染色质纤维的相似流量在通过渗透棘轮[53]的环形挤出机理中的作用，其中纤维“溶解”纤维上的Cohesin环的浓度。 　　3.4. 生物学背景和影响　　如前所述，现在，涉及涉及专用蛋白质存在的环路挤出机制的环路及其形成。对SMC蛋白和机制可以进行挤出的作用，已经实现了不太达成的共识。我们现在知道Cohesin能够自动运动运动活动。这在CA消耗的ATP能量方面显示出相对较弱。每秒每粘着蛋白1.7 个ATP分子，但在挤出速率方面非常有效，2 kbp [14]。另一方面，在通过实验所示的Cohesin的电机活性之前，可以增强环路挤出的其他生物和生物物理方法是通过计算机模拟发现[16-18]。在转录驱动的环挤出的情况下，已知RNA聚合酶是最强的生物分子电机之一[54]。正如我们之前所示的那样，RNAP+ TOP1复合物产生的负超级卷轴可以是在环路中保存的高水平超录的环路挤出的非常有效的驱动力[16]。在第3.1节中，我们表明，即使通过轴向旋转连续放宽到低水平的大部分，所产生的超录的能量仍然代表驱动环路挤出的有效力。图3A示出了作为染色蛋白纤维和尼蛋白环之间的每种摩擦的摩擦设置的平均值获得的环形挤出速率为γC= 2,5,20和200的摩擦纤维和尼蛋白环的每个设置。环形挤出率被示为作为施加摩擦的乘积的函数。如图所示，随着累积超录数的能量增加，环形挤出速率仍然随着摩擦力的增加而增加，但是它遵循对数关系，显示对环路挤出率的饱和效果。生物学上，速度应该是可以在分钟内挤出整个人类基因组[14]。我们可能会发现与0.5-2kbps [14]之间的实验测量结果一致的生物相关率主要用于γC20的较低设置。 　　 在将数量ΔLk与最低摩擦γc=200的距离的距离从2℃的距离连接到60kbp的距离，在60kbp的距离范围内的距离为60kbp的距离，相应的平均水平。然而，这些值代表了链条的总价值，而实际上，超级卷轴从转录位点(TSS)X = 0的位置朝向Cohonsin的位置的释放部位产生梯度，X = Xc 。在给定珠粒上计算的位点特异性链接号ΔLk可以被认为是超录σ的珠子的局部密度。以这种方式，对于γc= 200，在模拟中表示转录位点的珠子位置测量和建模的值达到σ(x = 0)= 12%。同时，超级煎板朝向休蛋白的位置下降，其中该值由σ(XC)的半透边界保持= 5%。视频S2和S3中给出了从数学模型获得的链条和模拟时间的ΔLk的演变。在图S2中给出了随着模拟运行的平均获得的ΔLK的轮廓。 LK的总值是曲线下的积分。在低摩擦的情况下，在TSS至σ(XC)=0.2%的值范围内的值范围为σ=7%，其中超镀叶片沿着纤维更大地滴落在池中。转录位点的局部超录的值是由Brackley等人的超螺母依赖性转录的随机模型的比例低。 [44]。然而，这些值与在通过Kouzine等人的PSORALEN光粘接方面的TSS的位置围绕TSS的位置的低，中和高表达的基因确定的局部DNA超级偶联。[55]。具有较低γCS的模拟中的超级录制衰减与Kouzine等人测量的曲线一致。 　　较低水平的超级咖啡也允许较高的构象统计和染色质纤维的波动，而不是具有强超录的系统。图3A的插入显示了来自分子模拟的两个相应的快照，比较所得到的结构具有较低和更高水平的超级录制。挤出内的较高的统计统计也在接触地图中，通过在挤出具有强大的超录的情况下突出的抗对角线特征的消失，并且产生了环的percentoneme符合的情况(图3b)。从10个轨迹的平均值获得图3B上的联系地图。一个人必须注意，在我们的模拟中，光纤在域末端不含CTCF蛋白，并且在Cohesin到达循环结束并卸载后，模拟停止。在更生物的环境中，幼胞蛋白将坚持CTCFS并留在那里，而模拟将继续相当于20分钟的生物时间[56]。这将增强模拟联系地图上的抗对角线特征的外观，并强调为具有低水平和高水平的系统获得的接触映射之间的差异。　　 　　(a) (b)　　图3. Cohonein环和纤维之间的较高摩擦诱导更高水平的超录和挤出速度较高的速率。 (a)对γC致摩擦摩擦摩擦的不同环境的环路挤出速率，导致不同水平的累积超录。环形挤出显示为Cohyin和纤维之间施加摩擦的函数。插入在摩擦的最低和最高设置中从模拟结束时显示快照。(b)在环路挤出过程中计算联系地图。沿轨迹计算联系地图随着10多个仿真运行的平均值计算。当环形挤出更加随机时，地图显示蚂蚁对角线的损失，即随机，当Cohyin环和染色质纤维之间的摩擦的较低设置允许纤维来采样更大的构象空间。一旦环从染色质纤维滑倒，接触映射计算的数据采集停止了。生物学上，环应在域的边界处停留在CTCF的蛋白质[56]，这将强调摩擦较低模拟中的抗对角线的损失。　　4. 结论　　我们在凝聚环环挤出的Cohonsin环中进行了超粒子染色质纤维的粗粒化分子动力学模拟。模拟表明，可以通过在尼蛋白和染色质纤维之间施加的摩擦来控制超级录的水平。在造型更大的摩擦时，超级煎锅的较高水平累积。同时，环路挤出的速率增加，但它显示了饱和效果。该模型还表明，即使在其低电平的超录也代表了增强环路挤出的有效力。　　该模型表明，即使环在伪拓扑上绑定，超录也会挤出环路。在伪拓扑结合期间，环包围纤维和新兴的超录，不能利用机械推动Cohesin手铐的接头部分，就像我们之前的模型一样。通过遵循最小能量路径来实现环路挤出，而超铜纤维的新型松弛部分流入环路，通过Cohonin环保持的界面流入环。这意味着挤出由界面处的化学电位变化驱动，分离纤维的超级硅酸和非超填充部分。由于该过程由化学电位的变化驱动，因此可以认为通过超硅和扭转纤维的竞争驱动的环形挤出被认为是熵过程。在新的纤维中溶解的纤维中的溶解是类似于渗透压的提出的熵驱动的环挤出。弛豫纤维代表通过Cohonein环的界面扩散到环中的溶剂，试图溶解积聚的超录。　　基于仿真和数学模型，我们得出结论，只要幼茶蛋白在池内和纤维之间保持热力学偶联即可，“拓扑结合是不必要的。我们假设环的存在可以通过特殊键的抽象来替换。　　由超录的能量驱动的环路挤出的数学建模表明了由超级录板的能量驱动的环路挤出模型的兼容性，并通过刚度和压实增强的扩散所提出的模型。同时，人们可以将我们的模型作为一种能够提高环路挤出的机制以及Cohesin的弱电动机活动或通过渗透棘轮推动。　　参考(展示部分）　　补充材料：以下内容可在HTTPS://www.mdpi.com/2079-7737/10 /10/130/ s1上获得，视频S1：分子动力学轨迹的可视化，获得γc= 200的模拟环路挤出;视频S2：在高摩擦下累积的高水平超级卷积的回路挤出数学建模，γc= 200;视频S3：在低摩擦下累积的低水平的整体挤出数学建模γc= 2;表S1：染色质纤维和幼耳珠的珠子相互作用模型设置;图S1：在结合能量术语的刚度时，在模拟链接号和环路尺寸上拟合数学方程(1)和(2)。图S2：沿着整个模拟的平均值获得的纤维的超级录的轮廓。　　作者贡献：方法 - 粗粒模拟，可视化D.R。;方法 - 数学建模，可视化R.R。写作原稿草案准备，D.R .;写作- 审查和编辑，r.r.，d.r.所有作者都已读取并同意发布的稿件版本。　　资金：本研究由斯洛伐克共和国的教育，科学，重新搜索和运动部的拨款机构资助，Grant Vega2/0102/20，并从斯洛伐克研发机构提供支持SRDA 15 0323.还承认了233架Eutopia和成本STSM 44 913的支撑。　　数据可用性声明：本研究中提出的数据可根据相应作者的要求提供。由于MD轨迹的大小，数据不会公开可用。　　1. 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2021-03-24 14:10:13
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实验距离了解地球生命如何开始又迈进了一步
西蒙·弗雷泽大学 （ Simon Fraser University） 信用：Pixabay / CC0公共领域生命是如何在地球上开始的，它可能存在于其他地方吗？西蒙·弗雷泽大学（Simon Fraser University）的研究人员已经分离出一种遗传线索（一种称为RNA聚合酶的酶），可以提供有关生命起源的新见解。这项研究今天发表在《科学》杂志上。SFU分子生物学和生物化学教授Peter Unrau的实验室的研究人员正在努力发展RNA世界假说，以回答有关生命起源的基本问题。该假设表明，我们星球上的生命始于自我复制的核糖核酸（RNA）分子，该分子不仅能够携带遗传信息，而且能够在脱氧核糖核酸（DNA）和蛋白质进化之前驱动生命必不可少的化学反应，现在在我们的单元格中同时执行这两项功能。通过实验室中的体外进化过程，研究小组分离出了一种基于启动子的RNA聚合酶核酶（一种能够使用RNA作为模板来合成RNA的酶），其具有与现代蛋白质聚合酶相当的加工钳位能力。Unrau表示：“这种RNA聚合酶具有现代蛋白质聚合酶的许多功能；经过进化，它可以识别RNA启动子，然后逐步复制RNA
2021-03-22 19:51:09
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人类胚胎的第一个完整模型
在发育早期，人类胚胎形成称为胚泡的结构。现在有两个研究小组从培养皿中的细胞生成了人类胚泡样结构，为推进人类胚胎学提供了有价值的模型。易政＆傅建平· 如果我们要改善辅助生殖技术并防止怀孕和出生缺陷，对人类早期发展的正确理解就至关重要。但是，研究早期发育是一个挑战-几乎没有人类胚胎可用，并且研究受到相当多的道德和法律约束。因此，利用体外培养的细胞构建哺乳动物胚胎模型的技术的出现开辟了令人兴奋的机会1。在两篇论文自然现在做了重大进步在这一领域，显示出人类胚胎干细胞2或细胞成体组织重新编程的2，3可以诱导其在培养皿中自组织，形成类似于早期人类胚胎的结构。这是第一个整合的人类胚胎模型，其中包含与胎儿及其支持组织的所有创始细胞谱系有关的细胞类型。 在哺乳动物中，受精卵在发育的最初几天经历一系列细胞分裂，导致形成称为胚泡的结构。胚泡包含一个称为滋养外胚层的外部细胞层，它包围着一个腔，该腔包含一个称为内部细胞团（ICM）的细胞簇。随着胚泡的发展，ICM分离成两个相邻的细胞群-外胚层和次生细胞（在小鼠胚胎中被称为原始内胚层）。胚泡然后植入子宫组织，为称为胃造瘘的事件奠定了基础，其中上皮细胞
2021-03-19 17:38:35
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肠道菌群重组以帮助感染后防御
肠道内的微生物可以帮助阻止感染，但是所涉及的机制尚不完全清楚。现已发现，感染后微生物群落的变化提高了抵抗有害细菌的分子水平。 梅利莎·肯德尔（Melissa M.Kendall）和凡妮莎·斯佩兰迪奥（Vanessa Sperandio） 哺乳动物宿主与其肠道菌群（位于小肠和大肠中的微生物群落）之间的复杂相互作用会影响宿主的健康和疾病易感性。深入研究驱动这种相互作用的机械关系的一个主要挑战是微生物群中物种的高度多样性，这导致了每个个体1所特有的微生物特征，就像指纹一样。人们越来越认识到，肠道微生物群与引起疾病的微生物（病原体）对肠道定殖产生抗性有关。然而，对该现象的许多研究在很大程度上是描述性的，并且倾向于仅将特定的微生物群组成与健康或疾病状态相关联2。Stacy等人在《Cell》中写作。图3给出了详细的机制，揭示了微生物区系的变化如何驱动病原体入侵的抗性。 人们普遍认为微生物群会阻碍肠道病原体的定殖4，并且有几条证据支持肠道微生物群可能在限制病原体生长方面发挥作用的观点。例如，人们长期和/或高水平使用抗生素会促进艰难梭菌5（Clostridium difficile 5）的繁殖，这种细菌会引起严重的腹泻和结肠发炎，从而导致患病和死亡的高风险。微生物群落中物种多样性的低复杂性是工业化国家居民普遍观察到的特征，与传染病易感性增强有关6。此外，已经用抗生素治疗或在无菌条件下饲养的小鼠，因此缺乏微生物群，比具有正常微生物群的小鼠更容易受到肠道病原体的侵害7。 相反，某些微生物群落可能导致病原体的生长或在更高的毒力下感染。例如，不同的小鼠微生物群决定了对病原体啮齿动物柠檬酸杆菌的敏感性，这会导致结肠中一种异常生长，称为增生8。从易感动物到非易感小鼠的微生物菌群移植引起对啮齿类动物的感染易感性，而从非易感动物到易感动物的微生物菌群移植产生对感染的抵抗力8。流行病学证据表明，食源性空肠弯曲菌对感染的易感性在瑞典人中，取决于微生物群落的物种组成9。报道还强调了某些肠道病原体，例如小肠沙门氏菌和啮齿类梭状芽胞杆菌，如何利用宿主菌群线索来精确调节其代谢，并通过呼吸作用来产生能量。通过感测和响应这些线索，病原体也可以增加或其毒性剧目，其中使用定殖宿主的部件的减少表达10 - 12。 令人兴奋的研究开始研究微生物群在感染中的作用。这些工作不仅仅记录了感染与物种存在与否之间的相关性，或者物种组成的差异。它开始揭示微生物群的特定组成提供抵抗感染或帮助入侵病原体的机制。 Stacy及其同事报告说，在感染肠道病原体肺炎克雷伯菌后，小鼠抵抗这种细菌随后感染的能力增强（图1）。为了试图理解负责的途径，作者分析了微生物DNA，评估了感染后微生物群和幼稚微生物群（之前未接触过细菌的微生物群）的元基因组（在社区中检测到的所有微生物基因），以确定微生物如何可能会导致定植抗性。研究小组发现，编码牛磺酸等含硫分子代谢所需蛋白质的基因在感染后微生物群中比在原始微生物群中富集得多。 图1 | 肠道感染如何导致改变，从而增强防御能力。Stacy等。3报道了小鼠中诸如肺炎克雷伯菌等有害细菌的感染如何影响驻留的肠道细菌。a，得益于细胞色素氧化酶，肺炎克雷伯氏菌可以在哺乳动物的肠腔内生长并感染。该酶使细菌利用宿主肠道中的氧气通过有氧呼吸产生能量。b，被肺炎克雷伯菌感染后，牛磺酸分子的水平在肠道中上升。牛磺酸是由胆汁酸代谢产生的，胆汁酸从肝脏分泌到肠内。Stacy及其同事提供的遗传证据表明，感染后，可以使用牛磺酸的常驻细菌在肠道中变得更加常见。当细菌代谢牛磺酸时，它们会产生硫化氢气体。c，硫化氢抑制有氧呼吸，从而可以阻止有害细菌的生长。 胆汁酸是在肝脏中制成的，并储存在胆囊中，它们是牛磺酸在肠道中的主要来源。它们被分泌到肠中，以帮助脂肪食物和油脂的消化。微生物群的特定成员分解胆汁酸，释放出牛磺酸，牛磺酸可作为其他肠道细菌的能源。牛磺酸在细菌代谢途径中的使用产生了作为副产物的化合物硫化氢。在高浓度下，硫化氢可以抑制细胞色素氧化酶的活性，该酶催化氧依赖性（有氧）呼吸过程中发生的反应。 入侵的肠道病原体经常利用宿主产生的氧气通过有氧呼吸获得能量，从而在其定植宿主的努力中立足13。Stacy及其同事报道了牛磺酸介导的感染后微生物菌群产生的硫化物分子（包括硫化氢）与伴随的病原体呼吸抑制（最终将抑制病原体的感染）之间存在相关性。作者证明了对两种病原体肺炎克雷伯菌和啮齿类克雷伯菌的这种作用，这表明感染后的微生物群对入侵者提供了广泛的保护。值得注意的是，Stacy等。报告指出，在动物的饮用水中补充牛磺酸会产生类似的效果。牛磺酸是能量饮料的常见成分，这一发现对牛磺酸在肠内的作用很有趣。对此类机制的更深入了解可能为微生物群的精确操纵打开了大门，以抗击某些传染病。 这些结果表明，膳食补充某些代谢物，例如牛磺酸，可能提供一种重新编程微生物群的“新陈代谢”以增强对病原体抵抗力的方法。这项研究和其他研究确定了微生物群影响肠道病原体代谢，呼吸和毒力的机制，代表了宿主-微生物群-病原体相互作用领域的关键一步。 点击查看：更多有关生物学文章 更多医学分类文章 使用全文翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。 来源于：nature
2021-03-17 19:00:18
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基于CRISPR的基因疗法可减轻小鼠疼痛
CRISPR-based gene therapy dampens pain in mice基于CRISPR的基因疗法可减轻小鼠疼痛Targeted approach could lead to an opioid-free way of treating chronic pain.有针对性的方法可能会导致无阿片类药物治疗慢性疼痛。Ariana Remmel阿丽亚娜·雷梅尔（Ariana Remmel） Pain signals are transmitted to the brain through neurons similar to these in the spinal cord.Credit: Jose Calvo/Science Photo Library疼痛信号通过类似于脊髓中的神经元传递到大脑。图片来源：Jose Calvo /科学图片库A gene-silencing technique based on CRISPR can relieve pain in mice, according to a study1. Although the therapy is still a long way from being used in humans, scientists say it is a promising approach for squelching chronic pain that lasts for months or years. Chronic pain is typically treated with opioids such as morphine, which can lead to addiction.一项研究表明，基于CRISPR的基因沉默技术可以减轻小鼠的疼痛。尽管该疗法距离人类使用还有很长的路要走，但科学家们说，这是消除持续数月或数年的慢性疼痛的一种有前途的方法。慢性疼痛通常用阿片类药物（如吗啡）治疗，这可能会导致成瘾。 “It’s a real challenge that the best drugs we have to treat pain give us another disease,” says Margarita Calvo, a pain physician at the Pontifical Catholic University of Chile, in Santiago, who wasn’t involved in the research. That’s why the CRISPR-based technique is exciting, she says.圣地亚哥的智利天主教大学的止痛医生玛格丽塔·卡尔沃（Margarita Calvo）表示：“这是一个真正的挑战，我们必须使用最佳的药物来治疗疼痛，这会给我们带来另一种疾病。”她说，这就是基于CRISPR的技术令人兴奋的原因。Scientists are already evaluating CRISPR therapies that edit a person’s genome as treatments for blood diseases and some forms of hereditary blindness. The new version of CRISPR doesn’t edit genes directly — it stops them from being expressed — and so shouldn’t cause permanent changes, although it’s unclear how long its effects last for.科学家已经在评估可编辑人基因组的CRISPR疗法，以治疗血液疾病和某些形式的遗传性失明。新版本的CRISPR不能直接编辑基因-它阻止了基因的表达-因此不应造成永久性改变，尽管目前尚不清楚其作用能持续多长时间。 A new way to target pain针对疼痛的新方法Some studies estimate that a large proportion of the population in Europe and the United States — as high as 50% — experiences chronic pain2,3. This pain can become debilitating over time by limiting a person’s activity and having a negative effect on their mental health. Despite the prevalence of the condition, few options exist for providing long-term relief without side effects. Even so, doctors have been moving away from prescribing opioids owing to addiction risk, and that has pared down their options even further.一些研究估计，欧洲和美国的大部分人口（高达50％）都患有慢性疼痛2,3。随着时间的流逝，这种疼痛可能会因限制人的活动并对其心理健康产生负面影响而变得虚弱。尽管该病很普遍，但提供长期缓解而又没有副作用的选择很少。即便如此，由于成瘾的风险，医生已经不再开处方阿片类药物，这进一步削减了他们的选择范围。This plight inspired bioengineer Ana Moreno and colleagues at the University of California, San Diego, to seek an alternative treatment.这种困境激发了加利福尼亚大学圣地亚哥分校的生物工程师Ana Moreno及其同事的灵感，寻求替代疗法。Pain registers with the brain when a stimulus — such as touching a scalding hot pan or being poked with a sharp object — triggers neurons to send an electrical signal through the nerves in the spinal cord and upwards to the brain. This happens when pore-like openings along the neuron — called ion channels — open and close to allow ions to pass through, which transmits a current along the nerve. With chronic pain, parts of this pathway can become hyperactive.当刺激（例如触摸烫伤的锅或用锋利的物体戳戳）刺激大脑触发神经元，使其通过脊髓中的神经向大脑发送电信号时，疼痛就会在大脑中出现。当沿着神经元的毛孔状开口（称为离子通道）打开和关闭以允许离子通过时，就会发生这种情况，离子沿着神经传递电流。如果患有慢性疼痛，该途径的某些部分可能会变得过度活跃。Although there are many types of ion channel, studies have suggested that a sodium channel called Nav1.7 could play a central part in chronic pain. When尽管离子通道的类型很多，但研究表明，一个名为Nav1.7的钠通道可能在慢性疼痛中起着中心作用。什么时候people have mutations in the gene coding for this channel, they either experience extreme, constant pain, or can’t feel any pain at all.人们在编码该通道的基因中发生了突变，他们要么经历着持续不断的痛苦，要么根本没有任何痛苦。So Moreno and her team thought they might be able to stop pain signals travelling to the brain by preventing neurons from producing Nav1.7. Chemists have been trying to block Nav1.7 with small-molecule drugs and antibodies, but have struggled because these therapies also interact with structurally similar sodium channels in the body, causing side effects including numbness and poor coordination. But with CRISPR, which targets genes with precision, the researchers thought they might be able to hit Nav1.7 directly, without any off-target effects.因此，莫雷诺和她的团队认为，通过阻止神经元产生Nav1.7，他们也许能够阻止疼痛信号传播到大脑。化学家一直在试图用小分子药物和抗体来阻断Nav1.7，但由于这些疗法还与体内结构相似的钠通道相互作用而产生了苦恼，导致副作用，包括麻木和协调性差。但是，利用精确定位基因的CRISPR，研究人员认为它们可能能够直接击中Nav1.7，而不会产生脱靶效应。 Harnessing CRISPR’s precision利用CRISPR的精度The team started with a modified version of the Cas9 protein that’s normally part of the CRISPR gene-editing system. It could target, but not cut, the DNA sequence encoding Nav1.7. The researchers attached to the modified Cas9 a second, ‘repressor’ protein that stops the Nav1.7 gene from being expressed. The researchers packaged this system in a small, inactive virus called an adeno-associated virus that could shuttle it into cells.研究小组从Cas9蛋白的改良版开始，该蛋白通常是CRISPR基因编辑系统的一部分。它可以靶向但不能切割编码Nav1.7的DNA序列。研究人员在修饰的Cas9上附加了第二个“阻遏”蛋白，从而阻止了Nav1.7基因的表达。研究人员将该系统包装在一种称为腺相关病毒的小型无活性病毒中，该病毒可以将其穿梭到细胞中。They gave mice a spinal injection of the gene-silencing therapy, then tried to induce chronic pain by injecting the animals with chemotherapy drugs or inflammatory agents. These mice were more tolerant of painful stimuli. And mice that were already suffering from chronic pain benefited from the therapy, the team showed. For instance, mice that received doses of chemotherapy became very sensitive to pain, but lost that sensitivity after a single injection of the gene therapy. The results were published in Science Translational Medicine on 10 March1.他们给小鼠进行了基因沉默疗法的脊髓注射，然后试图通过给动物注射化学疗法药物或炎症剂来诱发慢性疼痛。这些小鼠对疼痛刺激更宽容。研究小组表明，已经患有慢性疼痛的小鼠也从这种疗法中受益。例如，接受化学疗法剂量的小鼠对疼痛变得非常敏感，但是在单次注射基因治疗后就失去了这种敏感性。研究结果于1月10日发表在《科学转化医学》上。 The pain relief seemed to last, in some cases, for as long as 44 weeks after the injection. “That’s quite remarkable,” says Sulayman Dib-Hajj, a neuroscientist at Yale University in New Haven, Connecticut.在某些情况下，注射后疼痛缓解可能持续长达44周。 “这非常了不起，”康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学的神经科学家Sulayman Dib-Hajj说。Importantly, says Calvo, the treatment seems to have knocked down expression of Nav1.7 without shutting down other sodium channels — the mice didn’t lose any sensations apart from pain, and displayed no other side effects.卡尔沃说，重要的是，这种疗法似乎在不关闭其他钠通道的情况下敲低了Nav1.7的表达-小鼠除疼痛外没有失去任何感觉，也没有表现出其他副作用。Despite their excitement, scientists caution that these results are still preliminary, and they don’t know whether the pain relief observed in mice will translate to humans. “It gives us hope that gene-therapy approaches may work in humans” for treating chronic pain, says Dib-Hajj, “but more work needs to be done.”尽管很兴奋，科学家们警告说，这些结果仍是初步的，他们不知道在小鼠中观察到的疼痛缓解是否会转化为人类。 Dib-Hajj说：“它给我们希望基因治疗方法可能对人类有用”，以治疗慢性疼痛，“但还需要做更多的工作。”Moreno is now chief executive of Navega Therapeutics in San Diego, which plans to continue developing the treatment with the hope of one day trialling it in humans.莫雷诺现在是圣地亚哥Navega Therapeutics的首席执行官，该公司计划继续开发这种疗法，希望有一天能在人体中进行试验。 点击查看：更多有关生物学文章更多医学分类文章更多双译译文文章使用双语译文翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。来源于：nature
2021-03-16 17:33:01
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细胞分裂过程中线粒体混合
称为线粒体的细胞器在细胞中起着至关重要的作用，并且在分裂时必须成功地继承。事实证明，在细胞分裂过程中，与肌动蛋白丝的相互作用与混合和分配线粒体的三种类型有关。 蒂尔·克莱克（Till Klecker）＆本尼迪克特·韦斯特曼 1855年，德国医生Rudolf Virchow创造了短语Omnis cellula e cellula-所有细胞都来自细胞。换句话说，细胞源于现有细胞的生长和分裂。染色体中存储的遗传信息在细胞分裂过程中以高度有序的过程（称为有丝分裂）传递给下一代。生物学家花费了数十年的时间来破译这种引人入胜的过程的分子编排，但是对称为线粒体的细胞器遗传的关注却很少。这些对于能量代谢是必不可少的，并且由于它们不能从头产生，因此它们也必须被继承。Moore等人在《自然》中写作。1个 以前所未有的详细程度描述此过程。 细胞骨架（决定细胞结构的蛋白质网络）的两个主要成分负责细胞动力学。这些是微管，其结构可作为细胞器长距离运输的轨道。肌动蛋白丝和肌动蛋白丝，它们在短距离内介导运输，并在称为皮质的区域内使细胞外边界处的形状发生变化。在细胞分裂过程中，细胞骨架被彻底地重塑。微管建立了一种称为有丝分裂纺锤体的结构，该结构需要在细胞分裂时对染色体进行分区，随后，肌动蛋白丝会组装一个收缩环，从而促进细胞分离。 细胞器在有丝分裂期间也被广泛地重塑。线粒体经常在人类细胞中的形式延伸连接的网络，并且这些线粒体片段到该细胞分裂过程中失去其与微管连接许多小的实体2，3。长期以来人们一直认为，随着细胞分裂，线粒体的分裂在很大程度上是一个消极的过程，但是这种观点目前正在改变。 大约十年前，研究人员报道了在人细胞中发现肌动蛋白细胞骨架的行为异常4。发现一簇肌动蛋白丝出现在有丝分裂的早期，然后以恒定的角速度在细胞质中循环旋转-带有荧光丝的细胞的延时电影显示出盘旋波（图1），看起来像雷达显示器。4。尽管在视觉上极为醒目，但这种奇怪现象的功能仍然是个谜。摩尔等。现在说明这个谜。使用最先进的光学显微镜技术，作者报告了这些肌动蛋白波在人类细胞有丝分裂过程中在线粒体分配中起作用的证据。像染色体分区一样，线粒体遗传依赖于由细胞骨架精心安排的动态过程，但事实证明，这些分区事件的发生方式完全不同。 图1 | 线粒体细胞器在细胞分裂过程中如何分布。Moore等。1报告了与蛋白质肌动蛋白丝的三种相互作用，当人类细胞分裂时，这些相互作用有助于线粒体的分布。使用最先进的显微镜，作者观察到线粒体可以束缚在电缆结构上。据报道4以前，分裂细胞中的一些肌动蛋白细丝会形成波，这些波围绕细胞旋转（黑色箭头），其方式让人想起雷达显示器。在这些浪潮中，作者观察到肌动蛋白和线粒体之间的两种相互作用。线粒体经常被包裹在看起来像是肌动蛋白丝的云团中，从而限制了细胞器的活动性。波浪中的某些线粒体具有由肌动蛋白丝制成的彗尾状结构，这些细胞器在随机方向上快速移动（红色箭头）。作者追踪了使用实验技术受损的标记线粒体的命运。肌动蛋白介导的活动有助于在细胞分裂过程中在两个子细胞之间混合和分裂线粒体，从而导致受损细胞器的均匀分布。 摩尔和同事对肌动蛋白彗星尾巴的观察特别令人兴奋。二十年前，有人提出肌动蛋白的聚合反应可驱动酵母细胞6中的线粒体运动。然而，该模型存在争议，因为酵母分裂时线粒体向芽中的运输是由肌动蛋白沿着肌动蛋白电缆7的“行走”介导的，介导了肌动蛋白的线粒体彗尾，而酵母中没有记载。尽管如此，依赖肌动蛋白动力学的运动在动物细胞中还是很普遍的。这些过程有助于囊泡的内在化，并且肌动蛋白被某些入侵的微生物劫持，以使它们能够在宿主细胞的细胞质中移动。 作者展示了从线粒体前部延伸到细胞器后部的双肌动蛋白尾巴的惊人图像，类似于双引擎飞机在天空中留下的凝结尾迹。摩尔和同事观察到的彗尾通常略微扭曲，并且非常类似于由立克次体属的某些细菌所感染的肌动蛋白的彗尾，这些细菌感染细胞并引起疾病8。 这些肌动蛋白动力学在线粒体遗传中的功能可能是什么？线粒体含有自己的基因组，该基因组编码通过称为呼吸链（也称为电子传输链）的途径产生能量所需的必需蛋白质。如果线粒体中积累了编码此类成分的DNA突变，那么细胞的能量生产将受到损害。此外，如果细胞从其母细胞继承了突变DNA的线粒体高负荷，则随后的每次细胞分裂都会将这些能量缺陷传递给子代细胞。因此异常可能扩散到组织的大部分，并最终损害器官功能。这种可能性表明为什么肌动蛋白动力学可以积极地促进遗传的线粒体的分布。 Moore等。使用所谓的光遗传学工具产生线粒体受损的细胞。作者触发了线粒体子集中破坏性活性氧的产生，并同时专门标记了这些线粒体。他们观察到受损细胞器的分散取决于循环肌动蛋白波的存在。作者将他们的实验数据输入计算机模型，结果表明肌动蛋白波触发了由彗尾驱动的运动爆发，彗尾在细胞分裂过程中随机分布线粒体。这种活动促进细胞器的分散，并确保受损的线粒体的负担在有丝分裂分裂的两个子细胞之间平均分配（图1）。 作者的发现揭示了几个有趣的方面，值得进一步研究。确定调节线粒体表面肌动蛋白动力学的分子途径将是有趣的。先前的一项研究9报道，在有丝分裂之前的细胞周期的中间阶段，旋转的肌动蛋白波调节线粒体分裂与融合之间的平衡。重要的是要发现线粒体的运动，相互连接和分散是否是相互影响的过程。 某些类型的细胞不对称分裂并产生具有不同命运的子代细胞。在干细胞分裂过程中，分裂细胞中较老的线粒体优先分配给注定要分化的子细胞，而较年轻和“钳子”的线粒体则分配给保持干细胞特性的子细胞10。因此，可以预测这些细胞中的线粒体混合受到抑制，而尚不知道的其他机制可确保线粒体的不对称遗传。显然，线粒体研究将在未来带来更多惊喜。 点击查看：更多有关生物学文章 更多医学分类文章 使用文档翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。 来源于：nature
2021-03-08 16:17:28
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如何选择低血糖指数的食物？——亚洲地理标志“食品表”
新加坡研究小组的全面研究提供了非西方国家（例如新加坡，马来西亚，泰国，印度，中国，日本，韩国，中东等）消费的各种食品的血糖指数值新加坡科学技术研究局（A * STAR） 新加坡科学技术研究局食品与生物技术创新研究所（SIFBI）高级顾问Christiani Jeyakumar Henry教授及其团队开发了非西方食品的血糖指数（GI）词汇表。该研究论文于2021年1月6日发表在《营养与糖尿病》上：图像：该图显示了如何将食品成分和食品混合使用，以减少基于米饭的主食的血糖反应。图片来源：科学技术研究机构（A * STAR），新加坡食品和生物技术创新研究所（SIFBI），临床营养研究中心（CNRC） 观察性研究表明，食用低血糖指数（GI）的食物与2型糖尿病（T2DM）的风险较低相关，且显着降低，胰岛素抵抗显着降低和代谢综合征的患病率降低有关。但是，大多数已发布的地理标志价值都集中在西方食品上，而很少包含非西方国家的其他食品，因此，它们在全球范围内的应用受到限制。 该团队的综合研究提供了非西方国家（例如新加坡，马来西亚，泰国，印度，中国，日本，韩国，中东等）
2021-03-05 18:30:54
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在活细胞中研究RNA与蛋白质相互作用的动力学
了解生物分子在细胞中结合和解离的速度对于建立生物学定量模型至关重要，但是直到现在，才可以使用体外纯化的蛋白质来测量这些动力学。 正如遗传学家Theodosius Dobzhansky在1973年指出1时，“除了进化，生物学上没有任何意义。” 许多现代生物学家可能会补充说，除了从生物化学的角度来看，分子生物学没有任何意义-如果没有生物化学提供的定量理解，生物学家如何预测生物体早期发育过程中蛋白质水平降低两倍的影响，还是癌细胞中另一种蛋白质的浓度增加了十倍？长期以来，简化的生物化学实验与混乱的细胞之间的鸿沟似乎无法克服。现在，Sharma等人在《自然》杂志上撰文。2个 报告了一种能够对细胞中的分子相互作用进行生化分析的技术。 作者专注于RNA分子与蛋白质之间相互作用的动力学。信使RNA分子与各种RNA结合蛋白（RBP）结合，这些蛋白控制着mRNA生命周期的几乎每个方面-从最初加工的RNA到最终的破坏3。每个RBP可以结合数百个RNA分子，每个RNA可以被数十种不同的RBP 4结合。此外，RNA-蛋白质相互作用不是静态的5，6。取而代之的是，蛋白质可以快速结合至其靶RNA，并与它们迅速解离（图1），而这些动力学是基因调控的核心。换句话说，RNA-蛋白质相互作用的动力学是基因表达的驱动力。因此，定义细胞中这些动力学的参数对于充分理解基因表达的调控至关重要。 图1 | 一种探测细胞中RNA与蛋白质相互作用的方法。作用于RNA分子的蛋白质会迅速与其靶结合位点缔合和解离。为了定量地了解基因调控，需要测量缔合和解离的速率，但是在活细胞中不可能做到。Sharma等。图2描述了一种称为KIN-CLIP的方法，该方法使用紫外线的超快脉冲在细胞中的结合蛋白与RNA分子之间产生共价交联。这不仅可以鉴定蛋白质的RNA靶标（如先前报道的交联技术中可能的那样），而且由于交联过程的快速性，还可以确定缔合和解离的动力学。 尽管已经研究了RNA与蛋白质的相互作用数十年，但尚未对其在细胞中的动力学进行表征。广义上讲，动力学见解只能从使用纯化蛋白的体外研究中获得。在细胞中的实验已经能够识别RBP的RNA目标，但缺乏测量相互作用动力学的精度5。随着高通量测序方法的出现，体外方法现在可以探测蛋白质与成千上万个RNA变体7相互作用的动力学。但是这些实验仍然在没有细胞环境的情况下对纯化的蛋白质进行。在过去的几年中，一种称为交联和免疫沉淀的方法8（CLIP）已成为表征细胞中RNA与蛋白质相互作用的主要工具。在CLIP中，使用紫外线将与RNA分子复合的蛋白质共价交联到RNA上。然后分离复合物，并通过高通量测序鉴定交联的RNA。这种方法提供了在复杂细胞环境中与特定RBP结合的RNA的目录，但充其量只能提供这些相互作用的快照。 Sharma和他的同事现在弥合了体外之间的鸿沟通过开发一种可以确定细胞中RNA与蛋白质相互作用的动力学参数的CLIP的策略和CLIP。作者的主要见解是，先前报道的CLIP方法的某些技术方面使此类方法无法用于捕获动力学参数。最具挑战性的限制是，交联速率必须快速以捕获蛋白质和RNA分子缔合和解离的速率。常规的UV源无法实现足够快速的交联，因此使用它们来测量动力学就像使用慢速快门拍摄奔腾的骏马-图像中的所有东西都模糊在一起。这一认识促使作者使用脉冲飞秒紫外线激光器，该激光器将蛋白质交联到RNA的速度足够快，可以捕获动力学参数。 为了测试该方法，作者将其应用于名为Dazl的RBP，这是生产生殖细胞所必需的，并调节基因表达9。Dazl结合数百个目标mRNA，增加其稳定性和产生的蛋白质数量10。然而，尽管其具有生物学重要性，但关于Dazl的结合和功能的许多知识仍未知，这使其成为KIN-CLIP实验的理想候选者。 Sharma和同事首先验证了KIN-CLIP可以识别从“快照” CLIP生成的先前发布的数据集中发现的RNA靶标。然后，他们计算了Dazl与RNA中数千个结合位点的缔合和解离的动力学参数，称为速率常数。这些结果表明，Dazl结合是高度动态的：其结合时间短；RBP仅驻留在各个站点几秒钟。Dazl也很少结合，因此在大多数情况下，结合位点都不含蛋白质。 作者还发现，多个Dazl分子倾向于在彼此靠近的位点结合。动力学分析表明，这可能是由于合作结合引起的，这种现象是一种蛋白质与一个位点的结合增加了其他蛋白质与附近位点结合的可能性。最后，作者将新确定的Dazl动力学参数纳入了其对基因表达影响的预测模型中，从而为Dazl的功能提供了生化基础，并为将来的研究奠定了基础。 这项研究最令人兴奋的方面之一是KIN-CLIP在研究其他RBP方面的潜力，但是该方法确实有一些局限性。例如，与所有基于CLIP的技术一样，将目标蛋白质与结合的RNA交联的能力是必需的。这可能具有挑战性，因为某些蛋白质没有正确定向的必要侧链以进行交联。但是，对于潜在的KIN-CLIP转换而言，最大的障碍是交联需要专用设备：对于许多生物学家而言，脉冲飞秒激光可能并不容易获得。此外，KIN-CLIP库的实验过程和相关分析比标准CLIP实验的过程更复杂，并且可能被证明是采用该过程的另一个障碍。 尽管如此，这项研究将生物化学的工具带入了活细胞，并且在此过程中可能为研究RNA与蛋白质的相互作用提供了一个转折点。下一步是将KIN-CLIP应用于其他RBP，但将其应用到其他类型的相互作用生物分子上的前景也已浮出水面。的确，作者们有趣地注意到，脉冲飞秒激光可以使蛋白质与DNA交联-也许“ DNA KIN-CLIP”就可以实现。Sharma及其同事不仅为RNA生物学设定了新标准，还可能更广泛地释放了生物化学对分子生物学的影响。 点击：查看更多生物学文章 查看更多医学文章 使用免费全文翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。 来源于：nature
2021-03-04 19:04:08
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