Sumário
Compreender o mecanismo básico da auto-controle espaço-temporal da expressão do gene do genoma envolvidos com a montagem molecular epigenética complexo é um dos grandes desafios na ciência biológica atual. Neste estudo, o perfil dinâmico de todo o genoma da expressão do gene foi analisada para células cancerosas MCF-7 de mama induzidos por dois ligandos distintos de receptores ErbB: factor de crescimento epidérmico (EGF) e heregulina (HRG), que levam a proliferação e diferenciação celular, respectivamente . Nós concentramos nossa atenção para elucidar como mundial respostas genéticas surgem e decifrar o que é um princípio subjacente de auto-controle dinâmico da expressão do gene do genoma. Toda a expressão do mRNA foi classificada em cerca de cem grupos de acordo com o root mean square flutuação (
RMSF
). Estes grupos de expressão mostraram correlações dependentes do tempo característica, indicando a existência de comportamentos colectivos no conjunto dos genes no que respeita à expressão de ARNm e também a alterações temporais na expressão. Foram observadas tudo-ou-nada respostas para HRG e EGF (estatísticas bifásicos) em cerca de 10-20 min. O surgimento de comportamentos colectivos dependentes do tempo de expressão ocorreu através de bifurcação de um estado coerente expressão (CES). No conjunto da expressão de mRNA, a CESS auto-organizada revela domínios de expressão característica distinta para as estatísticas bifásicos, que apresenta nomeadamente a presença de criticidade no perfil de expressão como uma rota para a transição genômica. Em alterações dependentes do tempo nos domínios de expressão, a dinâmica da CES revela que o desenvolvimento temporal dos domínios característicos é caracterizada como interruptor biestável autónomo, o qual exibe criticalidade dinâmica (o desenvolvimento temporal da criticalidade) na dinâmica coerente expressão do genoma. Espera-se que a elucidação da origem biofísico para tal comportamento crítico lança luz sobre o mecanismo subjacente do controle do genoma inteiro de
Citation:. Tsuchiya M, Hashimoto M, Takenaka Y, Motoike IN, Yoshikawa K (2014 ) resposta global genética em uma célula cancerosa: auto-organizada coerente expressão Dynamics. PLoS ONE 9 (5): e97411. doi: 10.1371 /journal.pone.0097411
editor: Dante R. Chialvo, Científica Nacional e Conselho de Pesquisa Técnicas (CONICET), Argentina
Recebido: 27 Janeiro, 2014; Aceito: 18 de abril de 2014; Publicado em: 15 de maio de 2014
Direitos de autor: © 2014 Tsuchiya et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados
Financiamento:. Este estudo foi financiado pelo Tsuruoka City, o governo da província de Yamagata, eo programa GCOE da Universidade de Keio, e foi apoiado em parte pelas bolsas-in-Aid, KAKENHI (nos. 23240044 e 25103012). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar
Conflito de interesses:. Masa Tsuchiya é membro do Conselho Editorial PLOS ONE. Isto não altera a adesão dos autores para PLOS ONE políticas e critérios editoriais.
Introdução
Um dos desafios fundamentais em ciências da vida é desvendar o mecanismo básico que subjaz como o genoma regula a atividade de dezenas de milhares de genes de uma forma autónoma. O recente sucesso notável com células iPS pela expressão ectópica dos principais factores de transcrição [1] abriu a porta não só para uma possível manipulação do destino celular a qualquer estado célula através de uma reprogramação do genoma somática, mas também para compreender o mecanismo genético de desenvolvimento e doença in vitro. O genoma eucariota (epigenoma) define um estado de células determinando dinamicamente quais genes são ativados ou presos; o processo celular organiza a estrutura molecular extremamente complexo em moléculas de ADN gigantes, com a cooperação de proteínas nucleares acompanhada por alterações dinâmicas epigenética [2]. No entanto, nossa compreensão atual de questões fundamentais, tais como como pode o genoma, que é um sistema molecular altamente complexa, auto-regular a actividade genética do genoma e qual é o princípio orientador pelo qual o genoma dirige diferenciação celular e reprogramação, ainda é na infância.
no que diz respeito ao controlo da regulação dos genes, foi relatado que várias centenas ou milhares de genes em uma cultura de células de levedura são supra-regulados em poucos minutos, de uma forma rápida e de todo o genoma resposta transcricional [3], [4]; em células-tronco embrionárias de mamíferos, alguns fatores de transcrição chave (Oct4, Sox2 e Nanog) coordenar a expressão de milhares de genes com modificações epigenéticas acompanhados por moléculas epigenéticas, tais como reguladores de cromatina [5].
Quando examinamos a dinâmica das reacções bioquímicas associadas com a expressão de genes, a expressão de cada gene numa população de células (por exemplo, células MCF-7 de cancro humanas neste relatório) contém ruído estocástico, decorrentes da intra (intrínseco) e inter-celular (extrínseca) processos [6] – [12]. Este stochasticity tem efeitos construtivos (correlacionadas) e destrutivas (não correlacionadas) sobre processos biológicos, incluindo a regulação da expressão gênica. Existem duas dificuldades subjacente compreender o robusta de ligar /desligar o controlo da expressão do gene numa célula: ruído na expressão estocástica e o ruído devido à heterogeneidade de tipos de células (variabilidade célula-a-célula) na população
a presença de ruído estocástico (devido ao efeito intrínseco de um baixo número de cópias de ARNm de um gene por célula) sugere provocar instabilidade na abundância do produto genético se o sistema baseia-se unicamente em um número muito grande de chave-fechadura específica interações (isto é, se não incluir o ambiente molecular) [13]. Além disso para o efeito ruidoso baixo número de cópias, não pode ser o número estatística suficiente de moléculas no interior do pequeno espaço do núcleo da célula: a ruptura do teorema do limite central mediante equilíbrio de ligação entre as moléculas de chave e fechadura [14] pode aumentar o estocástico efeito (destrutivo), devido à colisão aleatória entre os reagentes (por exemplo, polimerase de ARN e ADN) sobre a dinâmica da expressão do gene. Estes efeitos intrínsecos deve causar o colapso do comportamento conjunto coletivo da expressão do gene.
O efeito extrínseca da interação célula-célula pode gerar heterogeneidade não-genética (célula-célula variabilidade gerada pelo mesmo conjunto de genes) [15], [16]. Diferentes processos em diferentes tipos de células na população pode ainda causar instabilidade no controlo robusto da expressão de um grande número de genes na célula. Em contraste, um outro relatório sugeriu que a variabilidade célula-a-célula é em grande parte o resultado de processos de regulação, em vez de deterministas estocasticidade ao nível de uma única célula [17]. Um estudo recente mostrou que a teórica ruído extrínseca desempenha um importante papel na heterogeneidade dentro de uma população de células por meio de comutação fenótipo na regulação da expressão do gene de [12]. Mais pesquisas serão necessárias para elucidar a causa essencial da heterogeneidade em uma população de células.
Até recentemente, o mecanismo mais amplamente aceite para a auto-regulação da expressão genética tem sido uma rede genética composto por um grande número de interações específicas, isto é, interacções moleculares complexas chave-fechadura; a expressão do gene é um processo dinâmico de desempacota o ADN a partir de moléculas de histonas e expor uma região específica de ADN de cadeia dupla para a produção de ARNm a partir de informação de sequência de ADN para um determinado gene para realizar um processo celular específico. O sistema celular incrivelmente complexa que surge a partir das interações moleculares chave-fechadura dinâmicas com ambientes estocásticos intrínsecos e extrínsecos levanta uma questão fundamental, apesar da natureza estocástica subjacente e ambiente heterogêneo: Como pode uma célula com um núcleo pequeno, compacto fornecer controle robusto de coordenadas a expressão do gene do genoma [13]?
para fazer face a esta questão fundamental, que pode querer prestar atenção ao “ruído” da expressão do gene nos dados do genoma através da avaliação quantitativa de flutuação estocástica para lançar luz sobre o mecanismo oculto de auto-regulação global do genoma. Nós investigamos toda a actividade transcriptoma considerando todo o conjunto de genes, ou seja, a expressão de todos os genes obtidos a partir de dados de microarray, e classificados de toda a expressão de ARNm (normalmente na ordem das dezenas de milhares) de acordo com o grau da alteração na expressão temporal a partir de uma linha de base e grupos formados de expressão de mRNA (ver Métodos). Através deste agrupamento de expressão de genes em diferentes processos biológicos, nós descobrimos correlações não lineares emergentes (por exemplo, Figura 1) [18] – [20]: ou seja, as correlações não lineares globais entre conjunto (grupo) as médias de alterações temporais na expressão e a expressão de ARNm com um aumento no
n
(ver detalhes na S1 Arquivo). Estas correlações globais indicam a presença de média (campo médio) Comportamento em grande e estocástica atividade genética como comportamento coletivo escala genoma escondido. É bem sabido que a existência do comportamento de campo médio sugere a presença de um princípio que rege em física de muitos corpos (por exemplo, Molecular) sistemas; Assim, genéticos comportamentos de campo médio sugerem a existência de princípios subjacentes que são ‘detectados’ pelo genoma, como um todo, com o consequente aparecimento de modos colectivos que englobam a actividade coordenada de milhares de genes [Tsuchiya M, Hashimoto M, Tomita M, Yoshikawa K, Giuliani A, “Modos de expressão Genome-Wide colectivas: papéis principais de genes de baixa variância”., não publicado]
A transição de expressão espalhados (primeira linha;
N
= 22035) a correlação dependente do tempo (segunda linha) é mostrado como o comportamento coletivo de grupos de ensemble: DEAB de a) a expressão (simbolicamente representado pelo
ln
(
ε
(
t
)); chamado simplesmente de “a expressão ‘) e B) a mudança de expressão (
ln
(
ε
(
t
i
) /
ε
(
t
i
-1))). A imagem mostra respostas genômicas bifásicos (estatísticas bifásicos) para HRG e EGF; parcelas de único mRNA (
n
= 1; primeira linha) e um grupo de genes (
n
= 200; segunda linha) para A) a expressão em
t
= 10 min (ponto preto), 15 min (azul), e 20 min (vermelho), e B) a mudança de expressão de
t
i
-1 = 10 min a
t
i
= 15 min (ciclo de azul) e de
t
i
-1 = 15 min a
t
i
= 20 min (vermelho), reflete OFF-ON comutação para baixo para cima-regulação). Suportes em torno de
x, Art
x
, refletir a média aritmética simples das
x
em um grupo (
n
= 200).
o quadro que emerge da regulação do gene-expressão pode ser explicada em termos de um sistema dinâmico altamente integrado em um espaço de fase multidimensional gerado pelos níveis de todo o conjunto de genes de expressão. Notavelmente, mesmo espécies de ARNm com intensidade de sinal muito baixa permitem a reconstrução global dinâmica das populações de células, como no caso de diferenciação hematopoiética células estaminais [21], o que é consistente com a imagem resultante de uma análise de todo o transcriptoma, que fortemente sugere a presença de um conjunto de restrições que permitem que o genoma para actuar como um sistema altamente coerente /cooperativa ( ‘campo genoma “[22]). Um perfil semelhante que se assemelha a correlação emergente não-linear acompanhado de flutuação pode ocorrer para a distribuição de expressão de um único gene para células em cultura quando a intrínseca (não correlacionada) de ruído torna-se baixa [6].
Neste relatório, nós analisada a dinâmica inteira do genoma de expressão (22035 sondas e 18 pontos de tempo, Métodos) que acompanharam MCF-7 (cancro da mama humano) a proliferação celular e a diferenciação através da activação de receptor ErbB por factor de crescimento epidérmico (EGF) e heregulina (HRG), respectivamente . HRG induz a diferenciação de células sustentando a actividade extracelular da quinase regulada por sinal (ERK) para produzir um factor de transcrição fosforilados significativa, a activação de c-fos, enquanto que o EGF estimula a proliferação celular através da indução da actividade de ERK transiente com a indução de c-fos negligenciável [23]. Uma resposta de sinalização bifásico em relação à ERB dinâmica de sinalização do receptor com diferenças ao nível c-Fos foi elucidada [23] – [25]
Para entender se existem respostas genômicas distintas em relação à resposta de sinalização bifásico. , realizamos uma análise abrangente de toda a resposta genômica tanto para HRG e EGF activação ligando no receptor ErbB de células MCF-7 de cancro da mama através do agrupamento genes com base nas alterações dependentes do tempo na expressão. Para elucidar como mundial respostas genéticas surgem e ainda mais para decifrar o que é um princípio subjacente de auto-controle dinâmico da expressão do gene do genoma, nós nos concentramos em respostas genéticas globais dependentes do tempo para os primeiros 30 minutos após a activação do ligando, que mostra o bifásica respostas genômicas (estatísticas bifásicos) para EGF e HRG.
Nas seções seguintes, demonstramos que o cenário fundamental na dinâmica de expressão auto-organizados através de bifurcação do conjunto de expressão coerente revela como expressão do genoma é coordenado de forma diferente (tudo-ou-nada) na proliferação de células (EGF) e diferenciação (HRG). Mais importante ainda, nos dirigimos a presença de criticidade como uma rota para a transição genômica e sua mudança dinâmica (criticidade dinâmico) em comportamentos coletivos de expressão de mRNA, que nos dão uma visão instigante entender como uma célula na população pode conduzir a robusta dinâmica controlo da expressão do gene coordenada de todo o genoma para um curto período de tempo, mesmo dentro do espaço nuclear pequeno, embalado. Finalmente, discutimos um potencial origem biofísico de criticidade da transição conformacional do DNA genômico que controla a actividade de transcrição por uma transição estrutural [26], [27].
Resultados
Global Led resposta genética pelo Grupo Dynamics of Genes: dinâmico Emergent Média de comportamentos (DEABs)
Nós investigamos a atividade transcriptoma inteiro em células MCF-7 de cancro estimuladas por HRG-beta e EGF em 18 pontos no tempo (
t
= 0, 10, 15, 20, 30, 45, 60, 90 [min], 2, 3, 4, 6, 8, 12, 24, 36, 48,
t
T = 72
[h]), e considerou a expressão de todas as sondas (
N
= 22035; gene Expression Omnibus de banco de dados ID: GSE13009, ver Métodos) atribuídos a cada gene ou quadro de leitura aberta (ORF) em dados microarray; chamamos de tais sondas de ‘expressão de ARNm’, que inclui a expressão de genes, bem como a expressão de variantes de mRNA. Dois ligandos, o EGF e HRG, activar os receptores da família ErbB para produzir destinos celulares distintos (de diferenciação e proliferação celular de células, respectivamente), provocando diferentes durações de sinal que conduz à produção bifásica específica do ligando de proteínas de c-fos após 20 min. EGF provoca a activação de ERK transiente, enquanto HRG induz a activação de ERK sustentada, fazendo tudo-ou-nada (ou seja, todos para HRG e nenhum para EGF) as respostas do factor de transcrição de c-fos fosforilada [23], [25].
para esclarecer se estes dois ligantes pode induzir atividades genómicos distintos através de uma melhor compreensão da dinâmica de expressão transcriptoma, agrupamos a expressão do mRNA de acordo com o desvio padrão de flutuação dependente do tempo na expressão (
root mean square flutuação
:
RMSF
) para todas as sondas, sem qualquer filtragem dos dados originais (ver Métodos). À medida que o tamanho do grupo (
N
= 1, 100, 200, 300) aumentou, uma correlação não linear emergiu a partir de pontos dispersos no tempo
t
, onde a flutuação de grupos a partir destas correlações assimptóticas reduzida como o tamanho do agrupamento
N
aumentou [19]. Dinâmica emergente de média (coletivas) comportamentos (DEABs) foram observados no perfil de
RMSF
contra o logaritmo da expressão de mRNA,
RMSF Art contra o
ln
(
ε
(
t
i
)) (Figura 1A) ou
RMSF
contra a mudança temporal na logaritmo da expressão de mRNA,
RMSF Art contra o
ln
(
ε
(
t
i
) /
ε
(
t
i
-1)) (Figura 1B), em que os suportes, , denotar a média do conjunto /grupo e
ε
(
t
i
) reflete a expressão do mRNA em tempo de
t
i
(
i =
0,1,., 17). A partir de agora, nós nos referimos ao logaritmo da expressão do mRNA e da mudança temporal na logaritmo da expressão de mRNA como
a expressão
e
a mudança de expressão
, respectivamente.
DEAB da expressão
no momento
t
(Figura 1A) revelou uma correlação linear entre os grupos com base nos valores médios de expressão e
RMSF
num ponto de tempo fixo. Ao se comparar a expressão de DEAB entre diferentes pontos de tempo, o movimento coordenado do conjunto de expressão de ARNm surge de acordo com o grau (isto é, o desvio padrão) de flutuações no tempo da expressão de ARNm (i.e.,
RMSF
). Na Figura 1A, DEABs da expressão em três pontos de tempo (10, 15, e 20 min) mostram uma clara diferença entre EGF e HRG: para a indução de EGF, eles sobrepõem-se, sem qualquer alteração aparente, enquanto que para a indução HRG, em alguns grupos (
RMSF Art 0,42) pistas distintas foram vistos em três momentos, e uma mudança especialmente acentuada a partir de um negativo para uma inclinação positiva foi observada entre 15 min e 20 min, enquanto que não houve mudanças nos outros grupos (
RMSF Art 0,42). Assim, em DEAB da expressão, parece haver conjuntos dinâmicos e estáticos de expressão de mRNA; uma definição mais rigorosa de ensembles de expressão é dada na secção seguinte.
Por outro lado,
DEAB da mudança expressão
mostra uma mudança acentuada com o tempo entre os diferentes pontos de tempo (Figura 1B) , indicando que os grupos são para cima ou para baixo-regulada de uma forma coordenada. Como mostrado na Figura 1B, uma resposta de tudo-ou-nada também é visto na regulação da expressão do ARNm; em resposta a EGF, DEABs são quase equilibradas (isto é, próximo de zero a mudança média na expressão), ao passo que na resposta HRG, para
RMSF
0,42, o DEAB correspondente mostra uma mudança significativa de infra-regulação (10-15 min) para a sobre-regulação (15-20 min). Em contraste, DEAB para
RMSF Art 0,42 mudou de quase equilibrado ou sobre-regulação para baixo-regulação. Assim, em resposta a HRG, as alterações dinâmicas em DEABs de tanto a expressão (Figura 1A) e a mudança de expressão (Figura 1B) foram consistentes para o
RMSF
0,42, enquanto que as mudanças em direções opostas foram observados para
RMSF Art 0,42. Estas mudanças temporais em DEAB da expressão e da mudança de expressão serão abordados como a dinâmica de expressão coerentes autónomas.
Em seguida, investigaram-se as distribuições de expressão de mRNA frequência de acordo com DEAB compreender os fenômenos biofísicos que fundamentam a dinâmica de expressão gênica . Os perfis que incluem milhares de mRNAs pode fornecer informações sobre as leis biofísicas que fundamentam a dinâmica de expressão de mRNA, como a distribuição de Gauss para a dinâmica browniano e comportamentos poder-lei para a interação sem escala. Além disso, as alterações no perfil, por exemplo, uma mudança de unimodal para bimodal, pode revelar alguns fenómenos críticos [28] – [30].
Na Figura 2, os histogramas de frequência de expressão (15-20 min) mudança de um unimodal (
RMSF Art 0,42) para distribuição bimodal (
RMSF Art 0,42) para ambos os grupos de ensemble EGF e HRG. Curiosamente, na resposta HRG, as distribuições de freqüência para
RMSF Art 0,42 entre 15 min e 20 min não se sobrepõem; o perfil é deformado com uma mudança no pico de
ln
(
ε
(15 min)) = 1,8 a
ln
(
ε
( 20 min)) = 2, que é chamado de
unimodal turno
. Caso contrário, as distribuições de freqüência em 15 min e 20 min quase sobrepõem uns aos outros.
Os perfis da distribuição de freqüência da expressão (
ln
(
ε
(
t
))) a partir de 15 min a 20 min mudança do unimodal para bimodal para a) expressão de alta variância (root mean square flutuação,
RMSF Art 0,42) e B) de baixa variância expressão (
RMSF Art 0,42). Primeira linha: a resposta HRG para
RMSF Art 0,42 mostra um pico de deslocamento dos perfis unimodal de
t =
15 min (histograma azul) para
t
= 20 min (vermelho) com uma mudança na menor para uma maior valor da expressão, enquanto a distribuição de frequências binomial entre 15 min (azul linha poligonal) e 20 min (histograma vermelho) quase perfeitamente sobrepõem uns aos outros para
RMSF Art 0,42. Segunda fila: a resposta EGF mostra quase a sobreposição perfeita de perfis, tanto para unimodal (
RMSF Art 0,42) e bimodal (
RMSF Art 0,42) distribuições, o que sugere que não há resposta média temporal consistente com DEAB da expressão para a resposta de EGF (Figura 1A). Para todos os histogramas no presente relatório, o tamanho bin está definido para 0,05.
DEABs mostraram correlações dinâmicas de todo o genoma, tanto para a expressão e a mudança de expressão. Os resultados da análise de todo o transcriptoma sugerem a presença de um conjunto de restrições que permitem que o genoma para actuar como um sistema coerente /coordenado. Vamos agora considerar o significado biofísica do movimento dinâmico do DEABs da expressão que é acompanhada por uma mudança de um unimodal para uma distribuição de frequência bimodal
Bifurcação de Expressão Coerente Unidos em DEAB da expressão:. Expressão característica domínios Revelado
para entender como uma resposta global emerge e, em seguida, para elucidar seu princípio subjacente, precisamos entender como a expressão do gene é auto-organizado à escala de todo o genoma. Utilizou-se uma análise de densidade de visualizar a dinâmica de cima ou a sub-regulação entre os diferentes pontos de tempo. A análise de densidade de agrupamento de perfis de expressão genética ruidosas tem sido mostrado para ser robusto [31]. Foi aplicado um núcleo Gaussiano como uma análise da densidade no espaço gerado pela expressão versus a mudança na expressão ( “espaço regulamentar»). Desde foi observada a resposta mais dramática entre 15 min e 20 min, nesta seção vamos nos concentrar na análise da dinâmica de expressão de mRNA em DEABs da expressão 15-20 min.
Dado um valor da expressão em tempo de
t
(
t
= 15 min ou 20 min), o espaço regulamentar mostra se a expressão do mRNA em tempo de
t
é regulado para cima, para baixo-regulado, ou balanceada durante este período. Curiosamente, se avaliarmos a função de densidade de probabilidade (PDF) para o espaço de regulação e ter a densidade de probabilidade no eixo z, o pseudo-3-dimensional-enredo mostra funções hill-gostam de revelar a paisagem densidade ( “paisagem genética” ) da dinâmica de expressão (Figura 3). Em resposta a HRG, existem duas funções colina-Como em cada ponto de tempo; se sobrepor as paisagens genéticas entre 15 min e 20 min, vemos três funções independentes hill-like para
RMSF Art 0,42 (
n
= 3269 mRNAs): dois distintos hill-like funções para cada ponto de tempo e aquela que resulta da sobreposição das duas funções temporalmente (quase) invariante hill-like. Em contraste, na resposta EGF (
RMSF Art 0,42;
n
= 1,482), uma única função hill-like não mostram uma mudança temporal aparente. Assim, expressões de mRNA para cima ou para baixo-regulado formar montes para cima ou para baixo-regulado na paisagem e suas mudanças dinâmicas refletem o comportamento expressão coerente de milhares de mRNAs; uma função de colina-como sobre a paisagem genética é considerada um estado coerente expressão (CES). Para confirmar ainda mais a existência de CES, analisamos o movimento dinâmico da CESS (próxima seção)
A parcela de expressão de mRNA única para
RMSF Art 0,42 (ponto azul:. 15 min e red dot: 20 min) são sobrepostos no painel da esquerda (primeira linha: expressões 3269 para HRG; segunda linha: 1482 para EGF). No painel da direita, a função de densidade de probabilidade (PDF) usando um kernel Gaussian por Mathematica 9 (configuração padrão) para cada ponto (painel esquerdo) revela funções colina-como em pseudo-3-dimensional do espaço (paisagem genética; z-axis: densidade de probabilidade). Sobreposição das paisagens genéticas entre
t
i-
1 = 15 min e
t
i
= 20 min – primeira linha: a resposta HRG tem três CESS ; dois CESS independente mais um CES que resulta da sobreposição de Cess entre 15 min (cor escura) e 20 min (cor mais clara) em torno de uma mudança na expressão de zero no eixo y; segunda linha: a resposta EGF tem um único CES como a sobreposição de duas CESS em torno de uma mudança zero na expressão. A legenda mostra um isqueiro (mais escura) barra de cores a 20 min (15 min) para PDF.
Nós investigamos a formação de um CES em DEAB da expressão em termos de mudança incremental em um segmento com uma determinada gama de
RMSF
(
v Art
RMSF Art
v
+
r
), onde a gama
R
é ajustado para 0,4 de modo que inclui a expressão de ARNm de milhares, e
v
é uma variável de
RMSF
. Na Figura 4, os três segmentos de
RMSF
para a resposta HRG descrever o início da bifurcação da CES durante o período de 15-20 min, em que um novo CES bifurcado para o segmento em torno de 0,21
RMSF Art 0,61. Um início semelhante de bifurcação da CES no segmento em torno de 0,16
RMSF
0,56 foi observado em resposta a EGF (dados não mostrados). diagramas de bifurcação da CESS em função do
v
contra a expressão de mRNA (
diagrama de bifurcação na expressão
) ou a mudança na expressão (
diagrama de bifurcação na mudança de expressão
) foram obtidos por rastreio as posições dos topos de Cess (Figura 5). CESS são funções do nível de expressão e a actividade de expressão. Note-se que a posição de uma cume pode depender da escolha da densidade de grãos, mas a propriedade de bifurcação não altera em DEAB.
O aparecimento de uma nova bifurcação da CES como o crescimento de uma função de Hill-like é mostrado. Na primeira linha, o perfil da distribuição de expressão frequência muda de unimodal (0,26
RMSF
0,66; esquerda) para bimodal (0,17
RMSF
0,57; direita) através de um perfil unimodal achatada (0,22
RMSF Art 0,62; centro). A paisagem genética (segunda linha) durante 15-20 min para cada região do
RMSF
ilustra que o início da bifurcação da CES transforma de um unimodal ao perfil bimodal; a seta vermelha (segunda linha) aponta para a formação de CES e os azuis seta aponta para a formação de um vale, o que dá origem a um estado de baixa expressão (LES). Os picos da distribuição de frequência bimodal coincidir com a maior densidade de Cess em torno de
ln
(
ε
)
=
1.7 e 2.2 (linhas traço preto).
as bifurcações da CESS em DEAB da expressão para 15-20 min são examinados com uma mudança incremental em um segmento,
v Art
RMSF Art
v
+
r,
como uma extensão da Figura 4, onde a faixa de
r
está definido para 0,4 e
v
é uma variável de
RMSF
. Os diagramas de bifurcação da expressão (
v
contra a expressão; primeira linha) em
t
= 20 min, e a mudança de expressão (
v
contra a mudança na expressão para 15-20 min; segunda linha) são desenhadas para HRG (painel esquerdo) e EGF (direita). O diagrama de bifurcação da expressão define o nível de expressão em
ln
(
ε
) = 2.075 (inferior: baixa e superior: alta expressão) por causa da existência de um vale, que separa a baixa e alta CESS (Figura 6), enquanto que o diagrama de bifurcação da mudança expressão mostra três níveis de atividade de CES: ON (variação positiva na expressão), EQ (perto de zero) e OFF (variação negativa na expressão). Os diagramas de bifurcação mostram claramente domínios distintos de expressão característica entre HRG e EGF: estática, trânsito e domínios dinâmicos para
RMSF Art 0,21, 0,21
RMSF Art 0,42 e 0,42
RMSF Compra de HRG e domínios estáticos e trânsito para
RMSF Art 0,16 e 0,16
RMSF Compra de EGF (ver detalhes no texto principal).
No que diz respeito ao nível de expressão, a existência de um vale na paisagem entre duas colinas de CES separa a expressão níveis em alta e baixa no
ln
(
ε
) = 2.075 para ambos os HRG e EGF (Figuras 5 e 6). Além disso, uma bifurcação no espaço regulamentar revelou que CES possui três actividades de expressão entre 15 min e 20 min:-regulada, down-regulada e equilibrada. Os regulamentos para baixo-para cima e podem ser considerados os níveis de atividade ON e OFF em comparação com equilibrada (EQ) regulação, onde as taxas de produção de mRNA e decomposição são quase equilibrado. Curiosamente, na resposta genómica de EGF, todo o CESS estão no nível EQ (Figura 5)
Cada linha (A: HRG e B: EGF). Corresponde às distribuições de expressão de ARNm de (primeira) e de frequência paisagens genéticas (segunda: vista lateral). Na paisagem genética, um domínio estático com um vale é caracterizado por dois CESS: A) HES1 (EQ) e LES1 (OFF) para
RMSF Art 0,21; e B) HES (EQ) e LES (EQ) para
RMSF Art 0,16, um domínio de trânsito é caracterizado por A) HES1 (EQ) para 0,21
RMSF Art 0,42; e B) HES (EQ) para
RMSF Art 0,16, e um domínio dinâmico é caracterizado por três CESS: A) les2 (ON), HES2 (ON) e HES1 (EQ) para
RMSF
0,42, que é o resultado da sobreposição das paisagens genéticas entre 15 min e 20 min (painel da direita na segunda fila); uma mudança de estado ocorre a partir les2 (NO) a 15 min para HES2 (NO) a 20 min, consistente com o deslocamento unimodal da distribuição de frequência (A: primeira linha). A seta aponta vermelhas para o vale para separar a CESS baixa e alta. O nível de um estado coerente expressão (ON, EQ e OFF) atividade refere-se a Figura 5.
Mais importante ainda, os diagramas de bifurcação (Figura 5) durante o período de 15-20 min mostram claramente as diferenças entre as respostas genómicas HRG e EGF; os três domínios característicos na resposta HRG podem ser categorizadas como i)
domínio estático
(
n
= 9059):
RMSF
0,21 com dois estados de alta expressão (HES1 (EQ) e HES2 (ON), ii)
trânsito domínio
(
n
= 9707): 0,21
RMSF Art 0,42, com um estado de alta expressão (HES1 (EQ)), e iii)
domínio dinâmico
(
n
= 3269):
RMSF Art 0,42 com os estados de alta e baixa expressão (HES1 (EQ) e LES1 (OFF)). Em contraste, a resposta EG não mostra um domínio dinâmico e apenas dois domínios estão presentes: i)
domínio estático
(
n
= 7091):
RMSF Art 0,16 com HES (EQ) e LES (EQ), e ii)
trânsito domínio
(
n
= 14944): 0,16