Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mối tương quan giữa cấu trúc và nhiệt độ trong mạng lưới chuyển hóa ở sinh vật prokaryote
Tóm tắt
Trong những năm gần đây, việc xác định đặc điểm cấu trúc mạng lưới đã được thực hiện rộng rãi nhằm làm rõ các nguyên tắc thiết kế của các mạng lưới chuyển hóa, cung cấp những hiểu biết quý giá về tổ chức chức năng và lịch sử tiến hóa của các sinh vật. Tuy nhiên, các phân tích trước đây chưa thảo luận về ảnh hưởng của các yếu tố môi trường (tức là, các lực ngoại sinh) trong việc định hình cấu trúc mạng lưới. Trong công trình này, chúng tôi nghiên cứu ảnh hưởng của nhiệt độ, một trong những yếu tố môi trường có thể đã góp phần định hình cấu trúc của các mạng lưới chuyển hóa. Để thực hiện điều này, chúng tôi đã khảo sát các mối tương quan giữa một số đặc tính cấu trúc được đặc trưng bởi các chỉ số đồ thị như mật độ cạnh, số mũ bậc, hệ số phân cụm, và nồng độ tiểu đồ thị trong các mạng lưới chuyển hóa của 113 sinh vật prokaryote và nhiệt độ tối ưu cho sự phát triển. Kết quả cho thấy rằng các đặc tính cấu trúc này có tương quan với nhiệt độ tối ưu cho sự phát triển. Khi nhiệt độ tăng, mật độ cạnh, hệ số phân cụm và nồng độ tiểu đồ thị giảm và số mũ bậc gia tăng. Kết quả này ngụ ý rằng các mạng lưới chuyển hóa chuyển dịch theo nhiệt độ như sau. Mật độ các phản ứng hóa học trở nên thấp, độ kết nối của các mạng lưới trở nên đồng nhất giống như các mạng ngẫu nhiên và cả tính mô-đun của mạng lưới, dựa trên hệ số phân cụm đồ thị, cũng như tần suất của các tiểu đồ thị tái diễn đều giảm. Tóm lại, các mạng lưới chuyển hóa trải qua một sự thay đổi từ các cấu trúc không đồng nhất và có độ mô-đun cao sang các cấu trúc đồng nhất và có độ mô-đun thấp, giống như các mạng ngẫu nhiên, theo nhiệt độ. Phát hiện này có thể gợi ý rằng nhiệt độ đóng vai trò quan trọng trong các nguyên tắc thiết kế của các mạng lưới chuyển hóa.
Từ khóa
#mạng lưới chuyển hóa #prokaryote #nhiệt độ #cấu trúc mạng #mật độ cạnh #hệ số phân cụmTài liệu tham khảo
Barabási AL, Oltvai ZN: Network biology: Understanding the cell's functional organization. Nat Genet 2004, 5: 101–113. 10.1038/nrg1272
Woese CR, Kandler O, Wheelis ML: Towards a natural system of organisms: proposal for the domains Archaea, Bacteria, and Eucarya. Proc Natl Acad Sci USA 1990, 87: 4576–4579. 10.1073/pnas.87.12.4576
Huang SL, Wu LC, Laing HK, Pan KT, Horng JT: PGTdb: a database providing growth temperatures of prokaryotes. Bioinformatics 2004, 20: 276–278. 10.1093/bioinformatics/btg403
Albert R, Barabási AL: Statistical mechanics of complex networks. Rev Mod Phys 2002, 74: 47–97. 10.1103/RevModPhys.74.47
Watts DJ, Strogatz SH: Collective dynamics of 'small-world' networks. Nature 1998, 393: 440–442. 10.1038/30918
Jeong H, Tombor B, Albert R, Oltvai ZN, Barabási AL: The large-scale organization of metabolic networks. Nature 2000, 407: 651–654. 10.1038/35036627
Ravasz E, Somera AL, Mongru DA, Oltvai ZN, Barabási AL: Hierarchical organization of modularity in metabolic networks. Science 2002, 297: 1551–1555. 10.1126/science.1073374
Takemoto K, Oosawa C: Evolving networks by merging cliques. Phys Rev E 2005, 72: 046116. 10.1103/PhysRevE.72.046116
Bollobás B: Random Graphs. New York: Achademic Press; 1985.
Milo R, Shen-Orr S, Itzkovitz S, Kashtan N, Chklovskii D, Alon U: Network motifs: Simple building blocks of complex networks. Science 2002, 298: 824–827. 10.1126/science.298.5594.824
Shen-Orr S, Milo R, Mangan S, Alon U: Network motifs in the transcriptional regulation network of Escherichia coli. Nat Genet 2002, 31: 64–68. 10.1038/ng881
Alon U: An Introduction to Systems Biology: Design Principles of Biological Circuits. Florida: Chapman & Hall/CRC; 2006.
Vázquez A, Dobrin R, Sergi D, Eckmann JP, Oltvai ZN, Barabási AL: The topological relationship between the large-scale attributes and local interaction patterns of complex networks. Proc Natl Acad Sci USA 2004, 101: 17940–17945. 10.1073/pnas.0406024101
Ishihara S, Fujimoto K, Shibata T: Cross-talking of network motifs in gene regulations that generates temporal pulses and spatial stripes. Genes to Cells 2005, 10: 1025–1038. 10.1111/j.1365-2443.2005.00897.x
Wagner A, Fell DA: The small world inside large metabolic networks. Proc R Soc Lond B 2001, 268: 1803–1810. 10.1098/rspb.2001.1711
Ma H, Zeng AP: Reconstruction of metabolic networks from genome data and analysis of their global structure for various organisms. Bioinformatics 2003, 19: 270–277. 10.1093/bioinformatics/19.2.270
Arita M: The metabolic world of Escherichia coli is not small. Proc Natl Acad Sci USA 2004, 101: 1543–1547. 10.1073/pnas.0306458101
Zhu D, Qin ZS: Structural comparison of metabolic networks in selected single cell organisms. BMC Bioinformatics 2005, 6: 8. 10.1186/1471-2105-6-8
Bray D: Protein molecules as computational elements in living cells. Nature 1995, 376: 307–312. 10.1038/376307a0
Kanehisa M, Goto S, Hattori M, Aoki-Kinoshita KF, Itoh M, Kawashima S, Katayama T, Araki M, Hirakawa M: From genomics to chemical genomics: new developments in KEGG. Nucleic Acids Res 2006, 34: D354–357. 10.1093/nar/gkj102
Girvan M, Newman MEJ: Community structure in social and biological networks. Proc Natl Acad Sci USA 2002, 99: 7821–7826. 10.1073/pnas.122653799
Samal A, Singh S, Giri V, Krishna S, Raghuram N, Jain S: Low degree metabolites explain essential reactions and enhance modularity in biological networks. BMC Bioinformatics 2006, 7: 118. 10.1186/1471-2105-7-118
Newman MEJ: Power laws, Pareto distributions and Zipf's law. Contemporary Physics 2005, 46: 323–351. 10.1080/00107510500052444
Papp B, Pál C, Hurst LD: Metabolic network analysis of the causes and evolution of enzyme dispensability. Nature 2004, 42: 661–664. 10.1038/nature02636
Díaz-Mejía JJ, Pérez-Rueda E, Segovia L: A network perspective on the evolution of metabolism by gene duplication. Genome Biology 2007, 8: R26. 10.1186/gb-2007-8-2-r26
Friedman R, Drake JW, Hughes AL: Genome-wide pattern of nucleotide substitution reveal stringent functional constrains on protein sequences of Thermophiles. Genetics 2004, 167: 1507–1512. 10.1534/genetics.104.026344
Light S, Kraulis P, Elofsson A: Preferential attachment in the evolution of metabolic networks. BMC Genomics 2005, 6: 159. 10.1186/1471-2164-6-159
Singh S, Samal A, Giri V, Krishna S, Raghuram N, Jain S: A universal power law and proportionate change process characterize the evolution of metabolic networks. Eur Phys J B 2007, 57: 75–80. 10.1140/epjb/e2007-00145-0
Emo Y-H, Lee S, Jeong H: Exploring local structural organization of metabolic networks using subgraph patterns. J Theor Biol 2006, 241: 823–829.
Reder C: Metabolic control theory: a structural approach. J Theor Biol 1998, 135: 175–201. 10.1016/S0022-5193(88)80073-0
Schuster S, Dandekar T, Fell DA: Detection of elementary flux modes in biochemical networks: a promising tool for pathway analysis and metabolic engineering. Trends Biotechnol 1999, 17: 53–60. 10.1016/S0167-7799(98)01290-6
Tanaka R: Scale-rich metabolic networks. Phys Rev Lett 2005, 94: 168101. 10.1103/PhysRevLett.94.168101
Mendes JFF, Dorogovtsev SN: Evolution of Networks: From Biological Nets to the Internet and WWW. New York: Oxford Press; 2003.
KEGG organisms[http://www.genome.jp/kegg/catalog/org_list.html]