Клеточные связи могут повлиять на ваш биологический цикл, говорится в исследовании

Каждая клетка в организме имеет циркадные часы, но исследователям неясно, как сети клеток соединяются друг с другом с течением времени и как эти изменяющиеся во времени связи влияют на функции сети. Исследователи из Вашингтонского университета разработали унифицированный вычислительный подход на основе данных, названный методом ICON (вывод соединений сетей), для вывода и выявления этих связей в биологических и химических колебательных сетях, известных как топология этих сложных сетей, на основе данные их временных рядов. Также читайте – Отросшие волосы на поврежденной коже у лабораторных мышей: исследователи

Аномальная синхронность связана с различными заболеваниями головного мозга, такими как эпилепсия, болезнь Альцгеймера и болезнь Паркинсона. Также читайте – Гены определяют, как частота сердечных сокращений реагирует на упражнения, находит исследование

Исследователи сначала протестировали свой метод на моделируемой сети разного размера, которую они создали. Затем они протестировали метод на сети осцилляторов – совокупности динамических единиц, которые многократно срабатывают вместе, замолкают, а затем снова срабатывают вместе, – созданной в лаборатории. Когда они применили алгоритм к сети взаимодействий между синтетическими осцилляторами, результаты совпали с результатами предыдущих экспериментов, обнаружив такие же связи в сети из 15 химических осцилляторов. По словам исследователей, такое предсказание этой динамической топологии ранее было невозможно. Также читайте – Непонимание может блокировать естественный цикл исцеления, находит исследование

«Соединение в одно время может быть сильным, но в другое время оно может быть сильнее или слабее, поэтому мы можем использовать эти данные для восстановления функциональной связи. Если мы это знаем, значит, мы знаем сеть, и тогда мы сможем провести дополнительные исследования и выяснить, будет ли эта сеть синхронизирована или появятся определенные динамические паттерны », – сказал младший Шин Ли, исследователь.

Они также заявили, что ICON поможет им и другим ученым понять принципы, которые позволяют системам эффективно синхронизироваться.

В другом эксперименте исследователи проверили этот метод на семи группах по пять мышей, которые были размещены вместе в течение определенного периода времени в качестве социальных сетей. Они измерили колебания мышей в конце эксперимента, а затем применили алгоритм для вывода результатов из данных. В конце концов, исследователи обнаружили, что у четырех групп мышей была социальная синхронизация, потому что у них была одинаковая температура тела в конце их совместного времени.

Результаты были опубликованы в Журнале заседаний Национальной академии наук.

Источник: АНИИсточник изображения: Shutterstock

Опубликовано: 28 августа 2018 г., 11:38