Прописи по клеточкам: Рисуем по клеточкам и точкам. Большие прописи – Всё о детях – беременность, воспитание, уроки для детей

Содержание

Подготовка ребенка к первому классу – советы, задания для детей 5-7 лет

Читать, писать, считать, решать простые математические задачи современная школа требует всех этих умений и навыков от детей, которые приходят учиться в 1 класс. Но главная задача не только в их интеллектуальной подготовке. Делимся практическими советами, как правильно подготовить ребенка к школе и чему действительно важно уделить предельное внимание.

Источник: ONLINE.UA

Не важно сколько лет малышу. Навыки и знания, полученные даже в три года, считаются пассивным приготовлением к будущему обучению. Есть множество кружков, курсов, индивидуальных занятий на базе общеобразовательного или дошкольного учреждения. Наблюдайте за чадом, слушайте его, отслеживайте прогресс. Также обучение можно организовать самостоятельно и бесплатно.

Подготовка к первому классу — упражнения и игры для детей 5 лет

Фото: envato.com

Дети в этом возрасте успешно воспринимают любую информацию через игру. Подвижные задания отлично подойдут для этого. Можно придумать исключительно физические упражнения: кто дальше всех прыгнет, кто дольше всех сможет проскакать на одной ноге. Можно включить задания на внимательность — например, находить на прогулке окружающие предметы, начинающиеся на одну букву.

Для развития пятилетних детей подойдут настольные игры. Подсчет ходов поможет в совершенствовании математических навыков. Пазлы тренируют пространственное мышление. Общение в компании воспитывает способность социального взаимодействия. Дидактические игры — это совершенствование мышления и памяти.

В этом возрасте можно научить малыша правильной модели поведения. Выберите рутинную домашнюю обязанность — убрать после себя разбросанные игрушки. Превратив это в квест, и порядок наведете, и поможете ребенку развиваться.

Занятия по подготовке к школе детей 6 лет

Фото: envato.com

В шесть лет логические упражнения помогут потренировать гибкость мышления, сформировать внимание и память:

исключение лишнего,
задания по перестановке, упорядочению, сравнению предметов,

различные загадки,
договорить слово,
игра “Правда или ложь”,
найти спрятанный предмет.

Можно предлагать около трех легких математических задач в день. Это арифметические ребусы, судоку, сложение, вычитание.

Чтобы познакомить с жизненными ситуациями и научить правильно принимать решения, можно придумать ролевые игры. Пополнение словарного запаса — также необходимое знание. Изучайте с ребенком по несколько новых слов в день.

Как подготовить к школе ребенка 7 лет

Фото: envato.com

Развитие детей в семилетнем возрасте сопряжено с навыками представления в уме, тренировкой фантазии. Они могут оперировать абстрактными понятиями. Предлагайте творческие задания: придумать небольшую сказку, найти рифму к слову, угадать предмет по описанию его цвета и свойств.

Логические игры помогают исследовать и анализировать ситуацию: необходимо назвать различия или сходства между предметами. Рисование по клеточкам, пунктирам развивает графические навыки. Компьютерные развивающие игры — новый виток в обучении детей современного мира. Подобные занятия должны быть под присмотром взрослых и в указанный промежуток времени.

Что должен знать первоклассник

Фото: envato.com

Перед тем, как прийти в первый класс ребенок должен:

Уметь четко понятно выражать мысли.
Знать свое имя, фамилию, возраст, имена мамы, папы, кто кем работает, адрес проживания.
Уметь ухаживать за собой: мыть руки, чистить зубы.
Классифицировать предметы по свойствам: кошка, собака — животные, а стол, стул — мебель.
Знать правила дорожного движения.
Уметь определять время по часам.
Математика: считать минимум до 10 и в обратном порядке.
Чтение: знать алфавит.
Письмо: уметь писать крючочки, палочки, крестики по прописям.

В каждой школе своя программа при оформлении в первый класс. Поэтому выбирая общеобразовательное учреждение ознакомьтесь с их требованиями. В каком возрасте отдавать непоседу в школу решать только родителям.

Психологическая подготовка ребенка к школе приоритетнее, чем выбор во-сколько отдать — в 5, 6, 7 лет. Чувствуете, что сын или дочь полноценно не готовы посещать первый класс? Отложите затею на год. Позвольте малышу вдоволь насладиться детством.

Рисунки по клеточкам в тетради для начинающих, лёгкие и сложные

Просмотрели: 3 419

Вот уж никогда не думала, что популярная студенческая забава рисовать картинки по клеточкам означает не только коротание времени на лекции!

Это, конечно, не очень хорошо – не слушать лекции, но иногда (в редких случаях и при наличии уважительной причины) допустимо.

Тогда мы совершенно не думали о том, что это не простое времяпрепровождение, а действие, имеющее еще и психологическое значение, и оно будет так популярно в наше время!

Оказывается – рисование по клеточкам у детей развивает мелкую моторику, воображение, логику мышления. Впрочем, это все можно отнести, к подросткам и взрослым представителям человечества, ну может быть за исключением моторики.

Сейчас эта забава (рисование по клеточкам) даже получила красивое называние – пиксель арт.

Польза рисования по клеточкам в тетради для детей и взрослых

Кроме убивания времени и лекарства от скуки, развития мелкой моторики и воображения. рисование по клеточкам помогает в утверждении своего Я.

Каким образом происходит самоутверждение? Все просто. Есть люди, которые любят рисовать, но у них это плохо получается. Ну не дал им Бог таланта!

И вот тут им на помощь приходит пиксель арт. Вы можете рисовать! Вы можете переносить на лист бумаги свое видение мира и иллюстрировать свои мысли!

А еще это отличный способ сосредоточиться и успокоиться, что в наш стремительный век стрессов и страстей весьма важно.

Рисовать по клеточкам очень просто, сделать это можно двумя способами:

1. на листке в клеточку (это может быть простой листочек из тетради по математики)

2. нанести клетки определенного размера на понравившийся рисунок и затем планомерно перенести его на другой листок

Конечно, второй способ сродни плагиату, но никто и не претендует на авторство той или иной скопированной картины, а вот моральное удовлетворение от своего творчества вы получаете огромное.

Первый способ отлично подходит не только для детей всех возрастов – от дошкольников до подростков, но и взрослым.

Кроме всех перечисленных «полезностей» рисование по клеточкам помогает развить чувство цвета.

Рисунок можно сделать цветным, используя всю палитру красок.

Для пиксель арта не требуется никаких дорогостоящих принадлежностей – листок в клетку, карандаш или ручка найдется у каждого человека.

Хотите добавить цвета – возьмите цветные карандаши, ручки, мелки (хоть ими не очень удобно прорисовывать мелкие детали).

Если бумага или взятый вами листок тонкий, или фломастеры пропечатываются с другой стороны – подложите плотный лист бумаги или картон для того чтобы не испортить поверхность стола за которым вы работаете или другой чистый лист бумаги.

Графический диктант

Разъясним тем, кто впервые прочитал это словосочетание – «графический диктант». Это рисование по клеточкам по заданному заранее алгоритму. Например, вы диктуете ребенку в какую сторону (вправо, влево, вверх, вниз) на сколько клеточек провести линию.

К такому диктанту надо заранее подготовиться. У вас должен быть листок с четким планом, алгоритмом диктовки и конечным результатом (какой рисунок в конечном итоге должен получиться у ребенка).

Положительные аспекты такого диктанта:

развитие внимательности
развитие логического мышления, ориентации в пространстве
подготовка руки к письму (развитие мелкой моторики)
развитие усидчивости (что важно для современных гиперактивных детей)

Начинать графические диктанты надо с простых рисунков (например, с лестницы) и постепенно переходить к более сложным рисункам.

В самом начале диктанта четко проговаривайте, с какой точки начинаем рисунок, например, 9 клеточек сверху, 9 клеточек слева и ставим точку. Именно она и является отправной.

Пример графического диктанта Ключик».

Отступите по 5 клеток сверху и слева, поставьте точку – она будет являться отправной.

1 клетка вправо, 1 клетка вверх, 1 клетка вправо, 1 клетка вниз, 1 клетка вправо, 1 клетка вниз
8 клеток вправо

по одной клетке:

вверх
вправо
вверх
вправо
вниз
вправо
вниз
вправо
вниз

12 клеток влево и по одной клетке:

вниз
влево
вниз
влево
вверх
влево

3 клеточки вверх.

Рисунок готов!

Если вы обладаете навыками рисование по клеточкам или большой фантазией, рисунок можно нарисовать самостоятельно и затем составить алгоритм. Можно поступить и по-другому – купить сборник графических диктантов. Такие сборники могут быть для детей определенного возраста, для девочек или мальчиков. Рисование по клеточкам и графические диктанты – это интересная игра, которая помогает развить нужные ребенку навыки.

Примеры рисунков для простого графического диктанта.

Посмотрите видео пример графического диктанта.

Рисунки по клеточкам в тетради легкие и сложные

Начинать рисовать по клеточкам надо с легких рисунков, постепенно переходя к более сложным вариантам. Легкие рисунки просты в выполнении и доступны маленьким детям. Ниже приведены легкие варианты рисунков, которые по плечу маленьким детям.

Освоив технику рисования по клеточкам можно приступать и к более сложным вариантам

Ну, и наконец, научившись «клеточному» рисованию начинайте осваивать цветовое оформление рисунка.

Рисунки по клеточкам в тетради для детей

Когда на свет появляется маленький человечек, у родителей добавляется хлопот и забот. Воспитание ребенка заключается не только в том, чтобы его покормить, одеть и обуть. Воспитание — это еще и развитие его способностей.

Сейчас разработано много различных способов и методик для этого, но все специалисты сходятся во мнение – развитием ребенка лучше всего заниматься в игровой форме. Методом с элементами игры обучают начальным знаниям по математике, родному языку и еще многому, тому, что необходимо для гармоничного развития ребенка.

Одним из способов развития логических способностей ребенка считается рисование по клеточкам. Начинать надо с простейших рисунков, например, таких, как елочка, пароход, флажок.

Рисунки по клеточкам помогут вам в изучении букв. Нарисовав букву по клеточкам, малыш не только воспринимает ее на слух, не только видит ее написание, но и как бы осязает ее. Включаются все виды памяти – слуховая, зрительная и механическая (рисует букву).

Кроме буквы можно прописывать палочки, лесенки и другие фигуры тем самым тренируя детскую руку и подготавливая ее к письму. Такие упражнения помогут ребенку в школе.

Чему учится ребенок, рисуя по клеткам? Правильно держать карандаш, правильному алгоритму действий, счету, творческому подходу к делу, внимательности и усидчивости.

Постепенно стоит усложнять графику рисунка и вводить цвета. Ребенок может сам выбирать цветовое решения, тем самым развивая чувство цвета и цветовых сочетаний. К слову, такое рисование помогает выявить, творческие способности детей.

Рисунки по клеточкам легкие и сложные для девочек и для мальчиков

То, что рисунки по клеточкам или арт пиксель — занятие полезное вы уже поняли. При выборе рисунков их можно подобрать по интересам, отдельно для девочек и отдельно для мальчиков. С помощью этой техники рисования вы можете, даже не обладая навыками рисования воплотить на листке все, что захотите.

Вот несколько примеров рисунков для мальчиков.

А такие рисунки на листке в клеточку сможет нарисовать любая девочка.

Рисунки для личного дневника

Что такое личный дневник? Для кого-то это способ самовыражения, для кого-то фиксация событий происходящих в его жизни, личная оценка этих событий, людей, происшествий. Кто-то записывает внезапно посетившие его идеи и мысли. Личные дневники ведут многие люди — мальчишки, девчонки, взрослые женщины и мужчины.

Некоторые события, происходящие в жизни великих людей стали известны из их личных дневников. Часто записи в личных дневниках сопровождались иллюстрациями, нарисованными авторами. К слову, такие иллюстрации великих людей часто становились раритетными и помогали раскрыть более глубоко личность этого человека.

А если к рисованию нет таланта, а выразить свои эмоции хочется не только посредством слов, но и рисунка? И как же в этом случае проиллюстрировать свои записи? В этом случае на помощь могут прийти рисунки по клеточкам. Рисовать их просто и для этого не требуется ничего кроме листка в клетку и карандаша. Можно воспользоваться уже готовыми рисунками. Перенесите их в свой личный дневник следующим способом:

сделать сетку из клеточек на выбранном рисунке
в тетрадке (дневнике) начертить такую же сетку по количеству клеток (клетки могут быть другого размера – больше или меньше)
начать перенос изображения из каждой клеточки на выбранном рисунке в такую же клетку на листке

В интернете есть множество примеров рисунков по клеточкам – вам надо только выбрать и нарисовать.

Какими рисунками «оживить» личный дневник – решать вам. Чуть ниже приведено несколько интересных рисунков по клеткам.

Пусть дети рисуют, творят, фантазируют! Не каждый из них станет художником, но рисование доставит им удовольствие, они познают радость творчества, научаться видеть прекрасное в обычном. Пусть они растут с душой художника!

Каллиграфия шариковой ручкой для начинающих – уроки, прописи, упражнения

Если вы пока побаиваетесь браться за перо, тогда стиль искусственной каллиграфии точно для вас! Так можно научиться выводить красивые буквы уже сейчас, не осваивая новые инструменты письма, и заложить мышечную память, которая станет отличным подспорьем, когда вы решитесь взяться за перо.

Искусственная каллиграфия – что создается обычными инструментами: шариковой ручкой, мелом или маркерами – прекрасный способ начать знакомство с миром каллиграфии! К тому же искусственная каллиграфия – самодостаточный вид искусства леттеринга. В первой части статьи я расскажу, как применять эту простую и приятную технику, а во второй части вы найдете примеры использования этого стиля, вдохновившись которыми, вы сможете приукрасить любое ваше творение: будь то меловой леттеринг или же письмо!

Как сделать надпись в стиле искусственной каллиграфии

Напишите слово или предложение

Для начала выберете, чем будете писать. Подойдет что угодно: от обычной ручки вроде Pilot G2 до мела или пастели! Запишите слово или фразу курсивом, оставляя между буквами и словами достаточно места.

Обозначьте нисходящие штрихи

Дальше нужно обозначить нисходящие штрихи, из которых состоит слово. Но сперва нужно их как-то найти! Нисходящий штрих появляется тогда, когда вы ведете ручку вниз. На фото внизу видно, что слово “create” состоит из нескольких таких штрихов.

Затем нарисуйте линии, параллельные нисходящим штрихам. Они должны прилегать к основным линиям. Обратите внимание: не так важно, справа или слева от основных линий вы впишете новую!

После того, как вы обозначите нисходящие штрихи, слово будет выглядеть примерно так, как на фото.

Закрасьте выделенные участки.

Когда все нисходящие штрихи обозначены, их можно закрасить!

Получившийся по завершении контраст изгибов слова сделает надпись почти неотличимой от каллиграфии, выполненной профессиональным инструментом!

Запутались? Держите видео!

Порой такие идеи легче донести и понять через видео. На видео объясняется, как написать слово в стиле искусственной каллиграфии самой обычной ручкой.

Прописи для каллиграфии

На мой взгляд, искусственная каллиграфия отлично сочетается со шрифтом “Kaitlin Style”! Я подготовила для вас референс, чтобы показать, как смотрятся вместе стиль Кэйтлин и искусственная каллиграфия (Kaitlin Style faux calligraphy exemplar ).

Примеры использования искусственной каллиграфии

Даже если вы освоили профессиональную каллиграфию, порой искусственная каллиграфия будет куда сподручнее. И тому множество причин: допустим, вы на деловой встрече и у вас просто нет под рукой пера; а может, поверхность, на которой вы пишете, не подходит для каллиграфии чернилами; ну или же вас уже вконец достали чернильные кляксы и брызги!

Искусственная каллиграфия на грифельной доске

При сильном желании можно сделать надпись пером и чернилами на меловой доске, но она получится маленькой и оттирать ее потом будет настоящей мукой! Посмотрите: приветственная надпись внизу выполнена самым обычным мелом.

Рукописный текст и искусственная каллиграфия

Рукописный текст и искусственная каллиграфия
Можно комбинировать печатные рукописные буквы с искусственной каллиграфией для создания креативных работ вроде той, что на изображении ниже. Искусственная каллиграфия изящно контрастирует и выделяется на фоне остальных стилей. Такой уникальный леттеринг, который отлично передает эмоции и впечатления, будет превосходным подарком!

Искусственная каллиграфия и бумажные письма

Искусственная каллиграфия и бумажные письма
Письмо с искусственной каллиграфией будет просто очаровательным! Надпись на конверте выполнена шрифтом Kaitlin Style (распечатку с примером этого шрифта размещаю здесь — clicking here). Посмотрите: нисходящие штрихи не закрашены. Если вам, как и мне, придется по вкусу такой прием, можно смело его использовать!

Вы можете использовать этот стиль вне зависимости от вашего уровня владения пером, так что непременно попробуйте! Да, искусственная каллиграфия – отличный способ подготовить себя к работе пером, но к ней прибегают не только новички. Бывалые каллиграфы тоже могут выгодно применять ее, чтобы оживить свои работы в технике леттеринга!

Если у вас остались вопросы по искусственной каллиграфии — для тренировок отлично подойдут любые из этих прописей (premium calligraphy worksheets ). Я убеждена в том, что именно с искусственной каллиграфии нужно начинать путь к “настоящей каллиграфии”, ведь я училась именно так!
Спасибо, что прочитали статью! До встречи!

Систематический поиск рецептов для создания индуцированных плюрипотентных стволовых клеток

Генетическая сеть, регулирующая hESC

Сначала мы собрали доказательства из литературы и вручную сконструировали генетическую сеть, участвующую в регуляции плюрипотентности и дифференцировки чЭСК (рис. 1A, таблицы S1 и S2 в тексте S1). Мы не использовали методы интеллектуального анализа данных или биоинформатики при построении сети, чтобы избежать ложных регулирующих взаимодействий. Мы начали с набора маркерных генов плюрипотентности и дифференцировки (таблица S3 в тексте S1) и провели обширный поиск в литературе регуляторных путей между любой парой генов.Эта построенная сеть состоит из прямых регуляторных взаимодействий между 52 узлами, включая три ключевых регулятора ESC (Oct4, NANOG и Sox2), шесть белковых комплексов (Oct4-Sox2, Oct4-Foxd3, LEF1-bCat, Mad-Max, Myc- Max, Myc-Sp1), а также маркерные гены для дифференцированных линий (таблица S3 в тексте S1). Учитывая разницу между человеческими и мышиными ЭСК, мы сосредоточили внимание на регуляторных взаимодействиях, которые имеют прямые доказательства в ЧЭСК. Полнота и правильность этой сети были частично подтверждены ее способностью правильно предсказывать изменения экспрессии генов после нокдауна Oct4 (см. Ниже).

Рисунок 1. Эпигенетический ландшафт.

( А ) . Генетическая сеть, регулирующая самообновление и дифференциацию чЭСК. Активные и репрессивные правила представлены стрелками и полосами соответственно. Размер узла пропорционален общей степени узла (сумме входящих и исходящих степеней). Маркеры чЭСК и дифференцировки окрашены в розовый и зеленый цвета соответственно. Гены, позитивно регулируемые маркерами чЭСК, окрашены в оранжевый цвет. ( В ) .Модель генетической сети в hESC с 2-кратным срезом байесовской сети (2TBN). 2TBN состоит из 2 слоев байесовских сетей, и каждый сегмент содержит полный набор из 52 узлов в исходной сети. Все петли деконволюционируют в края между срезами (отмечены красным), которые представляют регуляции между регуляторами в первом временном срезе (интерфейсные белки, окрашенные желтым цветом) и регулируемыми генами во втором временном срезе. Исходящий интерфейс состоит из NANOG, SP1, Oct4-Sox2, CDX2, PIAS1, GATA6, FOXA2 и FOXA1.Фиолетовый и черный края представляют собой эффекты регулирования вниз и вверх внутри временного среза соответственно. ( С ) . Иллюстрация потенциального ландшафта клеточного состояния. Цвет представляет потенциал состояния ячейки. Чем выше потенциал, представленный на оси z, тем меньше вероятность этого конкретного состояния ячейки. Координаты X и Y определяют уникальные состояния ячеек.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002300.g001

Оценка сетевого ландшафта

Как показано в предыдущих исследованиях, оценка ландшафта сети требует вычисления вероятности состояния каждой ячейки.Для выполнения этой задачи мы рассматривали каждый белок в сети как активный или неактивный, то есть каждый узел является двоичной переменной. Затем мы использовали динамическую байесовскую сеть (DBN) [45] для моделирования петель обратной связи в сети. Вероятность каждого узла представляет, насколько вероятно, что белок активен.

DBN моделирует развивающиеся стохастические характеристики сети посредством временной организации байесовской сети с двумя временными срезами (2TBN). Чтобы преобразовать циклическую сеть hESC в DBN, нам нужно нарушить все циклические правила и развернуть сеть в серию ациклических графов (2TBN), в которых интерфейсные белки либо излучают, либо получают обратную связь в исходной сети.Мы использовали процедуру поиска для идентификации интерфейсных белков, так что развернутые 2TBN не только уменьшили вычислительную сложность, но и сохранили биологические значимые связи (подробности см. В разделе «Методы и текст S1») (рисунок 1B). По мере того, как DBN переходил в свое устойчивое состояние, информация обновлялась и распространялась через эти интерфейсные белки от текущего временного интервала к следующему с использованием интерфейсного алгоритма [45].

Чтобы параметризовать DBN генетической сети, в идеале нужно изучать параметры из большого набора временных функциональных данных, которые отражают правила между белками в сети.Из-за отсутствия таких данных в hESCs, мы разработали модель, основанную на знаниях, которая преобразовывала функциональные связи в курируемой генетической сети в математически значимые ограничения параметров (подробности см. В тексте S2) [46], [47]. Затем мы использовали метод цепи Маркова Монте-Карло (MCMC) для выборки значений параметров DBN на основе этих ограничений. Каждый набор образцов параметров формирует экземпляр модели DBN. Все экземпляры модели были усреднены для проведения вывода DBN, что позволило рассчитать совместную вероятность всех белков в сети с учетом конкретных доказательств.По сравнению с предыдущими подходами к расчету сетевых ландшафтов с использованием либо булевой сети, либо дифференциальных уравнений наша модель намного более эффективна. По сравнению с традиционной моделью DBN, наш метод позволяет избежать определения большого количества параметров путем обратного проектирования. Наше исследование показало, что этой модели было достаточно для открытия рецепта перепрограммирования (см. Ниже).

Чтобы вычислить сетевой ландшафт, нам необходимо рассмотреть все возможные внеклеточные условия. Поскольку точная передача внеклеточных сигналов в TFs в значительной степени неизвестна в hESCs, мы выбрали альтернативный подход, манипулируя уровнями экспрессии трех ключевых регуляторов hESC, которыми являются Oct4, Sox2 и NANOG.Это имитирует эффекты внеклеточных условий для поддержания плюрипотентности или индукции дифференцировки. Мы вычислили совместные вероятности всех узлов в сети при установке Oct4 / Sox2 / NANOG на различные уровни активности, а затем суммировали эти вероятности для оценки сетевого ландшафта (см. Текст S2). Полученный ландшафт (рисунок 1C) представляет собой вероятность устойчивого состояния системы. Пейзаж системы в определенное время во время дифференциации может быть получен путем определения активности трех ключевых регуляторов чЭСК.

Мы обнаружили два состояния со значительно более высокой вероятностью, чем остальные состояния, и они соответственно соответствуют чЭСК и дифференцированным состояниям (рис. 1С), как определено активностью 22 маркерных белков (таблица S3 в тексте S1). Когда все 11 маркеров ES активны (1) и когда все 11 маркеров дифференциации неактивны (0), сеть представляет состояние hESC; дифференцированное состояние определяется как противоположный состав активности этих 22 маркеров. Эти два состояния разделены барьерными состояниями с меньшей вероятностью.Эти барьеры предотвращают трансформацию между типами клеток за счет шума. Этот результат похож на эпигенетический ландшафт, предложенный для описания процесса дифференцировки ESCs [30] – [33]. Насколько нам известно, это первый ландшафт, созданный для генетической сети достаточно большого размера (52 узла), которая может отражать молекулярные детали регуляции самообновления и дифференциации чЭСК.

Прогнозирование изменения фенотипов (экспрессии генов) при пертурбациях

Чтобы найти рецепты перепрограммирования, нам сначала нужно показать, что наша модель может предсказывать последствия клеточных возмущений.Нокдаун главных регуляторов Oct4 или NANOG недавно был проведен в hESCs, и изменения экспрессии генов были измерены либо с помощью микроматрицы (Won et al., Представленный и [48]), либо с помощью ПЦР [49]. Эти наборы данных использовались для тестирования нашей модели. В рамках DBN мы смоделировали «нокдаун» гена, зафиксировав значение его активности на определенном уровне и затем выполнив вывод. После схождения DBN было вычислено соотношение между вероятностью каждого узла в возмущенном и невозмущенном состоянии hESC.Это соотношение сравнивали с экспериментальным изменением экспрессии гена. Ненарушенное состояние чЭСК в этом исследовании предполагалось как совместная вероятность всех узлов, когда все главные регуляторы чЭСК Oct4, NANOG и Sox2 были зафиксированы в активном состоянии (см. Методы и текст S2).

Когда мы объединили шесть экспериментов по нокдауну OCT4 и NANOG в hESC, предсказанные значения DBN хорошо коррелировали с экспериментальными измерениями (коэффициент корреляции Пирсона = 0,6731 и p-значение = 1.34 * 10 ⁻³⁰) (рисунок 2). Эта корреляция варьировала для каждого отдельного эксперимента и находилась в диапазоне от 0,55 до 0,92 (рис. 2 и S1 в тексте S1). Например, сравнение предсказанных и экспериментальных изменений экспрессии генов после 3, 5 и 7 дня нокдауна OCT4 дало коэффициенты корреляции Пирсона 0,83, 0,92 и 0,74 соответственно. Обратите внимание, что наши прогнозы были сделаны исключительно на основе топологии генетической сети, без каких-либо других функциональных данных. Точность фенотипических прогнозов de novo , основанных на клеточных пертурбациях, продемонстрировала, что наша модель DBN может надежно искать рецепты перепрограммирования iPS.

Рис. 2. Коэффициент корреляции Пирсона (r) и значение p (p) между предсказанными и экспериментальными изменениями экспрессии генов (в log2).

(A) Диаграмма разброса предсказанных и экспериментальных изменений экспрессии генов для всех экспериментов OCT4 (Won et al., Представленные и [54]) и NANOG knockdown [55]; (B), (C) и (D) Графики разброса на 3, 5 и 7 день после выключения OCT4 с использованием эписомального вектора (представлен Вон и др.).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002300.g002

Рецепты перепрограммирования и механизмы

Мы использовали два типа критериев для оценки успеха предсказанного рецепта: (1) сходство экспрессии генов с ESC и (2) эффективность репрограммирования. Прогнозируемое состояние перепрограммированных клеток должно достигать сигнатуры экспрессии, аналогичной hESC (см. Текст S1 и S2). Это сходство измеряли с помощью среднеквадратичного отклонения (RMSD) и коэффициентов ранговой корреляции Пирсона и Спирмена между перепрограммированными уровнями экспрессии и уровнями экспрессии hESC (совместными вероятностями).Эффективность репрограммирования определялась как процент клеток, которые, по прогнозам, находятся в дифференцированном состоянии (11 маркеров hESC выключены и 11 маркеров дифференцировки включены), которые могут быть перепрограммированы на любой аттрактор, представляющий состояние ES (11 маркеров hESC включены и 11 маркеров дифференцировки выключены). Чтобы смоделировать гетерогенность дифференцированных состояний клеток, мы начали со 100000 случайно инициализированных состояний 30 немаркеров в сети, затем соответствующим образом зафиксировали белки, участвующие в конкретном рецепте перепрограммирования, и, наконец, развили состояния всех белков до схождения, следуя их максимальные апостериорные (MAP) пути в эволюции DBN (см. Текст S2).

Мы рассчитали сходство экспрессии и эффективность перепрограммирования для всех 163 185 возможных комбинаций избыточной экспрессии 4 из 46 отдельных генов в сети. Мы обнаружили, что большинство комбинаций сверхэкспрессии не достигло репрограммирования, на что указывает нулевая эффективность репрограммирования. Действительно, только 962 рецепта имели эффективность выше 0. Мы обнаружили, что эффективность не обязательно коррелировала со сходством выражений (рис. S2 в тексте S1). Измерение сходства экспрессии отражало, насколько конечное состояние было сходным с состоянием hESC, путем сравнения уровней экспрессии между всеми 52 узлами.Эффективность репрограммирования проверила только 22 узла в сети (11 маркеров hESC и 11 маркеров дифференциации). Таким образом, высокая эффективность репрограммирования не гарантирует конечного состояния клеток, аналогичного состоянию чЭСК. Следовательно, оптимальный рецепт должен иметь как высокую эффективность, так и высокое сходство экспрессии с состоянием hESC (низкий RMSD и высокие коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена).

Среди 962 рецептов с эффективностью больше 0 мы нашли три экспериментально подтвержденных рецепта с использованием OCT4 (O), SOX2 (S), KLF4 (K), c-MYC (M) или PRDM14 (P). Ободренные этим наблюдением, мы также подтвердили успех экспериментальных рецептов с 3 факторами (OSK) и 5 факторами (OSKMP) (Таблица 1).Прогнозируемая эффективность перепрограммирования соответствовала экспериментальным наблюдениям: OSKMP более эффективен, чем OSKM, OSKP более эффективен, чем OSK [44]. Когда из рецепта удаляли OCT4 или SOX2, эффективность перепрограммирования становилась равной нулю, что также наблюдалось в экспериментах, в которых отсутствие OCT4 или SOX2 не могло генерировать iPSC [44]. Кроме того, как эффективность репрограммирования, так и измерения сходства экспрессии генов четко отличали эти успешные рецепты от экспериментально неудачных (таблица 1).Стоит отметить, что наши предсказанные рецепты основывались исключительно на топологии сети и не использовали никакой информации от Chia et al. [44] и наш метод [46], [47], [50] были развиты до публикации [44].

Согласованность между нашими предсказаниями и экспериментальными наблюдениями обнадеживает. Наше наблюдение многих возможных успешных рецептов репрограммирования согласуется с концепцией эпигенетического ландшафта [30] – [33], которая также показывает, что существует большое количество путей перехода между двумя типами клеток.Чтобы уверенно выбрать новые рецепты перепрограммирования, мы сначала оценили 962 4-факторных рецепта с эффективностью> 0 плюс экспериментальные 3-факторные (OSK) и 5-факторные (OSKMP) рецепты, используя каждый из четырех критериев (эффективность перепрограммирования, RMSD, Пирсон и Спирмен). Затем для ранжирования этих рецептов была рассчитана средняя оценка. Затем, основываясь на индивидуальных распределениях RMSD, Пирсона и Спирмена для этих рецептов (рис. S3 (a) – (c) в тексте S1), мы устанавливаем пороговое значение в 3 стандартных отклонения для каждого критерия.113 4-факторных рецептов (включая OSKP) плюс 3-факторный (OSK) рецепт прошли порог (набор данных S1). Основываясь на усредненном рейтинге, в таблице 2 перечислены 10 основных рецептов для каждого состава главных регуляторов.

Все рецепты перепрограммирования кандидатов (набор данных S1 и таблица 2) содержали по крайней мере два из трех главных генов-регуляторов (OCT4, SOX2, NANOG). Фактически, все рецепты без как минимум двух главных регуляторов имели нулевую эффективность перепрограммирования. OCT4 был незаменим при создании ИПСК, в то время как SOX2 и NANOG были взаимозаменяемыми (рис. 3).KLF4 и PRDM14 могут существенно повысить эффективность перепрограммирования. Кроме того, KLF4, c-MYC или PRDM14 могут быть заменены другими факторами, такими как ZIC3, PBX1 или LMCD1. Хотя механизмы функционирования этих дополнительных факторов в генерации ИПСК неясны, мы предполагаем, что их важность связана либо с их положительной обратной связью с тремя главными регуляторами, такими как активация PBX1 и ZIC3 на NANOG, либо с репрессией генов дифференцировки, таких как LMCD1. репрессия GATA6, который является репрессором NANOG (Рисунок 1).Помимо OSN, мы обнаружили, что KLF4, PBX1, ZIC3 и PRDM14 встречаются более 20 раз в 113 рецептах (рисунок 3). Все 16 комбинаций этих 4 генов с OSN были включены в список кандидатов (набор данных S1 и таблица 3).

Мы исследовали, будет ли нокдаун отдельных генов дополнительно повышать эффективность рецептов репрограммирования только с избыточной экспрессией. Мы взяли пять экспериментально подтвержденных рецептов сверхэкспрессии в качестве шаблонов и добавили дополнительный нокдаун одного гена. Среди 230 (= 5 × 46) рецептов только нокдаун GATA6 мог значительно повысить эффективность перепрограммирования для каждого экспериментального рецепта без ухудшения сходства экспрессии генов (Таблица 4).Это может быть связано с подавлением GATA6 NANOG, которое при ослаблении улучшит экспрессию NANOG в рецепте перепрограммирования. Нокдаун GATA2 также увеличивал эффективность рецепта перепрограммирования, но не всегда увеличивал сходство экспрессии (Dataset S2). Более 60% нокдаунов одного гена, включая маркеры дифференцировки, такие как SOX17, GATA3, T, CDX2, hCGa, hCGb, AFP и FOXA2, оказали незначительное влияние на эффективность перепрограммирования исходных рецептов (см. Рисунок S4 в тексте S1).Удивительно, но нокдаун GATA4, который является маркером дифференцировки, предотвращает репрограммирование, что может быть связано с его подавлением GATA6. С другой стороны, нокдаун немаркерных генов, включая PRDM14 и LMCD1, также ухудшал генерацию iPSC. Наш анализ продемонстрировал важность выбора правильной комбинации возмущений и полезность нашего вычислительного моделирования для быстрого просмотра большого количества рецептов.

Чтобы лучше понять механизмы генерации ИПСК, мы проследили, как происходит перепрограммирование.Сначала мы вычислили потенциал каждого состояния ячейки и нашли наиболее вероятный маршрут (путь MAP), начиная от дифференцированного состояния до его конвергентного конечного состояния (см. Методы и текст S2). Процесс перепрограммирования экспериментально подтвержденных рецептов показан на рисунке 4A в качестве иллюстрации. В соответствии с концепцией ландшафта было много путей перепрограммирования, и все они прошли через два барьера, один из которых окружал аттракторы дифференциации, а другой – рядом с аттракторами hESC.У разных путей было разное количество шагов между двумя барьерами, которые определяли три режима перепрограммирования. Интересно, что если GATA6 был отключен, все пути перепрограммирования имели уменьшенную продолжительность между двумя барьерами и быстро находили конвергентное состояние (рис. 4B и C). Мы также отслеживали изменения экспрессии генов 22 маркерных генов во время перепрограммирования. По сравнению с успешными путями iPSC, конвергентные к не-ES состояниям показали относительно более высокую экспрессию GATA6 и GATA2 (рис. 4D и E).

Рисунок 4. Порядок перепрограммирования.

( А ) . Переходы состояний во время генерации ИПСК по пяти экспериментально подтвержденным рецептам (сверхэкспрессия OCT4, SOX2, KLF4, PRDM14 или MYC). Каждый рецепт был опробован 100000 раз. В иллюстративных целях каждое состояние клетки определялось только 22 маркерными генами. Размер узла пропорционален динамическому потоку, который определяется как количество путей, проходящих через узел. Цвет узлов указывает динамический путь, по которому экспериментально подтвержденные рецепты проходят через этот узел.Обратите внимание, что разные пути перепрограммирования состоят из переменного числа состояний, то есть разные пути проходят через переменное число узлов. ( В ) . Возможные изменения в путях перепрограммирования с помощью пяти экспериментальных рецептов (слева) и экспериментальных рецептов, плюс нокдаун GATA6 (справа). Верхняя (синие линии) и нижняя (красные линии) панели соответственно показывают пути, которые сходятся к аттракторам hESC и не hESC. Цифры указывают процент начальных состояний, сходящихся к аттракторам чЭСК на соответствующих шагах.Значения оси X определяют номера шагов моделирования. ( С ) . Схематическое изображение трех режимов перепрограммирования по 5 экспериментальным рецептам ( Таблица 1 ) на потенциальном ландшафте (вверх ногами Рисунок 1 ). Ось z определяет потенциальную энергию состояния ячейки, а каждое состояние ячейки задается координатами x и y. Режим 1 представляет наиболее эффективные (кратчайшие) пути перепрограммирования, на которые затрачено наименьшее количество шагов, режим 2 представляет (умеренной длины) пути перепрограммирования, затраченные на один дополнительный шаг в долине, а режим 3 представляет наименее эффективный (самый длинный) путь перепрограммирования с двумя дополнительными шагами в Долина.( Д ) . Изменения экспрессии генов маркерных генов при репрограммировании. По мере продвижения моделирования гены-маркеры hESC подвергаются понижающей регуляции, в то время как гены-маркеры дифференцировки активируются. Цвета экспрессии генов представляют собой усредненные значения на каждом этапе. Этот анализ был основан на экспериментально подтвержденных рецептах перепрограммирования. ( E ) . Экспрессия маркерных генов в трех режимах экспериментально подтвержденных рецептов перепрограммирования. Каждый столбец представляет уникальное состояние.Ширина каждого шага моделирования (от инициализации на шаге 0 до вероятности сходящегося соединения на шаге 9) во время перепрограммирования пропорциональна количеству различных состояний ячеек на этом шаге: чем больше ширина, тем больше различных состояний ячеек.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002300.g004

Несмотря на различие этапов развития, три режима репрограммирования показали схожие паттерны временной экспрессии генов (рис. 4E, таблицы 5 и 6), что предполагает могут быть обычными переходными состояниями во время перепрограммирования.Мы подсчитали количество начальных состояний, которые прошли определенное состояние в процессе их эволюции, и это число было определено как динамический поток состояния клетки. Используя произвольную отсечку 1000 для потока, мы обнаружили несколько состояний как весьма вероятные переходные состояния во время перепрограммирования. На рисунке 5 показаны переходные состояния для 5 экспериментальных рецептов с отключением GATA6 и без него. Видный паттерн, возникший из этих состояний, состоял в том, что GATA6 частично подавлялся сверхэкспрессией OCT4, и эта репрессия активировала NANOG.Затем активация NANOG привела к последующей активации плюрипотентных генов и репрессии генов дифференцировки. Нокдаун GATA6 усилил бы эту регуляцию, чтобы облегчить репрограммирование.

Рисунок 5. Переходные состояния при перепрограммировании.

Состояния ячеек с более чем 1000 динамическим потоком на каждом этапе моделирования перепрограммирования показаны для 5 экспериментальных рецептов и экспериментальных рецептов плюс нокдаун GATA6.

https://doi.org/10.1371 / journal.pcbi.1002300.g005

Производство новых клеток крови – почему важно читать рецепт – Cancer Research UK

Изображение из wiki commons http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Puff_pastry.jpg?uselang = en-gb

Если вы хотите быть похожей на Нэнси и выиграть Great British Bake Off или конкурс #sciencecakes, который проводился ранее на этой неделе, вам нужно внимательно следить за деталями и обладать энциклопедическими знаниями приемов и техник выпечки.

Удивительно, но эти критерии не отличаются от того, что необходимо для раскрытия секретов рака – только вместо того, чтобы знать, как делают лепешки, ученым нужно полностью понимать, как растут клетки.

И, выяснив это, ученые смогут разработать более добрые и лучшие методы лечения, которые спасут больше жизней в будущем.

Один из способов узнать больше о болезни – это понять, как разные процессы работают в здоровых клетках. Когда мы знаем, как что-то должно работать, мы можем определить, когда что-то идет не так, как это происходит при раке.

Новое исследование ученых из Кембриджа, проведенное Аугусто Рендоном и опубликованное в журнале Science, делает именно это. Они обнаружили, что небольшие изменения в том, как читается генетический «рецепт» при создании новых клеток крови, являются ключом к принятию решения о том, какой тип клеток крови производится, и обеспечению того, чтобы производились только здоровые, функционирующие клетки.

Они также пошли еще дальше, определив, как ошибки в этом процессе могут вызвать развитие рака крови (лейкемии), и указали на новые идеи о способах лечения этих заболеваний.

Откуда все это взялось?

Ошибки, допущенные при выработке нашим организмом лейкоцитов, могут привести к раку крови, например хроническому лимфолейкозу (ХЛЛ), хроническому миелоидному лейкозу (ХМЛ) и остром миелоидному лейкозу (ОМЛ).

Чтобы лучше понять, как такие ошибки заставляют наш организм вырабатывать аномальные, раковые клетки, Dr.Рендон и его команда начали с изучения того, как создаются здоровые клетки.

В частности, они изучили изменения, которые происходят в специализированных клетках, называемых стволовыми клетками крови и клетками-предшественниками, по мере того, как они трансформируются в более зрелые типы клеток крови, включая белые кровяные тельца, красные кровяные тельца и тромбоциты. Вот удобная диаграмма, показывающая процесс:

Диаграмма, показывающая, как образуются клетки крови

По вашим отметкам… ..Загрузите… ..ДЕЛАТЬ!

Хотя это может показаться маловероятным, создание разных типов клеток крови немного похоже на техническую задачу в The Great British Bake Off.

Каждую неделю на выставке пекарям раздают одну и ту же партию ингредиентов и один и тот же рецепт. Но каждый участник читает рецепт по-своему и вносит свои изменения и корректировки. Некоторые выдерживают тесто дольше; другие выпекают при более высокой температуре.

В нашем организме ДНК – это «главная поваренная книга», в которой содержится вся информация, необходимая для того, чтобы сделать нас такими, какие мы есть. Эта поваренная книга содержит множество различных рецептов, которые копируются – или транскрибируются – в РНК, которые производят белки внутри наших клеток.В случае производства клеток крови наши тела следуют определенным рецептам РНК, которые гарантируют, что мы производим все необходимые нам типы клеток крови.

И, как и в случае с Bake Off, где изменения в рецепте определяют разницу между победой и выходом из соревнования, небольшие изменения в этих рецептах РНК или в том, как они читаются, могут иметь большое влияние на определение того, какой тип клетки сделан. и если он работает правильно.

Главное – точно следовать рецепту. Даже незначительное изменение может привести к повреждению или повреждению клеток, что, в свою очередь, может привести к раку.

Чтение рецепта

Структура РНК

За последние несколько лет ученые узнали, что, хотя очень важно изучить, как ошибки в ДНК вызывают рак, также очень важно посмотреть, как ошибки РНК могут вызывать болезнь. И для этого они разработали новую технологию под названием RNA-Seq.

RNA-Seq помогает исследователям идентифицировать очень небольшие изменения в коде РНК между разными типами клеток – например, между здоровыми и раковыми клетками.Это также позволяет им находить изменения в рецепте РНК, которые могут привести к тому, что клетки станут злокачественными.

В этом исследовании исследователи изучили код РНК в здоровых стволовых клетках крови и клетках-предшественниках.

Используя RNA-Seq, исследователи изучили РНК-код восьми типов стволовых клеток крови и клеток-предшественников. Они обнаружили, что каждый тип клеток вносит свои собственные небольшие модификации и корректировки в рецепт РНК, добавляя свои особые «вкусы» к основному составу.

Это похоже на то, как пекарь готовит кексы из шоколада, лимона или ванили, но вместо этого эти биологические ароматы обеспечивают получение полного спектра различных типов клеток крови.

Смешиваем

Конечно, клетки не используют какао-порошок, цедру лимона или ванильную эссенцию для изменения рецепта – вместо этого исследователи обнаружили, что процесс, называемый альтернативным сплайсингом, позволяет клеткам крови вносить эти изменения.

Альтернативный процесс сплайсинга позволяет читать и копировать один рецепт РНК множеством различных способов. Он делает это, вырезая и меняя местами разные части рецепта – некоторые части остаются, другие удаляются. Это как если бы участники Bake Off должны были исключить ингредиенты из исходного рецепта, добавить несколько дополнительных или использовать совсем другой ингредиент.

При выпечке замена неправильного ингредиента может привести к кухонной катастрофе, например, к ужасно промокшему дну или кексу со вкусом капусты. Ученые заинтересованы в альтернативном сплайсинге по той же причине – они знают, что если в рецепте РНК будут заменены неправильные биты, они могут вызвать рак. Например, ошибки в альтернативном сплайсинге во время производства лейкоцитов могут привести к развитию рака крови, такого как ХЛЛ.

В этом исследовании исследователи обнаружили, что каждая стволовая клетка крови и клетка-предшественница имеют свой собственный уникальный набор рецептов РНК, называемых транскриптами, которые обеспечивают создание правильного типа клетки крови.Они также важны для получения жизнеспособных, здоровых клеток.

Пока что исследователи сосредоточились только на здоровых клетках. Но будущая работа по сравнению рецептов РНК, которые создают разные типы здоровых клеток крови, с рецептами, которые производят лейкозные клетки, покажет, что идет не так, когда болезнь развивается, и может привести к более эффективным и целевым методам лечения.

Конечный результат

Создание клеток крови – Cancer Research UK #sciencecakes Competition -Belfast entry

Пытаясь понять, что вызывает рак, ученые и врачи обычно ищут ошибки в ДНК и генах.Как показывает это исследование, ясно, что выявление ошибок в РНК не менее важно.

Доктор Франческа Пелликано, изучающая роль стволовых клеток в хроническом миелоидном лейкозе в Исследовательском центре лейкемии Пола О’Гормана, Глазго, сказала, что эта работа «открыла дверь для исследования транскриптов РНК, а не генов, подчеркивая важность альтернативного сращивания и оборудования, лежащего в его основе ».

Профессор Тесса Холиоук, которая также работает в Центре, сказала: «Это исследование предложит понимание нормального развития клеток крови и поможет нам понять, как здоровые клетки не работают при раке».

Наблюдение за тем, как конкурсанты борются с задачей создания идеального теста, может стать интересным разговором с кулером, но разобраться с внутренней работой клеток – гораздо более важная техническая задача, а конечный результат может означать жизнь. сохранение новых методов лечения рака.

Результаты этого исследования показывают, почему так важно проводить такого рода фундаментальные исследования биологии того, как работают клетки. Разоблачая производство здоровых клеток крови, мы можем улучшить наше понимание того, как развивается рак крови, и, в конечном итоге, найти новые способы борьбы с этими заболеваниями и более быстрого лечения рака.

Áine

Ссылка

Chen, L., et al. (2014). Разнообразие транскрипции во время фиксации клонов предков крови человека Science, 345 (6204), 1251033-1251033 DOI: 10.1126 / science.1251033

Изображения

Изображение теста от Tiia Monto (собственная работа) под лицензией CC-BY -Лицензия SA-3.0, через Wikimedia Commons
Изображение кровяных клеток от Cancer Research UK под лицензией CC-BY-SA-4.0, через Wikimedia Commons
Изображение РНК Корентин Ле Реун (собственная работа) [общественное достояние], через Wikimedia Commons
Изображение лепешки из клеток крови любезно предоставлено Маргарет Карр, Cancer Research UK

Подробнее по этой теме

Пример исследования бутонизированных дрожжей Saccharomyces cerevisiae

Сеть, регулирующая клеточный цикл и спороношение

зарождающихся дрожжей

Клеточный цикл и споруляция – два важных биологических процесса, которые хорошо изучены у почкующихся дрожжей.Мы собрали литературу, чтобы собрать ключевые регуляторы в сеть из 56 узлов (рисунок и дополнительный файл 1, таблица S1), включая 44 белка / комплекса (например, MBF и SBF), 5 логических узлов AND, две группы генов (например, EMG и MMG), один путь (например, цАМФ / PKA), один фенотип (например, споруляция) и три сигнальных узла (размер клетки, споруляция и состояние клеточного цикла).

Генетическая сеть почкующихся дрожжей, регулирующих клеточный цикл и споруляцию . Положительные и отрицательные нормы представлены зеленой стрелкой и красной ссылкой с полосой соответственно.Оранжевые стрелки представляют входы для логического узла И. Узлы саморазрушения, самоподдержания и самоактивации окрашены в красный, синий и зеленый цвета соответственно. См. Также Дополнительный файл 1, Таблица S1.

Помимо узлов, представляющих белки, логические узлы AND использовались для моделирования взаимодействия между множеством белков, которое требуется для регулирования их генов / белков-мишеней. Напр., Узел FEAR представляет сеть раннего высвобождения анафазы Cdc14, которая включает такие белки, как Esp1, Spo12 и Cdc5 [14], и, таким образом, моделируется как узел AND этих белков.Гены раннего и среднего мейоза должны быть активными для развития споруляции; вместе они были представлены узлами EMG и MMG соответственно. Обратите внимание, что фенотип споруляции – это узел И, потому что он активируется, только если включены и ЭМГ, и ММГ. Сигнальный путь цАМФ / PKA подавляет активность нескольких основных активаторов споруляции, таких как Rim15 и Msn2, и для простоты был представлен одним узлом [15]. Поскольку генетическая сеть динамически реализуется в ответ на сигналы окружающей среды, мы развернули два сигнальных узла, условия роста и споруляции, чтобы имитировать условия среды, подходящие для роста клеток или индукции споруляции.Узел «размер клетки» представляет контрольную точку, входящую в S-фазу клеточного цикла, если дрожжевая клетка вырастает до критического размера [16,17].

Кураторская сеть представляет текущие знания о клеточном цикле и споруляции у почкующихся дрожжей. В условиях роста, когда клетка становится достаточно большой, чтобы запустить сигнал размера клетки, Cln3 активируется, и он, в свою очередь, активирует MBF и SBF, что индуцирует транскрипцию циклина Clb5 [18]. Активация Clb5 переводит клетку в S-фазу, когда начинается репликация ДНК [19,20].Затем формируется комплекс факторов транскрипции Mcm1 / SFF для активации Clb2, который контролирует переход в M-фазу для сегрегации [21]. Для выхода из фазы M требуется деградация Clb2 на Cdh2 и Sic1. Затем клетка переходит в стационарную фазу G1, прежде чем вырастет до критического размера, и проведет еще один раунд деления. В условиях споруляции включается главный мейотический регулятор Ime1, подавленный условиями роста [22]. Ime1, Ume6 и Rim11 образуют комплекс для активации ранних мейотических генов (EMG), включая NDT80 и IME2 [15].MMG и NDT80 первоначально подавляются Sum1 в условиях вегетативного роста. Активация киназы Ime2 ингибирует активность Sum1, которая снижает репрессию NDT80. Затем Ndt80 расшифровывает MMG, а также IME1, IME2 и себя, чтобы сформировать положительные отзывы. Завершение споруляции требует транскрипции как EMG, так и MMG [22].

В сети мы присвоили каждому узлу одну из трех конфигураций, если входящие сигналы активации и подавления равны: саморазрушение (выключено), самоподдерживающееся (состояние не изменилось) и самоактивация (включено).Узел самоуничтожения имеет тенденцию отключаться, что упрощает процесс деградации. Например, Cln1, Cln2 и Cln3 разлагаются комплексом SCF, ассоциированным с Grr1 [23,24]. Эти механизмы деградации явно не представлены в сети. Самоподдерживающиеся узлы обозначают белки, поддерживающие постоянный уровень. Например, самоподдерживающийся белок Cdh2 функционирует только в фазе G1, но уровень его мРНК остается постоянным на протяжении всего клеточного цикла [25,26]. Сепарин Esp1 и секурин Pds1 участвуют как в мейотической прогрессии, так и в остановке митотического клеточного цикла [27-29].Транскрипция ESP1 постоянна в течение клеточного цикла [21], а расположение Pds1 зависит от клеточного цикла [30,31]. Обозначение их как самоактивации имитирует неизвестные механизмы, активирующие эти два белка.

Фиксированные точки и динамика сети

Стационарные состояния сети на рисунке отражают судьбы клеток: либо завершение споруляции, либо прохождение клеточных циклов. Определить стационарные состояния, соответствующие споруляции, просто: узел SPOR включен, что требует включения как EMG, так и MMG, так что клетка совершает споруляцию [22].Чтобы определить стационарное состояние G1 в клеточном цикле, в условиях роста мы сначала развили 1000000 случайно выбранных состояний и нашли стационарное состояние с максимальным бассейном (самым большим аттрактором). Затем мы идентифицировали все белки / комплексы (27 из 56) в сети, показывающие циклическое изменение своего состояния при эволюции до самого большого аттрактора. Стационарные состояния G1 клеточного цикла были достигнуты, если состояния этих 27 узлов были такими же, как и в самом большом аттракторе (остальные узлы могут находиться в любом состоянии).Неудивительно, что мы наблюдали известную активацию Cdh2 и Sic1 в стационарном состоянии G1. Обратите внимание, что временная эволюция этих 27 узлов действительно следует биологическому пути клеточного цикла после включения сигнала размера клетки (так же, как в [16]): от возбужденного состояния G1 (START) к S-фазе, Фаза G2, фаза M и, наконец, возврат в стационарное состояние G1 (дополнительный файл 2, рисунок S2). Это наблюдение подтверждает представление фаз клеточного цикла и аттракторов с помощью этих 27 узлов (см. Материалы и методы).Аттракторы, отличные от споруляции и клеточного цикла, вместе называются «другими» (рисунок).

Сетевой ландшафт . (A) Схематическое изображение сетевого ландшафта и фиксированных точек курируемой сети. Фиксированные точки споруляции и клеточного цикла определяются состоянием их маркеров. Точки фиксации, отличные от клеточного цикла и споруляции, вместе обозначаются как «Прочие». (B) Размеры бассейнов (процент от 1000000 случайно выбранных начальных состояний, сходящихся к соответствующим аттракторам) трех аттракторов, получивших разные сигналы.См. Также Дополнительный файл 2, рисунок S2.

Дифференциальные уравнения успешно использовались для детального изучения динамики клеточного цикла дрожжей [32]. Поскольку генетическая сеть, показанная на рисунке, также включает множество генов, участвующих в споруляции, большинство необходимых кинетических параметров неизвестны. Кроме того, решение дифференциальных уравнений для сети с 56 узлами сложно, если вообще возможно. Поэтому мы использовали логическую сеть для определения фиксированных точек сети, которые должны быть такими же, как и те, которые были определены анализом на основе дифференциального уравнения.Поскольку невозможно перечислить все состояния, мы использовали стратегию выборки для определения аттракторов и бассейнов (см. Материалы и методы), которые по-прежнему фиксировали основные события в пространстве состояний ячейки (см. Обсуждение в дополнительном файле 2). Два сигнала состояния в нашей модели дают три правильные комбинации, поскольку они исключают друг друга и не присутствуют одновременно. Сначала мы произвольно инициализировали состояния без какого-либо сигнала и проследили их эволюцию до стационарных состояний. Процент исходных состояний, сходящихся к определенному аттрактору, отражает размер бассейна аттрактора.Без указания сигнала размеры бассейнов трех аттракторов были сопоставимы (рисунок). Когда включен сигнал клеточного цикла или споруляции, как и ожидалось, клетка предпочитает соответствующий аттрактор: в условиях роста 70% и 16% начальных состояний сходятся к аттракторам клеточного цикла и споруляции, соответственно; в условиях споруляции эти проценты были <0,1% и 50%. При любом условии, значительная часть начальных состояний сходится к «другому» аттрактору (ни клеточному циклу, ни споруляции), что иллюстрирует стохастичность в сети.

Хотя вычисление стабильной вероятности каждого состояния для сети такого размера является недопустимым [11], аттракторы и бассейны, идентифицированные стратегией выборки, по-прежнему рисуют глобальную картину ландшафта состояний ячейки, как концептуально проиллюстрировано на рисунке. Есть три основных направления: споруляция, клеточный цикл (стационарный G1) и другие. Состояние дрожжевых клеток в основном определяется условиями окружающей среды, но существует стохастичность, влияющая на судьбу клеток. Аттракционы были устойчивыми к возмущениям в структуре сети путем добавления, удаления или переключения направления ребер (дополнительный файл 2, рисунок S3), а динамические траектории более сходятся в клеточном цикле, чем в споруляции (дополнительный файл 2, рисунок S4, S5). ).

Прогнозирование фенотипов на основе генетической сети

Прогнозирование эффективности споруляции

Влияние удаления одного гена на эффективность споруляции дрожжей было количественно оценено с помощью микроматрицы [33]: соотношение Prespo / Spore для каждого делеционного штамма представляет собой соотношение между количество клеток, не завершающих и завершающих споруляцию. Такой количественный фенотип предоставляет уникальную возможность изучить, насколько хорошо могут быть сделаны сетевые прогнозы in silico .Мы вычислили процент из 10000 случайно выбранных начальных состояний, которые сходятся к аттрактору споруляции, то есть аттрактору с включенным узлом SPOR, в сетях дикого типа и возмущенных сетях (Материалы и методы). Отношение между процентом споруляции у дикого типа и конкретным нарушением рассчитывают как отношение Prespo / Spore и сравнивают с экспериментальным значением.

Мы провели удаление одного гена для всех генных узлов в сети, и соответствующий узел был зафиксирован на «0» при моделировании.Прогнозируемая эффективность споруляции хорошо коррелирует с экспериментальными значениями, как показано корреляцией Пирсона 0,809 с P-значением 8,69 × 10 ^-11, полученным с помощью t-критерия (рисунок), и ранговой корреляцией Спирмена 0,687 с P -значение 5,08 × 10 ^-7. Более низкая корреляция Спирмена обусловлена тем, что большинство генов в сети не являются ни дефектными, ни эффективными в отношении споруляции, чьи отношения Prespo / Spore составляют около 1,0. Чтобы еще раз подтвердить значимость корреляции, мы сгенерировали 10000 случайных сетей, в которых количество узлов, входящие и исходящие степени каждого узла, количество активаторов и репрессоров каждого узла такие же, как и в контролируемой сети (ссылки на логические узлы И и СПОР не были рандомизированы).Корреляция между отношениями Prespo / Spore и прогнозируемой эффективностью споруляции на основе случайных сетей дает только среднее значение 0,0204 и стандартное отклонение 0,1835. По сравнению со случайными сетями, предсказанная корреляция курируемой сети чрезвычайно важна (P-значение = 4,04 × 10 ^-23).

Прогнозирование фенотипов из сети . (A) Корреляция между экспериментально измеренными (отношения Prespo / Spore) и прогнозируемой эффективностью споруляции.(B) Прогнозирование жизнеспособности 76 мутантов (36 жизнеспособных и 40 нежизнеспособных). Штаммы, проходящие через START, G1, S, G2, M, G1 и заканчивающиеся в стационарном G1, считаются жизнеспособными. См. Также Дополнительный файл 2, Таблица S2.

Этот обнадеживающий результат предполагает, что (1) наиболее заметные взаимодействия, относящиеся к споруляции, были захвачены контролируемой сетью, хотя около половины узлов в основном функционируют в клеточном цикле; (2) количественные фенотипы можно предсказать, используя концепцию ландшафта состояний клеток.Есть возможности для улучшения, и мы наблюдали три выброса в прогнозах: Rim11, Rim15 и Clb5. Скорее всего, в сети все еще отсутствуют регулирующие взаимодействия. Простая логическая функция также может быть недостаточной для захвата сложной нормативной логики (см. Обсуждение в дополнительном файле 2).

Прогнозирование жизнеспособности мутационных штаммов

Мы собрали данные о жизнеспособности 76 мутантов из базы данных генома Saccharomyces (SGD [34]) и исследования Chen et al.[32]. Чтобы быть жизнеспособным, при запуске из стационарного состояния G1, запускаемого сигналом размера клетки, дрожжевая клетка должна проходить фазы клеточного цикла в правильном порядке. Следовательно, в булевой сети жизнеспособное состояние мутации должно (1) сходиться к стационарной фазе G1 (2) через траекторию, содержащую все правильно упорядоченные фазы клеточного цикла, в условиях роста клеток. Из 76 мутантов 70 (92,1%) прогнозов совпадают с литературой (рисунок и дополнительный файл 2, таблица S2), что дает удовлетворительную точность классификации (MCC равен 0.842). Чтобы оценить значимость, мы предсказали жизнеспособность этих мутантных штаммов, используя 10 000 случайных сетей, как в предыдущем разделе. Было предсказано, что все мутации будут незаметными. Хотя точность составила 52,6% (40 из 76 мутантов), MCC был равен нулю, что говорит о том, что предсказание просто случайное и несущественное. Этот удовлетворительный результат показывает, что курируемая сеть фиксирует основную динамику клеточного цикла дрожжей, а схема синхронного обновления логической сети подходит для изучения динамики этой системы.

Перепрограммирование судьбы клеток

Разнообразные рецепты могут обеспечить перепрограммирование клеток

Удовлетворительные результаты прогнозирования фенотипов на основе контролируемой сети побуждают нас искать возмущения в сети, которые могут перепрограммировать судьбу клеток, например дрожжевые клетки спорулируют в условиях роста или пролиферируют в условиях споруляции. Вдохновленные созданием iPS-клеток [5-8], мы провели поиск комбинаций пертурбации (нокдауна или сверхэкспрессии) от 1 до 4 белков, которые могут достичь репрограммирования.Чтобы имитировать генерацию iPS-клеток с использованием временных пертурбаций, мы инициализировали нарушенные белки до «1» для сверхэкспрессии или «0» для нокдауна, а затем позволили узлам развиваться. Существует 1886248 возможных комбинаций возмущений для 42 белков в сети. Учитывая условие, мы вычислили процент из 10 000 случайно выбранных начальных состояний, сходящихся к аттрактору клеточного цикла или споруляции с возмущением и без него. Если возмущение меняет процентное соотношение дикого типа, перепрограммирование достигается, и процент целевого аттрактора определяет силу возмущения.Интересно, что было обнаружено много таких нарушений перепрограммирования (100 наиболее эффективных рецептов, перечисленных в Дополнительном файле 3, Таблица S3), что указывает на клеточную пластичность [4] и согласуется с моделью эпигенетического ландшафта, согласно которой существуют различные пути перехода между двумя аттракторами [ 1-4]. Эффективность рецептов перепрограммирования для споруляции в условиях клеточного цикла намного выше, чем пролиферация в условиях споруляции, что указывает на легкость перепрограммирования.

Неудивительно, что наиболее сильными нарушениями репрограммирования являются комбинации сверхэкспрессии и нокдауна.Интуитивно понятно, что наиболее эффективным способом перепрограммирования клеток от судьбы A к судьбе B будет репрессия генов, способствующих судьбе A, и сверхэкспрессия генов, способствующих судьбе B. Например, для репрограммирования дрожжевых клеток в споруляцию в условиях роста верхнее возмущение – это сверхэкспрессия. GCN5 и нокдаун RPD3, SUM1 и TUP1, что обеспечивает 97% споруляции. Напротив, пертурбации, которые содержат либо сверхэкспрессию, либо нокдаун, имеют гораздо более низкую эффективность репрограммирования: лучшие пертурбации, связанные с избыточной экспрессией и нокдауном, соответственно достигают 48.7% (сверхэкспрессия IME1, IME2, MSN4 и RIM4) (не входит в топ-100 рецептов) и 85% (сбивание RIM11, RPD3, SUM1 и TUP1) споруляции в условиях роста. Точно так же все 100 лучших рецептов перепрограммирования споруляции в клеточный цикл в условиях споруляции представляют собой комбинации сверхэкспрессии и нокдауна.

Далее мы исследовали, какие нарушения наиболее часто присутствуют в рецептах, позволяющих перепрограммировать (таблица и дополнительный файл 3, таблица S3). В обоих направлениях репрограммирования клеточных судеб пертурбации Ime1 и Tup1 имеют доминирующее присутствие.Ime1 является основным регулятором мейоза, и неудивительно, что его избыточная экспрессия в условиях клеточного цикла или нокдаун в условиях споруляции помогает перепрограммировать судьбу клеток. Tup1 репрессирует многие гены, участвующие в широком спектре физиологических процессов [34]. В нашей модели Tup1 образует комплекс с Mig1 и активирует Rpd3. И Mig1, и Rpd3 часто встречаются в рецептах перепрограммирования (таблица). Значение Rpd3 в репрограммировании клеточного цикла для споруляции согласуется с наблюдением, что Rpd3 является негативным регулятором ранних мейотических генов, а делеция rpd3 индуцирует экспрессию ранних мейотических генов даже в вегетативных клетках [35].Поскольку Mig1 активируется большим количеством глюкозы в окружающей среде [36], в условиях споруляции избыточная экспрессия MIG1 имитирует присутствие питательного вещества, которое стимулирует рост клеток. Следовательно, важность Tup1 в репрограммировании, вероятно, связана с его функциональным взаимодействием с Rpd3 и Mig1 (рисунок). Sum1 подавляет экспрессию NDT80 и других генов среднего мейоза в условиях роста [15,37]. Неудивительно, что нокдаун SUM1 помогает перепрограммировать клетки, чтобы спорулировать в условиях клеточного цикла.Подавление Msn4, главного регулятора стрессовой реакции [34], для репрограммирования дрожжевых клеток для пролиферации в условиях споруляции также разумно, потому что Msn4 репрессируется условиями роста и активирует Ime1, главный регулятор споруляции.

Таблица 1

Частоты высших возмущений репрограммирования

729 Частота 0.25

A. Репрограммирование клеток для споруляции в условиях роста
Возмущение	RP1 ^{KD KD}	SUM1 ^KD	IME1 ^OE

Частота	0.251	0,223	0,206	0,035

B. Репрограммирование клеток в клеточный цикл в условиях споруляции

M	IME1 ^KD	MSN4 ^KD	TUP1 ^KD

0,215	0,138	0,128

Клеточное репрограммирование посредством возмущения и изменения состояния

Мы исследовали, как судьба дрожжевых клеток может быть перепрограммирована как возмущениями, так и сигналами. Во-первых, в условиях споруляции мы развили 10000 случайных начальных состояний и зарегистрировали только начальные состояния и те, которые на их эволюционирующих путях сходились к аттракторам споруляции, то есть состояниям в бассейне споруляции. Мы отобрали 3000 таких бассейнов, в общей сложности 15 181 093 штата.Во-вторых, при переходе в состояние роста мы обнаружили, что не все состояния, полученные на первом этапе, эволюционировали в аттрактор клеточного цикла (перепрограммированное состояние). Был рассчитан процент перепрограммированных состояний среди состояний с одинаковым эволюционным расстоянием до аттракторов споруляции (рисунок). Очевидно, что чем ближе к аттрактору споруляции (короткое эволюционное расстояние), тем меньше клеток было перепрограммировано при переключении состояния со споруляции на рост. В частности, состояния в пределах 4 этапов развития аттрактора споруляции никогда не развивались до аттрактора клеточного цикла для клеток дикого типа.Это согласуется со знанием того, что дрожжевые клетки завершат споруляцию после прохождения стадии коммитирования, даже если они будут перенесены обратно в богатую среду [22].

Зависимость репрограммируемости от гетерогенности клеточной популяции исходного фенотипа . Показаны средства и варианты 100 наиболее эффективных рецептов. (A) Перепрограммирование от споруляции к клеточному циклу. (B) Перепрограммирование от клеточного цикла до споруляции.

Затем мы выбрали 100 наиболее сильных нарушений, которые могут перепрограммировать клетки от споруляции до пролиферации в условиях споруляции (см. Дополнительный файл 2).Помимо каждого возмущения, мы также переключили условие на рост. Комбинация возмущения и переключения условий имитирует подход к генерации iPS или трансдифференцированных клеток, при котором возмущения вносятся в клетки типа A, и клетки культивируются в среде (условиях) для клеток типа B для репрограммирования клеток типа A в B. Мы сгруппировали клетки состояния, основанные на их эволюционирующем расстоянии до аттрактора споруляции. Был получен процент состояний в каждой группе, которые развиваются до аттракторов клеточного цикла для клеток дикого типа и нарушенных клеток (рисунок).Возмущение действительно облегчает репрограммирование, особенно из состояний, которые находятся по крайней мере в 5 шагах от аттракторов споруляции. Однако большинство рецептов все еще не может перепрограммировать клетки в течение двух этапов развития до аттрактора споруляции (рисунок). Мы провели такой же анализ и в другом направлении перепрограммирования. Когда состояние было переключено с роста на споруляцию, даже состояния аттрактора клеточного цикла могли спорулировать, потому что это нормальный процесс споруляции для клеток дикого типа, но дополнительные возмущения действительно повышали процент споруляции (рисунок).

Разница между двумя направлениями перепрограммирования биологически значима. Спорулирование дрожжевых клеток в условиях споруляции – естественный процесс, и дополнительные возмущения способствуют его развитию. Напротив, если дрожжевые клетки преданы споруляции, переключение обратно к пролиферации в условиях споруляции является клеточным перепрограммированием, которое требует соответствующих возмущений; даже при пертурбациях репрограммирования судьба дрожжевых клеток может не измениться, если они очень близки к полной споруляции (две стадии развития от аттракторов споруляции).Кроме того, для состояний клеток с одинаковым эволюционным расстоянием до аттракторов споруляции не все из них могут быть перепрограммированы (рисунок). Вместе наши наблюдения показывают, что клеточное перепрограммирование может зависеть от гетерогенности клеточной популяции. Если клетки полностью специфицированы в одной клеточной судьбе, ее нельзя перепрограммировать.

Имитация генерации iPS-клетки

Практически невозможно преобразовать полностью дифференцированную клетку млекопитающего обратно в плюрипотентное состояние, только переключив культуральную среду.Поэтому, чтобы имитировать генерацию iPS-клеток, мы исследовали перепрограммирование дрожжевых клеток, преданных споруляции, то есть клеток в пределах 4 этапов эволюции от любого аттрактора споруляции, который не может развиться до аттракторов клеточного цикла только при переключении условий. Для 100 наиболее эффективных рецептов перепрограммирования мы проверили процент из 10 000 случайно выбранных состояний клеток, которые связаны со споруляцией, но могут быть перепрограммированы на пролиферацию, и мы определили этот процент как эффективность рецепта перепрограммирования.Очевидно, что эффективность высокоактивного рецепта не обязательно высока (рисунок). Потенция отражает фиксированные точки сети при заданных условиях окружающей среды и возмущении перепрограммирования, и все начальные состояния учитываются при вычислении процента аттракторов клеточного цикла. Эффективность, определенная здесь, указывает на конвергенцию к аттракторам клеточного цикла только из состояний клеток, преданных споруляции.

Дивергентные свойства рецептов перепрограммирования споруляции в клеточный цикл в условиях роста .(A) Эффективность против эффективности рецепта. (B) Аттракторы клеточного цикла неодинаковы с точки зрения их способности спорулировать. При переходе от состояний в пределах 5 этапов развития к 12 аттракторам клеточного цикла их процент сближения с аттракторами споруляции в условиях споруляции значительно различается. (C) Отклонение неоднородности от эффективности рецепта. Шесть оптимальных рецептов по Парето выделены на границе Парето. Правая панель: профили гетерогенности для клеток дикого типа и перепрограммированных клеток.Клетки дикого типа в условиях роста заселяют 12 бассейнов (от A1 до A12 и окрашены по-разному), и размер бассейна пропорционален ширине каждого цвета на полосе профиля. Клетки, перепрограммированные по разным рецептам, показывают разную степень отклонения от естественных клеток. См. Также Дополнительный файл 4, Таблица S4.

В условиях роста путем случайной выборки одного миллиона начальных состояний мы обнаружили 12 аттракторов клеточного цикла, и наличие множества аттракторов отражает гетерогенность пролиферирующих клеток.Перепрограммированные клетки сходятся к 2–9 из этих аттракторов (дополнительный файл 4, таблица S4). Поскольку накопленные данные свидетельствуют о том, что гетерогенность имеет решающее значение для функции эмбриональных и взрослых стволовых клеток [38], мы предполагаем, что гетерогенность пролиферации дрожжевых клеток также выбирается эволюцией, чтобы обеспечить преимущества выживания. В самом деле, 12 аттракторов клеточного цикла и состояния клеток в пределах 5 этапов эволюции к ним значительно различаются при сближении с аттракторами споруляции при переключении состояния на споруляцию (рисунок).Это наблюдение показывает, что 12 аттракторов клеточного цикла не равны с точки зрения их способности образовывать споры в ответ на недостаток питательных веществ в окружающей среде. Следовательно, перепрограммированные клетки будут иметь разные способности к споруляции в зависимости от того, какие аттракторы клеточного цикла восстанавливаются.

Метрика отклонения была определена для измерения того, насколько гетерогенность естественных клеток восстанавливается в перепрограммированных клетках (материалы и методы). Чем более похожи перепрограммированные клетки на аттракторы клеточного цикла как естественные клетки, тем меньше отклонение.Как показано на рисунке, эффективный рецепт не обязательно имеет небольшое отклонение неоднородности, то есть он не восстанавливает неоднородность естественных клеток хорошо. Что касается эффективности репрограммирования и отклонения от неоднородности, было идентифицировано пять оптимальных по Парето [39] рецептов (рисунок). Например, нокдаун IME2 и избыточная экспрессия MIG1, RPD3 и TUP1 имеют отклонение неоднородности 0,24 и эффективность 26%. Как обсуждалось выше, это нарушение усиливает пролиферацию и подавляет споруляцию.Перепрограммированные клетки повторно заселяют три аттрактора (профили, показанные на рисунке) с процентным соотношением, аналогичным естественным клеткам. Этот анализ подчеркивает важность выбора оптимального рецепта перепрограммирования.

Маршруты перепрограммирования в ландшафте состояний ячеек

Чтобы проиллюстрировать, как происходит перепрограммирование, мы наблюдали за переходом состояний клеток дикого типа и перепрограммированных клеток. Сначала, например, при условии роста мы произвольно выбирали состояния из бассейна данного состояния аттрактора (корневого узла).Во-вторых, мы развили все состояния на предыдущем шаге под возмущениями перепрограммирования и добавили все новые состояния на эволюционирующих путях в этот граф переходов состояний. На рисунке и показаны два примера переходов между состояниями как для клеток дикого типа, так и для перепрограммированных клеток. Очевидно, что пути развития состояний существенно изменяются из-за пертурбаций перепрограммирования, и некоторые узлы действуют как сходящиеся переходные состояния (см. Ниже). Как и предполагает ландшафтная концепция, существует множество переходных путей между клеточным циклом и аттракторами споруляции.

Контроль процесса перепрограммирования . Зеленые и красные узлы / ссылки представляют собой пути дикого типа и пути перепрограммирования соответственно. Состояния биологического пути клеточного цикла окрашены в синий цвет. Состояния на пути репрограммирования от аттрактора дикого типа к перепрограммированному аттрактору окрашены в розовый цвет. Клеточный цикл, споруляция и другие аттракторы окрашены в синий, красный и черный цвета соответственно. Ширина звеньев пропорциональна переходному потоку. Для ясности иллюстрации мы только (A) изображаем 320 переходов между 254 состояниями, выбранными из 9213 переходов между 7191 состоянием при перепрограммировании от клеточного цикла до споруляции в условиях роста по рецепту GCN5 ^OE RDP3 ^KD SUM1 ^KD TUP1 ^KD, (B) график 350 переходов между 255 состояниями, выбранными из 14157 переходов между 11089 состояниями при репрограммировании от споруляции до клеточного цикла при споруляции Состояние по рецепту IME1 ^KD MIG1 ^OE MSN4 ^KD TUP1 ^OE.(C) Пример перепрограммирования путей от аттракторов клеточного цикла к аттракторам споруляции в условиях роста. C1 и C2 – два разных аттрактора клеточного цикла, а S – аттрактор споруляции. Каждый узел представляет состояние на путях перепрограммирования, а высота отражает потенциал ландшафта. См. Также Дополнительный файл 5, Таблица S5.

Общие узлы в путях перепрограммирования, порожденные различными возмущениями, были идентифицированы переходными состояниями при перепрограммировании.Для любого направления перепрограммирования (от клеточного цикла до споруляции или наоборот) 100 самых мощных нарушений перепрограммирования были использованы для построения 100 графов переходов между состояниями, взятых из 10 000 случайных начальных состояний. Затем мы вычислили нормализованный поток переходов между состояниями для каждого состояния, определяемый как поток, текущий через узел, деленный на количество узлов в графе. В 100 графах переходов состояний переходное состояние было определено как состояние, которое было пройдено по крайней мере 9000 путей перепрограммирования со средним нормализованным потоком больше 0.05 (более 5% начальных состояний в графе переходов состояний, проходящих через эти состояния). С этим критерием не было обнаружено переходного состояния при клеточном репрограммировании без переключения условий, т.е. перепрограммировании от клеточного цикла к споруляции в условиях клеточного цикла или от споруляции к клеточному циклу в условиях споруляции. Напротив, переходные состояния действительно существовали для перепрограммирования с переключением условий: три при перепрограммировании от клеточного цикла к споруляции в условиях споруляции и пять от споруляции к клеточному циклу в условиях клеточного цикла (дополнительный файл 5, таблица S5).Наиболее заметными различиями между переходными состояниями противоположных направлений репрограммирования являются активности Mig1 и Rme1: оба активны в репрограммировании от споруляции к клеточному циклу, но неактивны в противоположном направлении. Как упоминалось выше, Mig1 активируется большим количеством глюкозы [40], таким образом, способствует митозу, тогда как Rme1 ингибирует мейоз, подавляя экспрессию IME1, и способствует митозу, активируя экспрессию CLN2 [34]. Наше наблюдение предполагает, что основные переходные состояния могут существовать, даже если существуют расходящиеся пути репрограммирования, порождаемые различными пертурбациями репрограммирования.

В рамках ландшафта состояний клетки возмущения репрограммирования вытягивают клетки из одного аттрактора и толкают их через барьеры к другому аттрактору. Чтобы проиллюстрировать ситуацию, мы использовали стратегию выборки для оценки потенциала каждого состояния клетки на путях перепрограммирования (материалы и методы). Определив сначала путь перепрограммирования и переходные состояния, мы избежали обширных вычислений, которые невозможно провести для сети такого размера, и направили наши усилия на оценку потенциала состояний только на путях перепрограммирования.На рисунке показан пример путей репрограммирования, генерируемых различными возмущениями, начиная с двух разных аттракторов клеточного цикла. Очевидно, что преграды в ландшафте преодолеваются возмущениями.

Рецепт клеточного фитнеса

Исследователи определяют, какое количество фермента «достаточно» для поддержания здоровья и роста клетки.

Роли МакЭлвери

Какое соотношение ингредиентов делает клетки здоровыми? Исследователи знают, какие компоненты необходимы для правильного функционирования, но они все еще работают, чтобы понять, что происходит, когда одного белка слишком много или недостаточно другого.Будучи аспирантом лаборатории Джин-Вей Ли, Даррен Паркер, доктор философии ’20, провел годы, настраивая рецепт бактериальной клетки, добавляя больше или меньше одного фермента, аминоацил-тРНК синтетазы (aaRS). Он хотел знать: насколько AaRS «подходит» для бактериальных клеток? Его результаты были опубликованы 28 июля в журнале Cell Systems .

тРНК, или РНК переноса, переносят аминокислоты к рибосоме, чтобы помочь производить белки. Но сначала aaRS должны «заряжать» тРНК, присоединяя к ним аминокислоту.При этом aaRS не только помогают клетке вырабатывать белки и расти; они также гарантируют, что уровни «незаряженных» тРНК, в которых отсутствуют аминокислоты, не поднимутся слишком высоко, так как слишком большое их количество может вызвать стрессовые реакции, замедляющие рост клеток. Паркер и его сотрудники предсказали, что изменение уровней aaRS откроет один из двух возможных сценариев. Возможно, клетки настраивают свою продукцию aaRS, чтобы минимизировать количество присутствующих незаряженных тРНК. С другой стороны, продукция aaRS может быть продиктована скоростью синтеза белка, необходимого для роста клеток, даже если это означает накопление незаряженных тРНК.

Исследователи пришли к выводу, что последнее верно: клетки вырабатывают «ровно столько, сколько нужно» для оптимизации производства белка и роста клеток. Этот хрупкий баланс легко нарушался, когда производилось слишком мало AaRS, что заставляло реагировать на стресс и замедлять рост. Хотя избыток aaRS снижает количество незаряженной тРНК, он также препятствует росту клеток. Исследователи определили, что клеточные цепи, отвечающие за контроль и отслеживание зарядки тРНК, коллективно настроены для оптимизации роста бактерий.

«Эти результаты демонстрируют, что клетки тщательно сбалансировали затраты и преимущества производства своих белков», – говорит Паркер. «Понимание движущих сил производства белка важно для лучшего понимания процессов болезни и создания клеток для выполнения новых функций».

Торт для съедобной растительной клетки (+ этикетки)

На главную · Проекты · Модель растительной клетки – съедобный научный проект Перейти к инструкциям

Изготовление модели растительной клетки – отличный способ повеселиться с детьми на кухне! Этот веселый съедобный научный проект одновременно познавательный и вкусный!

Ищете другие занятия и проекты для своих детей? Вот некоторые из них, которые нам нравятся: 30 любимых книжных занятий, 25 кукольных творений, развлечения на вокзале и Без телевизора – без проблем!

Задание на выполнение научного проекта 3D

Мой шестиклассник пришел домой с заданием сделать 3D-модель растительной клетки.Нам не дали никаких указаний относительно того, как он должен выглядеть или какие материалы мы должны использовать. Мы решили проявить немного креативности и сделали это из торта и других предметов, чтобы вся модель была съедобной!

Создание этой модели растительной клетки оказалось намного интереснее, чем создание животной клетки из пенополистирола, которую я сделал вместе с его старшей сестрой пару лет назад! Вот что мы использовали и как сделали –

Как сделать модель клетки съедобного растения

МАТЕРИАЛЫ + ИНГРЕДИЕНТЫ –

Одна смесь ванильного торта + ингредиенты на задней части коробки
одноразовая прямоугольная форма (как можно ближе к 13 × 9)
Зубочистки
Этикетки для растительных клеток (скачать ниже)
Ножницы
Лента
Растительные клетки части –
- клеточная стенка – зефир мини
- клеточная мембрана – красная солодка
- цитоплазма – зеленая глазурь
- ядро - 2 пончика в глазури, 1 разрезанный пополам
- ядрышко – отверстие для пончика сахарной пудры
- центральная вакуоль – Twinkie
- митохондрии – мармеладные дольки апельсина + глазурь из черного печенья
- гладкая эндоплазматическая сеть – укусы красной солодки
- грубая эндоплазматическая сеть – вода, укусы красной солодки + черные брызги
- свободные рибосомы – черные брызги
- хлоропластов – зеленый Mike & Ikes + зеленый Airhead
- Тело Гольджи – Fruit by the Foot
- лизосома – вафельное печенье

НАПРАВЛЕНИЯ

Base – Приготовьте торт в соответствии с инструкциями на упаковке в одноразовой форме для выпечки.Дайте ему полностью остыть.
Cytoplasm – Добавьте свою «цитоплазму», намазав зеленую глазурь на весь торт.
Cell Wall – Разместите мини-зефир по всему периметру торта, чтобы сформировать свою «клеточную стенку».
Клеточная мембрана – Добавьте «клеточную мембрану», поместив красную солодку на глазурь напротив ряда зефира по всему периметру клетки.
Nucleus – Поместите свое «ядро» в угол – один пончик на глазури, затем половину пончика на этом пончике.
Nucleolus – Поместите «ядрышко» поверх пончика напротив разрезанного пополам пончика.
Центральная вакуоль – Поместите твинки на торт, чтобы представить центральную вакуоль.
Митохондрии – Сделайте свои «митохондрии», нарисовав волнистую линию с черной глазурью поверх оранжевого ломтика леденца. Поместите это в свою камеру.
Smoot Endoplasmic Reticulum – Добавьте границу укусов красной лакрицы вокруг половины одной стороны вашего ядра-бублика.Это будет гладкая эндоплазматическая сеть.
Rough Endoplasmic Reticulum – Смочите водой несколько кусочков лакричника, затем обваляйте их черным слоем. Выровняйте их рядом с гладкой эндоплазматической сеткой, чтобы закончить границу вокруг пончика. Они будут представлять собой грубую эндоплазматическую сеть.
Рибосомы – Посыпьте немного черных брызг несколькими группами поверх глазури, чтобы представить свободные рибосомы.
Хлоропласт – Чтобы сделать хлоропласт, разрежьте зеленую воздушную головку пополам в продольном направлении.Оберните головку, чтобы получился круг, и воткните его в глазурь. Заполните внутреннюю часть круга Airhead зелеными Mike & Ikes, стоящими на концах.
Golgi Body – Разверните фрукт за ножку, затем сложите его «гармошкой» и приклейте на свой торт. Это будет тело Гольджи.
Лизосома – Положите на торт вафельное печенье, чтобы оно стало «лизосомой».
Label It – Загрузите и распечатайте детали ячейки для печати, затем вырежьте каждую этикетку.Оберните один конец каждой этикетки вокруг зубочистки и закрепите скотчем. Воткните зубочистку и этикетку в каждую часть растения, и готово !!!

Этикетки с моделями растительных клеток для печати

Введите свое имя и адрес электронной почты ниже для немедленного доступа к этим бесплатным этикеткам с моделями растительных клеток –

Этот проект съедобных растительных клеток – такой забавный научный проект, верно ?? А для тех из вас, кому не все равно, он получил пятерку.

Рецепт съедобных растительных клеток

Порций: 12 порций

Этот проект по науке о растительной клетке интересно делать, а есть еще веселее!

Время приготовления: 5 минут

Время приготовления: 15 минут

Время декорирования: 30 минут

Общее время: 50 минут

Ингредиенты

1 упаковка смеси для ванильного торта
1 упаковка мини-зефира
1 упаковка красного лакричника
1 упаковка зеленой глазури
2 глазированных пончика
1 упаковка для пончика с сахарной пудрой
ломтики 1 твинки
мармеладные конфеты
1 упаковка черной глазури для печенья
1 упаковка красных кусочков лакричника
1 бутылка черной посыпки
7 зеленых Mike & Ikes
1 зеленая Airhead
1 Fruit by the Foot
1 вафельное печенье

Инструкции

Сделайте торт в соответствии с инструкциями на упаковке и дайте ему остыть.
Намажьте весь торт зеленой глазурью.
Поместите мини-зефир по всему периметру торта
Поместите красную солодку на глазурь, напротив ряда зефира по всему периметру торта
Положите один пончик на глазурь, затем половину пончика, сидящего на этом пончике.
Поместите «ядрышко» на пончик напротив разрезанного пополам пончика.
Положите твинки на торт
Нарисуйте волнистую линию с черной глазурью поверх оранжевого ломтика леденца. Поместите это на торт.
Добавьте границу из кусочков красной лакрицы вокруг половины одной стороны вашего бублика.
Смочите несколько кусочков лакричника водой, затем обваляйте их черной посыпкой. Выровняйте их рядом с гладкой эндоплазматической сеткой, чтобы закончить границу вокруг пончика.
Посыпьте немного черных брызг несколькими пучками поверх глазури.
Разрежьте зеленую воздушную головку пополам в продольном направлении. Оберните головку, чтобы получился круг, и воткните его в глазурь. Заполните внутреннюю часть круга Airhead зелеными Mike & Ikes, стоящими на концах.
Сложите фрукты ножкой «гармошкой» и приклейте на торт.
Положите на торт вафельное печенье.
Обозначьте каждую часть ячейки

Nutrition

Порция: 1 порция · Калорийность: 679 ккал

Прочие примечания

Курс: десерт

Кухня: американская

Ключевое слово: научный проект

Подано в:

DIY Projects + Crafts
Проектов

Дополнительные развлечения для детей

Занятые мамы, это для ВАС!

Наш еженедельный информационный бюллетень предоставляет эксклюзивный доступ к нашим любимым проектам, рецептам, бесплатным материалам для печати и многому другому!

ZFIN: Данио Книга: Рецепты

Содержание

Подготовка эмбрионов для клеточной культуры
0 Ca2 + – Механическая диссоциация
Диссоциация протеазы
Диссоциация эмбрионов путем диссекции
Использование стеклянных покровных стекол с покрытием для культивирования клеток
Рецепты:

Экстракт зародыша

Среда роста

8
(Источник: Д.Фрост и Д. Сепич)

Перед удалением хорионов обработайте эмбрионы отбеливателем (0,5% раствор в течение 2 мин). Слейте раствор отбеливателя и промойте 10% стерильным физиологическим раствором Хэнкса. Удалите хорионы с помощью щипцов часовщика или замачивая эмбрионы в проназе (см. «Удаление эмбрионов из хорионов», Глава 4). Эмбрионы, которые могут двигаться, следует обезболить, пропитав трикаином или охладив их на льду. Эмбрионы могут быть диссоциированы с помощью Са2 + примерно до 16 часов развития. Старые животные должны быть отделены обработкой протеазой или препарированием.

1. Промойте эмбрионы в стерильном растворе Рингера, не содержащем кальция.

2. Перенесите около 10–100 эмбрионов в одну каплю раствора Рингера без кальция в центр планшета для тканевых культур.

3. Опустите стерильное покровное стекло на эмбрионы и разбейте их.

4. Добавьте еще раствор Рингера, не содержащий кальция, снимите покровное стекло и приостановите клетки, вращая планшет.

5. Перенести суспензию в стерильную центрифужную пробирку и вращать при 300 x g в течение 7 мин.

6. Удалите большую часть супернатанта, растереть осадок стерильной пипеткой Пастера с узким отверстием, чтобы ресуспендировать клетки, а затем добавьте несколько мл питательной среды.

7. Центрифуга, 300 x g, 7 мин.

8. Удалите супернатант и ресуспендируйте в достаточном количестве питательной среды, чтобы получить конечную концентрацию 15 рыб на мл.

9. Планшет с клетками и инкубируйте при 28,5 ° C.

1. Промыть эмбрионы в стерильном растворе Рингера без кальция, 15 мин.

2.Перенесите эмбрионы в чашку, содержащую раствор Custom ATV (Irvine Scientific) или 0,25% трипсин, 1 мМ EDTA, pH 8,0 в стерильном PBS. Инкубируйте при 28,5 ° C и наблюдайте за диссоциацией под микроскопом. Периодически растирайте стерильной пастеровской пипеткой с узким отверстием и продолжайте до тех пор, пока не увидите в основном одиночные клетки.

3. Добавьте CaCl2 до 1-2 мМ и фетальную телячью сыворотку до 5-10%, чтобы остановить реакцию.

4. Центрифуга при 100-300 x g в течение 3 мин.

5. Удалите супернатант и ресуспендируйте клетки в L-15 (Sigma) с добавлением 0.3 мг / мл глутамина, 50 Ед / мл пенициллина, 0,05 мг / мл стрептомицина и 0,8 мМ CaCl2.

6. Повторите шаг 4 и ресуспендируйте в L-15 с добавкой (как на шаге 5) с 10% экстрактом эмбриона и 3% эмбриональной сывороткой теленка до конечной концентрации 15 эмбрионов на мл.

7. Поместите клетки на пластик или стекло с покрытием и инкубируйте при 28,5 ° C без дополнительного атмосферного CO2.

1. Поместите эмбрионы в рингер с высоким содержанием кальция. Разрежьте или разорвите на кусочки с помощью заостренных щипцов или игл.

2.Промыть, дважды окунув в питательную среду.

3. Положите на чашку для культуры ткани одну каплю среды с 5% сывороткой (для облегчения прикрепления).

4. Инкубируйте 4 часа при 28,5 ° C.

5. Осторожно заполните чашу питательной средой без сыворотки.

Эмбриональные клетки рыбок данио хорошо прикрепляются к стеклу, покрытому ламинином, или к пластику. Они плохо прикрепляются к голому стеклу или стеклу, покрытому фибронектином. Они в некоторой степени прикрепляются к стеклу, покрытому желатином 0,2 мг / мл.

1.Стерилизуйте покровные стекла (22 x 22 мм), погрузив их в этанол и прокалив пламенем.

2. Поместите каплю ламинина 10 мкг / мл (Boehringer Mannheim) в стерильный PBS и оставьте на 45 мин.

3. Тщательно промойте стерильным PBS или dh3O.

4. Поместите каплю клеточной суспензии (клетки от 1-4 эмбрионов) на пятно размером 0,5-1,0 см в центре покровного стекла в чашке Петри и дайте клеткам прикрепиться в течение нескольких часов или на ночь.

5. Залейте посуду питательной средой.

Экстракт эмбриона

1. Охладите 200 3-х дневных эмбрионов после удаления из хориона.

2. Промойте в 0,5% охлажденном отбеливателе в течение 2 минут, а затем в растворе Рингера без кальция в течение 2 минут.

3. Перенести в гомогенизатор Dounce с минимальным количеством жидкости и хорошо гомогенизировать.

4. Ресуспендировать в 1 мл L-15 с добавлением 0,3 мг / мл глутамина, 50 Ед / мл пенициллина, 0,05 мг / мл стрептомицина и 0,8 мМ CaCl2.

5. Хранить при -20 ° C.

Средний рост

Л-15 (Сигма), 0.3 мг / мл глутамина, 50 Ед / мл пенициллина, 0,05 мг / мл стрептомицина, 0,8 мМ CaCl2, 10% экстракт эмбриона и 3% эмбриональная сыворотка теленка. Отфильтровать через шприцевой фильтр.

Что такое мРНК-вакцина и как она работает? – Quartz

Из всех кандидатов на вакцину против Covid-19, проходящих через регуляторный канал, две от Pfizer / BioNTech и Moderna являются одними из самых интересных. Помимо того, что эффективность этих вакцин превышает 90%, эти вакцины являются первыми в своем роде.Вместо того, чтобы использовать убитые или ослабленные вирусы или фрагменты вирусных белков, эти вакцины используют информационную РНК, или для краткости мРНК.

Вакцины на основе генетического материала могут заставить вас задуматься. Но вакцины на основе мРНК, над которыми работают уже почти три десятилетия, никогда не касаются нашей ДНК и, как следствие, не могут влиять на человеческие гены. Вместо этого они просто заимствуют некоторые из наших клеточных инструментов, прежде чем безвредно сломаться. «Введение РНК в человека ничего не делает с ДНК человеческой клетки», – сказал Би-би-си Джеффри Алмонд, микробиолог из Оксфордского университета.

Это правда, что наша ДНК – ценный ресурс. Каждая из наших клеток несет в себе полный набор инструкций для белков, которые поддерживают работу нашего тела, и изменение этого кода иногда может привести к болезни. Но именно поэтому он так хорошо защищен.

Наша ДНК никогда не покидает ядро, защитный пузырек, покрытый мембраной внутри наших клеток. Чтобы сделать белки из этого кода, фермент, называемый РНК-полимеразой, распаковывает участки нашей двухцепочечной ДНК и создает копию одноцепочечной мРНК.мРНК похожа на стикер, который вы используете, чтобы записать рецепт из поваренной книги друга – ее поваренная книга принадлежит ее дому, но вы можете скопировать ее инструкции, чтобы приготовить себе ужин.

Действуя как хороший посланник, эта мРНК проникает из ядра в остальную часть клетки, где проникает в рибосомы. Это белковые фабрики клетки. Рибосомы считывают рецепт, который несет мРНК, используя инструменты клетки для сборки цепочки аминокислот, которые в конечном итоге становятся белком.

МРНК-вакцины против Covid-19 используют преимущества этой встроенной клеточной системы. Выстрел доставляет в наши клетки микроскопический жировой пакет, несущий специально разработанную последовательность мРНК. Когда эта мРНК встречается с нашими рибосомами, они используют ее для приготовления белка, имитирующего вирус SARS-CoV-2, в частности, части его белкового покрытия. Наши повара по рибосомам интерпретируют эту новую мРНК, как если бы это был рецепт, созданный из нашей собственной ДНК, но ДНК внутри ядра клетки остается нетронутой.

Когда другие сущности в клетке замечают всплеск белка SARS-CoV-2 , плавающий вокруг, они видят в этом угрозу. Один только белок не может навредить нам; это не часть размножающегося и взрывающегося вируса, который разрушает наши клетки до такой степени, что они заболевают. Но этого все еще достаточно, чтобы заставить иммунные клетки думать, что им необходимо создать защиту от него антителами – именно так люди защищены от развития Covid-19 после вакцинации.

мРНК-вакцины интересны, потому что они не вводят действительно чужеродный вирусный материал; они используют модифицированные версии ингредиентов, которые являются частью повседневного клеточного процесса.Ученые давно подозревали, что это будет означать, что они будут вызывать меньше побочных эффектов, чем другие вакцины. Данные Pfizer / BioNTech и Moderna показывают, что, хотя у большинства людей действительно наблюдаются побочные эффекты, от усталости до легкой температуры, они недостаточно серьезны, чтобы вакцина не попала в широкую публику.

Эти виды вакцин также распадаются в организме за считанные часы, что может снизить вероятность долгосрочных побочных эффектов. (Одна из причин, по которой мРНК-вакцины разрабатывались десятилетиями, заключается в том, что ученым нужно было выяснить, как заставить их оставаться неповрежденными долго в клетках, чтобы их можно было использовать.

Подготовка ребенка к первому классу – советы, задания для детей 5-7 лет

Подготовка к первому классу — упражнения и игры для детей 5 лет

Занятия по подготовке к школе детей 6 лет

Как подготовить к школе ребенка 7 лет

Что должен знать первоклассник

Рисунки по клеточкам в тетради для начинающих, лёгкие и сложные

Польза рисования по клеточкам в тетради для детей и взрослых

Графический диктант

Рисунки по клеточкам в тетради легкие и сложные

Рисунки по клеточкам в тетради для детей

Рисунки по клеточкам легкие и сложные для девочек и для мальчиков

Рисунки для личного дневника

Каллиграфия шариковой ручкой для начинающих – уроки, прописи, упражнения

Как сделать надпись в стиле искусственной каллиграфии

Напишите слово или предложение

Обозначьте нисходящие штрихи

Закрасьте выделенные участки.

Запутались? Держите видео!

Прописи для каллиграфии

Примеры использования искусственной каллиграфии

Искусственная каллиграфия на грифельной доске

Рукописный текст и искусственная каллиграфия

Искусственная каллиграфия и бумажные письма

Систематический поиск рецептов для создания индуцированных плюрипотентных стволовых клеток

Генетическая сеть, регулирующая hESC

Оценка сетевого ландшафта

Прогнозирование изменения фенотипов (экспрессии генов) при пертурбациях

Рецепты перепрограммирования и механизмы

Производство новых клеток крови – почему важно читать рецепт – Cancer Research UK

Откуда все это взялось?

По вашим отметкам… ..Загрузите… ..ДЕЛАТЬ!

Чтение рецепта

Смешиваем

Конечный результат

Подробнее по этой теме

Пример исследования бутонизированных дрожжей Saccharomyces cerevisiae

Сеть, регулирующая клеточный цикл и спороношение

Фиксированные точки и динамика сети

Прогнозирование фенотипов на основе генетической сети

Прогнозирование эффективности споруляции

Прогнозирование жизнеспособности мутационных штаммов

Перепрограммирование судьбы клеток

Разнообразные рецепты могут обеспечить перепрограммирование клеток

Таблица 1

Клеточное репрограммирование посредством возмущения и изменения состояния

Имитация генерации iPS-клетки

Маршруты перепрограммирования в ландшафте состояний ячеек

Рецепт клеточного фитнеса

Исследователи определяют, какое количество фермента «достаточно» для поддержания здоровья и роста клетки.

Роли МакЭлвери

Торт для съедобной растительной клетки (+ этикетки)

Задание на выполнение научного проекта 3D

Как сделать модель клетки съедобного растения

Этикетки с моделями растительных клеток для печати

Рецепт съедобных растительных клеток

Ингредиенты

Инструкции

Nutrition

Прочие примечания

Дополнительные развлечения для детей

Занятые мамы, это для ВАС!

ZFIN: Данио Книга: Рецепты

Содержание

Экстракт эмбриона

Средний рост

Что такое мРНК-вакцина и как она работает? – Quartz

Добавить комментарий Отменить ответ