Bioinformatika 2 9. előadás
|
|
- Domokos Szilágyi
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 9. előadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat
2 Térszerkezet előrejelzés fő módszerei Homológia modellezés (komparatív modellezés): ha található ismert térszerkezetű, a vizsgált szekvenciával elegendően nagy azonossággal (> 20%) rendelkező homológ, akkor annak térszerkezete alapján a vizsgált szekvencia térszerkezete modellezhető Tekeredés felismerés (fold recognition): ha található az ismert térszerkezetek között a vizsgált szekvenciával alacsony szekvenciaazonosságot mutató ám kompatibilis tekeredés, akkor homológia modellezéssel erre is készíthető szerkezet. Ab initio predikció: ismert térszerkezetű fehérjével nincs megfelelő szekvenciaazonosság és kompatibilis tekeredés sem található. A térszerkezet előrejelzése ekkor fizikai elvek felhasználásával kísérelhető meg
3 A bioinformatika térképe
4 Hatóanyag-receptor kölcsönhatás modellezés Ligandum szerkezete kémiai Receptor primer szekvencia 3D Farmakofór modellezés (QSAR, AAA,CoMFA) 3D Receptor modellezés Fejlettebb kvantummechanikai módszerek (pl. QM/MM) alkalmazhatóak Farm ligand konformáció Dokkolá s Ligandum-receptor komplex 3D kötöhely A hatóanyag receptor kölcsönhatás elméleti modellezésének folyamatábrája és kapcsolata a kísérletekkel. Az elméleti vizsgálatok a téglalapokban, Stabilitás elemzése míg a kísérleti adatok az ellipszisekben (Molekuladinamika) találhatóak. A szürke terület a kis molekulák modellezése, a fehér területek függenek össze a bioinformatikával. Kötésenergia számítások (Szabadenergia szám.)
5 Farmakofór modellek készítése D 1 dopamin receptor Aktív vegyületek Farmakofór modell: a ligandumok térbeli egymásra illesztése. Mintegy az aktív hely 3D komplementer képe. megengedett farmakofór régiók Inaktív vegyületek nem megengedett régiók
6 Molekulák dokkolása fehérjékhez Kis molekula (ligandum, szubsztrát, koenzim, stb.) kötődésének jóslása / vizsgálata egy fehérje (receptor) felszínén ill. belsejében Két fehérje egymáshoz való illeszkedésének / kötődési helyének jóslása / vizsgálata Fehérje és DNS egymáshoz való illeszkedésének / kötődési helyének jóslása / vizsgálata Az illeszkedés értékelésének módja: 1. Egyszerű geometriai illeszkedés figyelembe vétele 2. Az illeszkedés értékelése: bonyolult energiafüggvény, elektrosztatikus komplementaritás, stb. A modell szerint: 1. Mindkét molekula merev 2. Az egyik molekula (általában a ligandum) flexibilis, a másik (általában a fehérje) merev 3. Mindkét molekula flexibilis (a keresés nagyon időigényes) Az algoritmus szerint: Molekuladinamika Monte Carlo módszerek (pozíciók véletlenszerű generálása) Szimulált hőkezelés: szimuláció során magas hőmérsékletről lassan lehűtjük a rendszert, ez segíti az energiaminimum elérését Egyéb módszerek 6
7 QM/MM módszerek A fehérjék kezelése több régióban. Az aktív hely fontos részeit és a szubsztrátot (vagy terméket, reaktív intermediert, átmeneti állapotot) a pontosabb számításokra alkalmas QM régió tartalmazza. MM régió QM régió Szubsztrát A QM régió elektronikus / kvantum kölcsönhatások elemzésére is alkalmas (szemiempírikus, HF ill. DFT módszerek). A fehérje többi részét klasszikus MM forcefield segítségével kezeljük
8 QM/MM módszerek A klasszikus és a kvantum régió határfelülete MM régió QM régió Egy glutamát oldallánc felosztása kvantum és klasszikus régiókra. A határfelületek kezelésének két fő megközelítése van. A terminális CH 2 CO 2 csoportot kvantum mechanikával, míg a főlánc atomjait molekula mechankai force-field segítségével kezeljük. A vágási felület meghatározása a legnehezebb kérdés (általában C(sp 3 )-C(sp 3 ) kötés mentén). Az egyik az ún. link atom approach [MJ Field, PA Bash, M Karplus: J Comput Chem, 1989, 6, 700], ahol a QM régiót egy megfelelő virtuális atom hozzáadásával zárjuk le. A másik az ún. frozen orbital approach [G Monard, M Loos, V Thery, K Baka, J-L Rivail: Int J Quant Chem, 1996, 58, 153]. Itt az elektronsűrűség határfelületre eső folyamatosságát egy a kvantum és klasszikus atom közötti megfagyasztott pálya 8 segítségével biztosítják (local self-consistent field, LSCF).
9 QM/MM módszerek alkalmazása A trióz-foszfát izomeráz (TIM) mechanizmus Dihidroxiaceton foszfát Enediolát Enediol Enediolát D- glicerinaldehid- 3-foszfát Az aktív hely fontos részeit és a szubsztrátot a reaktív intermediereket, átmeneti állapotokat ill. terméket QM/MM módszerekkel kezelve felderíthetővé vált a trióz-foszfát izomeráz (TIM) reakció lefutásának enzimen belüli pontos értelmezése [PA Bash, MJ Field, RC Davenport, GA Petsko, D Ringe, M Karplus: Biochemistry 1991, 30, ; JR Knowles: Phil Trans Roy Soc Lond B 1991, 332, ]
10 Kötésenergia számítások Két független kísérlettel meghatározzuk két ligand és a receptor kötési szabadenergiáját: Ligand 1 + Receptor ΔG 1 Ligand 1/Receptor Ligand 2 + Receptor ΔG 2 Ligand 2/Receptor A két ligandum relatív kötési szabadenergiája a következő ciklikus séma szerint állapítható meg: Ligand 1 + Receptor ΔG 1 Ligand 1/Receptor ΔG 3 ΔG 4 Ligand 2 + Receptor ΔG 2 Ligand 2/Receptor ahol ΔG 3 és ΔG 4 formálisan megfelel a Ligand 1 -> Ligand 2 oldatfázisbeli ill. receptorhoz kötött állapotbeli kémiai átalakításnak szabadenergia különbségének. Mivel ΔΔG ciklus = 0, ΔΔG ciklus = ΔG 1 + ΔG 2 - ΔG 3 - ΔG 4 = 0 tehát ΔΔG kötés = ΔG 1 - ΔG 2 = ΔG 3 - ΔG 4 A relatív ΔΔG kötés értékek alkalmazása kiküszöböli a tényleges ligandum receptor ΔG 1 és ΔG 2 kötésállandók igen számításigényes meghatározásának szükségességét.
11 Célfehérjék azonosítása Néhány évvel ezelőttig a célfehérjék direkt kísérleti azonosítása nem volt megoldható. Történetileg csak néhány olyan gyógyszer ismert, melynek célfehérjéje ugyanakkor vált ismertté, mint maga a gyógyszer. Ennek az oka az, hogy az új gyógyszerek fejlesztése tradícionálisan nagyrészt a már ismert gyógyszerek módosításán alapult a molekuláris hasonlóságok intuitív alkalmazásával. A módosítások kísérletileg azonnal tesztelhetők voltak in vitro és in vivo. Így tehát a gyógyszer hatékonysága megítélhető volt akár a célfehérje ismerete nélkül is. Ennek a következménye az, hogy a jelenleg piacon található gyógyszerek becslések szerint egy kb tagú célfehérje készletre hatnak [Drews, J.: Die verspielte Zukunft, 1998, Basel: Birkhauser Verlag], miközben a potenciális célfehérje készlet fehérjére tehető [Bull & Doig: PLoS One, 2015, 10, e ]. A célfehérjék azonosítása a mai orvos és gyógyszertudomány szűk keresztmetszete
12 Célfehérjék azonosítása - genomika Manapság a molekuláris biológia új módszerei melyek csak néhány éve fejlődtek ki alapvetően új lehetőségeket biztosítanak a célfehérjék azonosítására. E fejlődés példájaként a DNS chip technológia [DeRisi, J. L, Iyer, V. R., Brown, P. O., Science, 1997, 278(5338), ] említhető. Az általános képhez természetesen ezen kívül még számos fejlesztés alatt álló további módszer / lehetőség is tartozik. Az alábbi ábra szemlélteti a cellák (egy chip néhány 10 ~2 millió cella) működési elvét: rögzített próbák Jelölt DNS (minta) különböző tulajdonságok (pl. különböző gének kötése) teljesen komplementer szálak erősen kötődnek részben komplementer szálak gyengébben kötődnek
13 Célfehérjék azonosítása - genomika Az ábra egy DNS chip egy részletét mutatja. Ez a DNS chip különbség képet jelenít meg azon fehérjékról, melyeket az élesztő sejtek két különböző sejt-állapotben termelnek. Az egyik állapot (zöld) glükóz jelenlétében a sejtek egészséges állapotában, a másik (piros) glükóz hiányában a sejtek éhező állapotában készült. A világos zöld foltok olyan fehérjéket jeleznek, melyek nagyrész a sejtek egészséges állapotában expresszálódnak. A piros foltok olyan fehérjék, melyek zömében az éhező állapotban képződnek. Ha egy fehérje mindkét állapotban képződik, a folt sárga (a zöld és a piros szín additív keveréke). A sötét foltok olyan fehérjék, melyek nem nagy gyakorisággal expresszálódnak. A foltok színe alapján eldönthető tehát, hogy egy fehérje a sejt milyen állapotában képződik gyakrabban
14 Célfehérjék azonosítása - genomika Igen fontos kérdés, hogy pontosan milyen kísérlet is eredményezi az adott képet. Ami ugyancsak nagy jelentőségű, az hogy milyen információ mennyiség rendelhető a kép egyes színes pontjaihoz. Ezzel kapcsolatban a következő általános megjegyzeseket tehetjük: 1. A fehérje azonosítására a színes folt koordinátái szolgálnak. Az egyszerűség kedvéért feltételezhetjük bár ez nem feltétlenül mindíg igaz, többszörös foltokat alkalmazhatnak pl. Kalibrációs célokból hogy a különböző foltok különböző fehérjéket jelentenek. A foltok pontos helyét a DNS chip gyártása előtt már meghatározzák. A DNS chip tervezése számos fehérje azonosítását és a chip felületén történő elrendezésének megoldását igényli. A pontos elhelyezkedés a határoló feltételektől és a kísérlet jellegétől is függ, de nem számottevő fontosságú az eredmények interpretálásának szempontjából. 2. Az egyes foltokhoz csak részleges / elemi információk rendelhetőek. A legjobb esetben a kísérlet a gén ill. fehérje teljes szekvenciájának felel meg. Számos esetben előfordul azonban, hogy a szekvenciának csak egy rövidebb ám szükségszerúen releváns részlete áll rendelkezésre.
15 Genomika vs. proteomika A genomika módszereivel nem a tényleges fehérjéket vizsgáljuk, hanem azokat az expresszálódott géneket, amelyek transzlációja az adott fehérjét eredményezi. A proteomika módszereivel a ténylegesen képződött fehérjéket vizsgáljuk. Az előző ábrán látható DNS chip az expresszálódott génekről szolgáltat információkat, így tehát csak közvetett adatokhoz juthatunk a tényleges fehérje termékekről. A genomikai megközelítés előnye, hogy a gének kisérletileg jobban hozzáférhetőek és egyszerűbben kezelhetőek, mint a fehérjék. Ennek köszönhetően napjainkban a genomikai módszerek elterjedtebbek, mint a proteomikai eljárások. A kísérleti technikák fejlődésével párhuzamosan előre jelezhető a proteomika egyre nagyobb térnyerése. Tisztában kell lennünk azonban a genomikai megközelítés hátrányaival is. Első az, hogy egy gén expressziós szintje nem feltétlenül felel meg a megfelelő protein magas sejtbéli koncentrációjának, holott ez fontosabb ha a tényleges protein expresszió mértékére és az ezzel összefüggő betegségre vagyunk kíváncsiak. Talán még fontosabb az, hogy a fehérjék jelentős része a transzlációt követően módosul (posttranslational modifications). Ilyen módosulások a glikozilálások (összetett cukor egységek fehérje felszínhez kötődése) és foszforilálások (foszfát egységek kötödése a fehérjéhez). Ezek a transzlációt követő módosulások az azonos primer aminosav szekvenciával rendelkező proteinek számos eltérő 15 változatához vezethetnek. A genomika nem képes ezen módosulások követésére, Bioinformatika amelyek számos 2 esetben alapvető fontosságűak lehetnek.
16 Enzim adatbázisok Enzim nómenklatúra és osztályozási adatbázisok: EXPASY ENZYME: BRENDA:
17 Enzim adatbázisok Enzim adatbázisok: Az enzimekkel összefüggő adatok és nómenklatúra részletes adatbázisai Minden olyan jellemzett enzimosztályt részletesen ismertetnek, amelyhez az EC (Enzyme Commission) EC számot rendelt hozzá
18 ENZYME adatbázis ENZYME: Keresés az ENZYME adatbázisban: EC szám szerint Enzim osztály szerint Leírás (official name) vagy alternatív név(ek) szerint Kémiai vegyületek szerint Kofaktor szerint A komment szövegeiben elóforduló szavakra
19 ENZYME adatbázis ENZYME:
20 ENZYME adatbázis ENZYME:
21 ENZYME adatbázis ENZYME:
22 BRENDA adatbázis BRENDA: Keresés a BRENDA adatbázisban (részletes keresési lehetőségek): Nómenklatúra szerint Reakció & specifitás szerint Funkcionális paraméterek szerint Izolálás és preparálás szerint Szervezet szerint Stabilitás szerint Enzim szerkezeti sajátságok szerint Betegségek és hasonló információk szerint Alkalmazás és mérnöki vonatkozások szerint
23 BRENDA adatbázis BRENDA:
24 BRENDA adatbázis BRENDA:
25 BRENDA adatbázis BRENDA:
26 BRENDA adatbázis BRENDA:
27 BRENDA adatbázis BRENDA:
28 BRENDA adatbázis BRENDA:
29 BRENDA adatbázis BRENDA:
30 BRENDA adatbázis BRENDA:
31 BRENDA adatbázis BRENDA:
32 BRENDA adatbázis BRENDA:
33 KEGG: KEGG adatbázis rendszer
34 KEGG: KEGG adatbázis rendszer - PATHWAY
35 KEGG: KEGG adatbázis rendszer - PATHWAY
36 KEGG: KEGG adatbázis rendszer - PATHWAY
37 KEGG: KEGG adatbázis rendszer - PATHWAY
Bioinformatika előadás
10. előadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat Genomika vs. proteomika A genomika módszereivel nem a tényleges fehérjéket vizsgáljuk,
RészletesebbenBioinformatika 2 10.el
10.el őadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat 2009. 04. 24. Genomikavs. proteomika A genomika módszereivel nem a tényleges fehérjéket
RészletesebbenBioinformatika 2 6. előadás
6. előadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat 2018.10.08. PDBj: http://www.pdbj.org/ Fehérjék 3D szerkezeti adatbázisai - PDBj 2 2018.10.08.
RészletesebbenA fehérjék térszerkezetének jóslása (Szilágyi András, MTA Enzimológiai Intézete)
A fehérjék térszerkezetének jóslása (Szilágyi András, MTA Enzimológiai Intézete) A probléma bonyolultsága Általánosságban: találjuk meg egy tetszőleges szekvencia azon konformációját, amely a szabadentalpia
RészletesebbenBioinformatika előad
7.. előad adás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat 2009. 04. 03. Térszerkezet előrejelz rejelzés s főf módszerei Homológia modellezés
RészletesebbenElektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások. Elektrosztatikus számítások Definíciók
Jelentősége szubsztrát kötődés szolvatáció ionizációs állapotok (pka) mechanizmus katalízis ioncsatornák szimulációk (szerkezet) all-atom dipolar fluid dipolar lattice continuum Definíciók töltéseloszlás
RészletesebbenBevezetés a bioinformatikába. Harangi János DE, TEK, TTK Biokémiai Tanszék
Bevezetés a bioinformatikába Harangi János DE, TEK, TTK Biokémiai Tanszék Bioinformatika Interdiszciplináris tudomány, amely magába foglalja a biológiai adatok gyűjtésének,feldolgozásának, tárolásának,
RészletesebbenFehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis. Fehérjeszerkezet analízis
Szerkezet Protein Data Bank (PDB) http://www.rcsb.org/pdb ~ 35 701 szerkezet közepes felbontás 1552 szerkezet d 1.5 Å 160 szerkezet d 1.0 Å 10 szerkezet d 0.8 Å (atomi felbontás) E globális minimum? funkció
RészletesebbenTDK lehetőségek az MTA TTK Enzimológiai Intézetben
TDK lehetőségek az MTA TTK Enzimológiai Intézetben Vértessy G. Beáta egyetemi tanár TDK mind 1-3 helyezettek OTDK Pro Scientia különdíj 1 második díj Diákjaink Eredményei Zsűri különdíj 2 első díj OTDK
RészletesebbenA racionális gyógyszertervezés lehetőségei. A racionális gyógyszertervezés lehetőségei. A racionális gyógyszertervezés lehetőségei
Cél: kis koncentrációban kötődő célvegyület tervezése Agonista: segíti az enzim működését, hatékonyabb, mint a természetes szubsztrát Antagonista: gátolja az enzim működését, ellentétes hatású, mint a
Részletesebben2. Ismert térszerkezetű transzmembrán fehérjék adatbázisa: a PDBTM adatbázis. 3. A transzmembrán fehérje topológiai adatbázis, a TOPDB szerver
A 2005 és 2007 között megvalósított project célja transzmembrán fehérjék vizsgálata és az ehhez szükséges eljárások kifejlesztése volt. Ez utóbbi magába foglalta új adatbázisok és szerkezet becslő módszerek
RészletesebbenBioinformatika előadás
Bioinformatika 2 11. előadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat 2016.11.28. Bioinformatics Szerkezeti genomika, proteomika, biológia
RészletesebbenALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával.
ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával www.chem.elte.hu/pr Kvíz az előző előadáshoz Programajánlatok október 18. 16:00 ELTE Kémiai Intézet 065-ös terem Észbontogató (www.chem.elte.hu/pr)
RészletesebbenKémiai reakciók mechanizmusa számítógépes szimulációval
Kémiai reakciók mechanizmusa számítógépes szimulációval Stirling András stirling@chemres.hu Elméleti Kémiai Osztály Budapest Stirling A. (MTA Kémiai Kutatóközpont) Reakciómechanizmus szimulációból 2007.
RészletesebbenAz enzimműködés termodinamikai és szerkezeti alapjai
2017. 02. 23. Dr. Tretter László, Dr. Kolev Kraszimir Az enzimműködés termodinamikai és szerkezeti alapjai 2017. február 27., március 2. 1 Mit kell(ene) tudni az előadás után: 1. Az enzimműködés termodinamikai
RészletesebbenMolekuláris biológiai eljárások alkalmazása a GMO analitikában és az élelmiszerbiztonság területén
Molekuláris biológiai eljárások alkalmazása a GMO analitikában és az élelmiszerbiztonság területén Dr. Dallmann Klára A molekuláris biológia célja az élőlények és sejtek működésének molekuláris szintű
Részletesebben[S] v' [I] [1] Kompetitív gátlás
8. Szeminárium Enzimkinetika II. Jelen szeminárium során az enzimaktivitás szabályozásával foglalkozunk. Mivel a klinikai gyakorlatban használt gyógyszerhatóanyagok jelentős része enzimgátló hatással bír
RészletesebbenFelhő használata mindennapi alkalmazások futtatására. Németh Zsolt MTA SZTAKI
Felhő használata mindennapi alkalmazások futtatására Németh Zsolt MTA SZTAKI Legyőzni a maláriát 45 másodpercenként meghal egy gyerek maláriában Évente 216 millió ember fertőződik meg és 650000 meghal
RészletesebbenTRIPSZIN TISZTÍTÁSA AFFINITÁS KROMATOGRÁFIA SEGÍTSÉGÉVEL
TRIPSZIN TISZTÍTÁSA AFFINITÁS KROMATOGRÁFIA SEGÍTSÉGÉVEL Az egyes biomolekulák izolálása kulcsfontosságú a biológiai szerepük tisztázásához. Az affinitás kromatográfia egyszerűsége, reprodukálhatósága
RészletesebbenGenomadatbázisok Ld. Entrez Genome: Összes ismert genom, hierarchikus szervezésben (kromoszóma, térképek, gének, stb.)
Genomika Új korszak, paradigmaváltás, forradalom: a teljes genomok ismeretében a biológia adatokban gazdag tudománnyá válik. Új kutatási módszerek, új szemlélet. Hajtóerõk: Genomszekvenálási projektek
RészletesebbenBioinformatika előadás
Bioinformatika 2 11. előadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat 2018.11.22. Szerkezeti genomika, proteomika, biológia A biológia forradalma
RészletesebbenFehérjék rövid bevezetés
Receptorfehérj rjék szerkezetének felderítése Homológia modellezés Fehérjék rövid bevezetés makromolekulák számos biológiai funkció hordozói: enzimatikus katalízis, molekula transzport, immunválaszok,
Részletesebbentranszláció DNS RNS Fehérje A fehérjék jelenléte nélkülözhetetlen minden sejt számára: enzimek, szerkezeti fehérjék, transzportfehérjék
Transzláció A molekuláris biológia centrális dogmája transzkripció transzláció DNS RNS Fehérje replikáció Reverz transzkriptáz A fehérjék jelenléte nélkülözhetetlen minden sejt számára: enzimek, szerkezeti
Részletesebben10. Genomika 2. Microarrayek és típusaik
10. Genomika 2. 1. Microarray technikák és bioinformatikai vonatkozásaik Microarrayek és típusaik Korrelált génexpresszió mint a funkcionális genomika eszköze 2. Kombinált megközelítés a funkcionális genomikában
RészletesebbenÖsszefoglalók Kémia BSc 2012/2013 I. félév
Összefoglalók Kémia BSc 2012/2013 I. félév Készült: Eötvös Loránd Tudományegyetem Kémiai Intézet Szerves Kémiai Tanszékén 2012.12.17. Összeállította Szilvágyi Gábor PhD hallgató Tartalomjegyzék Orgován
RészletesebbenFehérjeszerkezet, és tekeredés
Fehérjeszerkezet, és tekeredés Futó Kinga 2013.10.08. Polimerek Polimer: hasonló alegységekből (monomer) felépülő makromolekulák Alegységek száma: tipikusan 10 2-10 4 Titin: 3,435*10 4 aminosav C 132983
RészletesebbenNorvég Finanszírozási Mechanizmus által támogatott projekt HU-0115/NA/2008-3/ÖP-9 ÚJ TERÁPIÁS CÉLPONTOK AZONOSÍTÁSA GENOMIKAI MÓDSZEREKKEL
Norvég Finanszírozási Mechanizmus által támogatott projekt HU-0115/NA/2008-3/ÖP-9 ÚJ TERÁPIÁS CÉLPONTOK AZONOSÍTÁSA GENOMIKAI MÓDSZEREKKEL KÖZÖS STRATÉGIA KIFEJLESZTÉSE MOLEKULÁRIS MÓDSZEREK ALKALMAZÁSÁVAL
RészletesebbenLIE. Lineáris Kölcsönhatás Módszere. Vázlat LIE. Fehérje-ligandum kölcsönhatás kvantitatív jellemzése számítógépes modellezéssel 2.
Fehérje-ligandum kölcsönhatás kvantitatív jellemzése számítógépes modellezéssel 2. rész Ferenczy György MTA-SE Molekuláris Biofizikai Kutatócsoport ferenczy.gyorgy@med.semmelweis-univ.hu Vázlat Kötődési
Részletesebbenfolsav, (a pteroil-glutaminsav vagy B 10 vitamin) dihidrofolsav tetrahidrofolsav N CH 2 N H H 2 N COOH
folsav, (a pteroil-glutaminsav vagy B 10 vitamin) 2 2 2 2 pirimidin rész pirazin rész aminobenzoesav rész glutaminsav rész pteridin rész dihidrofolsav 2 2 2 2 tetrahidrofolsav 2 2 2 2 A dihidrofolát-reduktáz
RészletesebbenBioinformatika 2 5.. előad
5.. előad adás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat 2009. 03. 21. Fehérje térszerkezet t megjelenítése A fehérjék meglehetősen összetett
RészletesebbenA bioenergetika a biokémiai folyamatok során lezajló energiaváltozásokkal foglalkozik.
Modul cím: MEDICINÁLIS ALAPISMERETEK BIOKÉMIA BIOENERGETIKA I. 1. kulcsszó cím: Energia A termodinamika első főtétele kimondja, hogy a különböző energiafajták átalakulhatnak egymásba ez az energia megmaradásának
RészletesebbenImmunológia alapjai. 16. előadás. Komplement rendszer
Immunológia alapjai 16. előadás Komplement rendszer A gyulladás molekuláris mediátorai: Plazma enzim mediátorok: - Kinin rendszer - Véralvadási rendszer Lipid mediátorok Kemoattraktánsok: - Chemokinek:
RészletesebbenTöbb oxigéntartalmú funkciós csoportot tartalmazó vegyületek
Több oxigéntartalmú funkciós csoportot tartalmazó vegyületek Hidroxikarbonsavak α-hidroxi karbonsavak -Glikolsav (kézkrémek) - Tejsav (tejtermékek, izomláz, fogszuvasodás) - Citromsav (citrusfélékben,
RészletesebbenHemoglobin - myoglobin. Konzultációs e-tananyag Szikla Károly
Hemoglobin - myoglobin Konzultációs e-tananyag Szikla Károly Myoglobin A váz- és szívizom oxigén tároló fehérjéje Mt.: 17.800 153 aminosavból épül fel A lánc kb 75 % a hélix 8 db hélix, köztük nem helikális
RészletesebbenBevezetés a rendszerbiológiába
Bevezetés a rendszerbiológiába Papp Balázs http://group.szbk.u-szeged.hu/sysbiol/ MTA Szegedi Biológiai Központja Biokémiai Intézet Alapprobléma Ma a biológiában rengeteg adat termelődik és áll rendelkezésre.
RészletesebbenElválasztástechnikai és bioinformatikai kutatások. Dr. Harangi János DE, TTK, Biokémiai Tanszék
Elválasztástechnikai és bioinformatikai kutatások Dr. Harangi János DE, TTK, Biokémiai Tanszék Fő kutatási területek Enzimek vizsgálata mannozidáz amiláz OGT Analitikai kutatások Élelmiszer analitika Magas
RészletesebbenBiomolekuláris nanotechnológia. Vonderviszt Ferenc PE MÜKKI Bio-Nanorendszerek Laboratórium
Biomolekuláris nanotechnológia Vonderviszt Ferenc PE MÜKKI Bio-Nanorendszerek Laboratórium Az élő szervezetek példája azt mutatja, hogy a fehérjék és nukleinsavak kiválóan alkalmasak önszerveződő molekuláris
RészletesebbenA glükóz reszintézise.
A glükóz reszintézise. A glükóz reszintézise. A reszintézis nem egyszerű megfordítása a glikolízisnek. A glikolízis 3 irrevezibilis lépése más úton játszódik le. Ennek oka egyrészt energetikai, másrészt
RészletesebbenIntelligens molekulákkal a rák ellen
Intelligens molekulákkal a rák ellen Kotschy András Servier Kutatóintézet Rákkutatási kémiai osztály A rákos sejt Miben más Hogyan él túl Áttekintés Rákos sejtek célzott támadása sejtmérgekkel Fehérjék
RészletesebbenTEMATIKA Biokémia és molekuláris biológia IB kurzus (bb5t1301)
Biokémia és molekuláris biológia I. kurzus (bb5t1301) Tematika 1 TEMATIKA Biokémia és molekuláris biológia IB kurzus (bb5t1301) 0. Bevezető A (a biokémiáról) (~40 perc: 1. heti előadás) A BIOkémia tárgya
RészletesebbenA T sejt receptor (TCR) heterodimer
Immunbiológia - II A T sejt receptor (TCR) heterodimer 1 kötőhely lánc lánc 14. kromoszóma 7. kromoszóma V V C C EXTRACELLULÁRIS TÉR SEJTMEMBRÁN CITOSZÓL lánc: VJ régió lánc: VDJ régió Nincs szomatikus
RészletesebbenAz orvosi biotechnológiai mesterképzés megfeleltetése az Európai Unió új társadalmi kihívásainak a Pécsi Tudományegyetemen és a Debreceni Egyetemen
Az orvosi biotechnológiai mesterképzés megfeleltetése az Európai Unió új társadalmi kihívásainak a Pécsi Tudományegyetemen és a Debreceni Egyetemen Azonosító szám: Az orvosi biotechnológiai mesterképzés
RészletesebbenHogyan lesznek új gyógyszereink? Bevezetés a gyógyszerkutatásba
Hogyan lesznek új gyógyszereink? Bevezetés a gyógyszerkutatásba Keserű György Miklós, PhD, DSc Magyar Tudományos Akadémia Természettudományi Kutatóközpont A gyógyszerkutatás folyamata Megalapozó kutatások
RészletesebbenPOSZTTRANSZLÁCIÓS MÓDOSÍTÁSOK: GLIKOZILÁLÁSOK
POSZTTRANSZLÁCIÓS MÓDOSÍTÁSOK: GLIKOZILÁLÁSOK Dr. Pécs Miklós Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Alkalmazott Biotechnológia és Élelmiszertudomány Tanszék 1 Glikozilálás A rekombináns fehérjék
Részletesebbentranszporter fehérjék /ioncsatornák
Sejtpenetráló peptidek biológiailag aktív vegyületek sejtbejuttatásában Bánóczi Zoltán MTA - ELTE Peptidkémiai kutatócsoport megalakulásának 50. évfordulója 2011.12.09 Sejtpenetráló peptidek rövid, pozitívan
RészletesebbenBioinformatika 2 5. előadás
5. előadás Prof. Poppe László BME Szerves Kémia és Technológia Tsz. Bioinformatika proteomika Előadás és gyakorlat 2018.10.01. Fehérje térszerkezet megjelenítése A fehérjék meglehetősen összetett szerkezetek,
Részletesebben(1) A T sejtek aktiválása (2) Az ön reaktív T sejtek toleranciája. α lánc. β lánc. V α. V β. C β. C α.
Immunbiológia II A T sejt receptor () heterodimer α lánc kötőhely β lánc 14. kromoszóma 7. kromoszóma 1 V α V β C α C β EXTRACELLULÁRIS TÉR SEJTMEMBRÁN CITOSZÓL αlánc: VJ régió β lánc: VDJ régió Nincs
RészletesebbenEGYSEJTŰ REAKTOROK BIOKATALÍZIS:
EGYSEJTŰ REAKTOROK BIOKATALÍZIS: A GÉNMÓDOSÍTÁSTÓL AZ IPARI FERMENTÁCIÓIG SZAMECZ BÉLA BIOKATALÍZIS - DEFINÍCIÓ szerves vegyületek átalakítása biológiai rendszer a katalizátor Enzim: élő sejt vagy tisztított
RészletesebbenTöbb szubsztrátos enzim-reakciókról beszélve két teljesen különbözõ rekció típust kell megismernünk.
.5.Több szubsztrátos reakciók Több szubsztrátos enzim-reakciókról beszélve két teljesen különbözõ rekció típust kell megismernünk. A.) Egy enzim, ahhoz, hogy terméket képezzen, egyszerre több különbözõ
RészletesebbenSzerves Kémiai Problémamegoldó Verseny
Szerves Kémiai Problémamegoldó Verseny 2015. április 24. Név: E-mail cím: Egyetem: Szak: Képzési szint: Évfolyam: Pontszám: Név: Pontszám: / 3 pont 1. feladat Egy C 4 H 10 O 3 összegképletű vegyület 0,1776
Részletesebben8. A fehérjék térszerkezetének jóslása
8. A fehérjék térszerkezetének jóslása A probléma bonyolultsága Általánosságban: találjuk meg egy tetszõleges szekvencia azon konformációját, amely a szabadentalpia globális minimumát adja. Egyszerû modellekben
Részletesebben12/4/2014. Genetika 7-8 ea. DNS szerkezete, replikáció és a rekombináció. 1952 Hershey & Chase 1953!!!
Genetika 7-8 ea. DNS szerkezete, replikáció és a rekombináció 1859 1865 1869 1952 Hershey & Chase 1953!!! 1879 1903 1951 1950 1944 1928 1911 1 1. DNS szerkezete Mi az örökítő anyag? Friedrich Miescher
RészletesebbenReakciókinetika. Általános Kémia, kinetika Dia: 1 /53
Reakciókinetika 9-1 A reakciók sebessége 9-2 A reakciósebesség mérése 9-3 A koncentráció hatása: a sebességtörvény 9-4 Nulladrendű reakció 9-5 Elsőrendű reakció 9-6 Másodrendű reakció 9-7 A reakciókinetika
RészletesebbenFehérje expressziós rendszerek. Gyógyszerészi Biotechnológia
Fehérje expressziós rendszerek Gyógyszerészi Biotechnológia Expressziós rendszerek Cél: rekombináns fehérjék előállítása nagy tisztaságban és nagy mennyiségben kísérleti ill. gyakorlati (therapia) felhasználásokra
RészletesebbenKvantumszimulátorok. Szirmai Gergely MTA SZFKI. Graphics: Harald Ritsch / Rainer Blatt, IQOQI
Kvantumszimulátorok Szirmai Gergely MTA SZFKI Graphics: Harald Ritsch / Rainer Blatt, IQOQI A kvantummechanika körülvesz tranzisztor számítógép, mobiltelefon A kvantummechanika körülvesz tranzisztor számítógép,
RészletesebbenALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával. www.chem.elte.hu/pr
ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával www.chem.elte.hu/pr Kvíz az előző előadáshoz 1) Mikor kapott Paul Ehrlich orvosi Nobel-díjat? A) Idén. B) Pont 100 éve, 1908-ban. C) Nem
Részletesebbenavagy az ipari alkalmazhatóság kérdése biotechnológiai tárgyú szabadalmi bejelentéseknél Dr. Győrffy Béla, Egis Nyrt., Budapest
Iparilag alkalmazható szekvenciák, avagy az ipari alkalmazhatóság kérdése biotechnológiai tárgyú szabadalmi bejelentéseknél Dr. Győrffy Béla, Egis Nyrt., Budapest Neutrokin α - jelentős kereskedelmi érdekek
RészletesebbenA PET szerepe a gyógyszerfejlesztésben. Berecz Roland DE KK Pszichiátriai Tanszék
A PET szerepe a gyógyszerfejlesztésben Berecz Roland DE KK Pszichiátriai Tanszék Gyógyszerfejlesztés Felfedezés gyógyszertár : 10-15 év Kb. 1 millárd USD/gyógyszer (beleszámolva a sikertelen fejlesztéseket)
RészletesebbenImmunológia alapjai. 10. előadás. Komplement rendszer
Immunológia alapjai 10. előadás Komplement rendszer A gyulladás molekuláris mediátorai: Miért fontos a komplement rendszer? A veleszületett (nem-specifikus) immunválasz része Azonnali válaszreakció A veleszületett
RészletesebbenAz élő sejt fizikai Biológiája:
Az élő sejt fizikai Biológiája: Modellépítés, biológiai rendszerek skálázódása Kellermayer Miklós Fizikai biológia Ma már nem csak kvalitatív megfigyeléseket, hanem kvantitatív méréseket végzünk (biológiai
RészletesebbenTartalmi követelmények kémia tantárgyból az érettségin K Ö Z É P S Z I N T
1. Általános kémia Atomok és a belőlük származtatható ionok Molekulák és összetett ionok Halmazok A kémiai reakciók A kémiai reakciók jelölése Termokémia Reakciókinetika Kémiai egyensúly Reakciótípusok
RészletesebbenCélkitűzés/témák Fehérje-ligandum kölcsönhatások és a kötődés termodinamikai jellemzése
Célkitűzés/témák Fehérje-ligandum kölcsönhatások és a kötődés termodinamikai jellemzése Ferenczy György Semmelweis Egyetem Biofizikai és Sugárbiológiai Intézet Biokémiai folyamatok - Ligandum-fehérje kötődés
RészletesebbenA fehérjék szerkezeti hierarchiája. Fehérje-szerkezetek! Klasszikus szerkezet-funkció paradigma. szekvencia. funkció. szerkezet! Myoglobin.
Myoglobin Fehérje-szerkezetek! MGLSDGEWQLVLNVWGKVEADIPGGQEVLIRLFK GPETLEKFDKFKLKSEDEMKASE DLKKGATVLTALGGILKKKGEAEIKPLAQSA TKKIPVKYLEFISECIIQVLQSK PGDFGADAQGAMNKALELFRKDMASNYKELGFQG Fuxreiter Mónika! Debreceni
RészletesebbenBIOGÉN ELEMEK Azok a kémiai elemek, amelyek az élőlények számára létfontosságúak
BIOGÉN ELEMEK Azok a kémiai elemek, amelyek az élőlények számára létfontosságúak A több mint száz ismert kémiai elem nagyobbik hányada megtalálható az élőlények testében is, de sokuknak nincsen kimutatható
RészletesebbenR R C X C X R R X + C H R CH CH R H + BH 2 + Eliminációs reakciók
Eliminációs reakciók Amennyiben egy szénatomhoz távozó csoport kapcsolódik és ugyanazon a szénatomon egy (az ábrákon vel jelölt) bázis által protonként leszakítható hidrogén is található, a nukleofil szubsztitúció
RészletesebbenEvans-Searles fluktuációs tétel Crooks fluktuációs tétel Jarzynski egyenlőség
Evans-Searles fluktuációs tétel Crooks fluktuációs tétel Jarzynski egyenlőség Osváth Szabolcs Evans-Searles fluktuációs tétel Denis J Evans, Ezechiel DG Cohen, Gary P Morriss (1993) Denis J Evans, Debra
RészletesebbenADATBÁNYÁSZAT I. ÉS OMICS
Az élettudományi-klinikai felsőoktatás gyakorlatorientált és hallgatóbarát korszerűsítése a vidéki képzőhelyek nemzetközi versenyképességének erősítésére TÁMOP-4.1.1.C-13/1/KONV-2014-0001 ADATBÁNYÁSZAT
RészletesebbenRöntgen-gamma spektrometria
Röntgen-gamma spektrométer fejlesztése radioaktív anyagok elemi összetétele és izotópszelektív radioaktivitása egyidejű meghatározására Szalóki Imre, Gerényi Anita, Radócz Gábor Nukleáris Technikai Intézet
RészletesebbenElektronegativitás. Elektronegativitás
Általános és szervetlen kémia 3. hét Elektronaffinitás Az az energiaváltozás, ami akkor következik be, ha 1 mól gáz halmazállapotú atomból 1 mól egyszeresen negatív töltésű anion keletkezik. Mértékegysége:
RészletesebbenBiomassza alapú bioalkohol előállítási technológia fejlesztése metagenomikai eljárással
Biomassza alapú bioalkohol előállítási technológia fejlesztése metagenomikai eljárással Kovács Zoltán ügyvezető DEKUT Debreceni Kutatásfejlesztési Közhasznú Nonprofit Kft. Problémadefiníció Első generációs
RészletesebbenA Berzsenyi Dániel Gimnázium 11.b osztály Biológia óra
ÉLETPÁLYAÉPÍTÉS A Berzsenyi Dániel Gimnázium 11.b osztály Biológia óra 2009-2010 MŰVELTSÉGTERÜLETI KAPCSOLÓDÁSOK Témakörök Kapcsolódó műveltségterület Óraszám Biokémiai folyamatok Ember a természetben
RészletesebbenIX. Alkalmazott Informatikai Konferencia Kaposvári Egyetem február 25.
Kaposvári Egyetem 2011. február 25. Egedy Attila, Varga Tamás, Chován Tibor Pannon Egyetem, Mérnöki Kar, Folyamatmérnöki Intézeti Tanszék Veszprém, 8200 Egyetem utca 10. Bevezetés Cellás modellezés Kvalitatív
RészletesebbenIntelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában
P5-T6: Algoritmustervezési környezet kidolgozása intelligens autonóm rendszerekhez Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában Eredics Péter, Dobrowiecki P. Tadeusz, BME-MIT 1 Üvegházak Az
RészletesebbenA fehérjék térszerkezetének jóslása
A fehérjék térszerkezetének jóslása 1. A probléma bonyolultsága 2. A predikció szintjei 3. 1D predikciók (másodlagos szerkezet, hozzáférhetõség, transzmembrán hélixek 4. 2D predikciók (oldallánc kontaktusok,
RészletesebbenPoligénes v. kantitatív öröklődés
1. Öröklődés komplexebb sajátosságai 2. Öröklődés molekuláris alapja Poligénes v. kantitatív öröklődés Azok a tulajdonságokat amelyek mértékegységgel nem, vagy csak nehezen mérhetők, kialakulásuk kevéssé
RészletesebbenReceptorok és szignalizációs mechanizmusok
Molekuláris sejtbiológia: Receptorok és szignalizációs mechanizmusok Dr. habil Kőhidai László Semmelweis Egyetem Genetikai, Sejt- és Immunbiológiai Intézet Sejtek szignalizációs kapcsolatai Sejtek szignalizációs
RészletesebbenBiofizika I 2013-2014 2014.12.02.
ÁTTEKINTÉS AZ IZOM TÍPUSAI: SZERKEZET és FUNKCIÓ A HARÁNTCSÍKOLT IZOM SZERKEZETE MŰKÖDÉSÉNEK MOLEKULÁRIS MECHANIZMUSA IZOM MECHANIKA Biofizika I. -2014. 12. 02. 03. Dr. Bugyi Beáta PTE ÁOK Biofizikai Intézet
Részletesebben? ligandum kötés konformációs változás aktiválási energia számítás pka számítás kötési energiák
Szabadenergia Definíció:? ligandum kötés konformációs változás aktiválási energia számítás pka számítás kötési energiák Fázistér teljes térfogatára kell számítani! Mennyiség átlagértéke: Sokaság-átlag
RészletesebbenSemmelweis Egyetem / Élettani Intézet / Budapest. Bioinformatika és genomanalízis az orvostudományban. Bevezetés. Cserző Miklós 2018
Bioinformatika és genomanalízis az orvostudományban Bevezetés Cserző Miklós 2018 A mai előadás A kurzus menete Hol találkozunk bioinformatikával Mi a bioinformatika Miért van bioinformatika A számítógépekről
RészletesebbenAtomok és molekulák elektronszerkezete
Atomok és molekulák elektronszerkezete Szabad atomok és molekulák Schrödinger egyenlete Tekintsünk egy kvantummechanikai rendszert amely N n magból és N e elektronból áll. Koordinátáikat jelölje rendre
RészletesebbenGlikolízis. Csala Miklós
Glikolízis Csala Miklós Szubsztrát szintű (SZF) és oxidatív foszforiláció (OF) katabolizmus Redukált tápanyag-molekulák Szállító ADP + P i ATP ADP + P i ATP SZF SZF Szállító-H 2 Szállító ATP Szállító-H
RészletesebbenBiológiai módszerek alkalmazása környezeti hatások okozta terhelések kimutatására
Szalma Katalin Biológiai módszerek alkalmazása környezeti hatások okozta terhelések kimutatására Témavezető: Dr. Turai István, OSSKI Budapest, 2010. október 4. Az ionizáló sugárzás sejt kölcsönhatása Antone
RészletesebbenDér András MTA SZBK Biofizikai Intézet
Hogyan befolyásolja a határfelületi vízréteg szerkezete a fehérjeműködést? Dér András MTA SZBK Biofizikai Intézet Felületi feszültség Geometriai optimalizáció Biológiai érhálózat γ dw da Eötvös mérései
RészletesebbenSzénhidrátkémiai kutatások bioinformatikai esetek. Dr. Harangi János DE, TTK, Biokémiai Tanszék
Szénhidrátkémiai kutatások bioinformatikai esetek Dr. Harangi János DE, TTK, Biokémiai Tanszék Intranet http://dspace.lib.unideb.hu:8080/dspace/handle/2437/2815 Fő kutatási területek Enzimek vizsgálata
RészletesebbenMolekuláris dinamika I. 10. előadás
Molekuláris dinamika I. 10. előadás Miről is szól a MD? nagy részecskeszámú rendszerek ismerjük a törvényeket mikroszkópikus szinten minden részecske mozgását szimuláljuk? Hogyan tudjuk megérteni a folyadékok,
RészletesebbenA nukleinsavak polimer vegyületek. Mint polimerek, monomerekből épülnek fel, melyeket nukleotidoknak nevezünk.
Nukleinsavak Szerkesztette: Vizkievicz András A nukleinsavakat először a sejtek magjából sikerült tiszta állapotban kivonni. Innen a név: nucleus = mag (lat.), a sav a kémhatásukra utal. Azonban nukleinsavak
RészletesebbenKémiai kötés. Általános Kémia, szerkezet Slide 1 /39
Kémiai kötés 12-1 Lewis elmélet 12-2 Kovalens kötés: bevezetés 12-3 Poláros kovalens kötés 12-4 Lewis szerkezetek 12-5 A molekulák alakja 12-6 Kötésrend, kötéstávolság 12-7 Kötésenergiák Általános Kémia,
RészletesebbenSzerves Kémiai Problémamegoldó Verseny
Szerves Kémiai Problémamegoldó Verseny 2015. április 24. Név: E-mail cím: Egyetem: Szak: Képzési szint: Évfolyam: Pontszám: Név: Pontszám: / 3 pont 1. feladat Egy C 4 H 10 O 3 összegképletű vegyület 0,1776
RészletesebbenAromás: 1, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 13, (14) Az azulén (14) szemiaromás rendszert alkot, mindkét választ (aromás, nem aromás) elfogadtuk.
1. feladat Aromás: 1, 3, 5, 6, 8, 9, 10, 11, 13, (14) Az azulén (14) szemiaromás rendszert alkot, mindkét választ (aromás, nem aromás) elfogadtuk. 2. feladat Etil-metil-keton (bután-2-on) Jelek hozzárendelése:
RészletesebbenKémiai kötés. Általános Kémia, szerkezet Slide 1 /39
Kémiai kötés 4-1 Lewis elmélet 4-2 Kovalens kötés: bevezetés 4-3 Poláros kovalens kötés 4-4 Lewis szerkezetek 4-5 A molekulák alakja 4-6 Kötésrend, kötéstávolság 4-7 Kötésenergiák Általános Kémia, szerkezet
RészletesebbenENZIMKINETIKAI PARAMÉTEREK KÍSÉRLETI MEGHATÁROZÁSA
ENZIMKINETIKAI PARAMÉTEREK KÍSÉRLETI MEGHATÁROZÁSA Tartalomjegyzék A szimulált kísérletek javasolt menete... 3 A computer szimulációval vizsgált elméleti és gyakorlati kérdések... 4 1. A reakciósebesség
RészletesebbenNatív antigének felismerése. B sejt receptorok, immunglobulinok
Natív antigének felismerése B sejt receptorok, immunglobulinok B és T sejt receptorok A B és T sejt receptorok is az immunglobulin fehérje család tagjai A TCR nem ismeri fel az antigéneket, kizárólag az
RészletesebbenImmunológia 4. A BCR diverzitás kialakulása
Immunológia 4. A BCR diverzitás kialakulása 2017. október 4. Bajtay Zsuzsa A klónszelekciós elmélet sarokpontjai: Monospecifictás: 1 sejt 1-féle specificitású receptor Az antigén receptorhoz kötődése aktiválja
RészletesebbenFehérje-fehérje kölcsönhatások és kölcsönhatási hálózatok. Szilágyi András
Fehérje-fehérje kölcsönhatások és kölcsönhatási hálózatok Szilágyi András Vázlat Fehérje-fehérje kölcsönhatások Kölcsönhatási hálózatok Kísérleti módszerek Bioinformatikai vonatkozások adatbázisok szerkezetfüggetlen
RészletesebbenGenetikai kölcsönhatások rendszerbiológiája
Genetikai kölcsönhatások rendszerbiológiája Papp Balázs www.brc.hu/sysbiol MTA Szegedi Biológiai Kutatóközpont Biokémiai Intézet Szintetikus és Rendszerbiológiai Egység Mikrobiális rendszerbiológia főbb
RészletesebbenENZIMKINETIKAI PARAMÉTEREK KÍSÉRLETI MEGHATÁROZÁSA
ENZIMKINETIKAI PARAMÉTEREK KÍSÉRLETI MEGHATÁROZÁSA Tartalomjegyzék A szimulált kísérletek javasolt menete... 3 A computer szimulációval vizsgált elméleti és gyakorlati kérdések... 4 1. A reakciósebesség
Részletesebben1. változat. 4. Jelöld meg azt az oxidot, melynek megfelelője a vas(iii)-hidroxid! A FeO; Б Fe 2 O 3 ; В OF 2 ; Г Fe 3 O 4.
1. változat z 1-től 16-ig terjedő feladatokban négy válaszlehetőség van, amelyek közül csak egy helyes. Válaszd ki a helyes választ és jelöld be a válaszlapon! 1. Melyik sor fejezi be helyesen az állítást:
RészletesebbenAntiszenz hatás és RNS interferencia (a génexpresszió befolyásolásának régi és legújabb lehetőségei)
Antiszenz hatás és RNS interferencia (a génexpresszió befolyásolásának régi és legújabb lehetőségei) Az antiszenz elv története Reverz transzkripció replikáció transzkripció transzláció DNS DNS RNS Fehérje
RészletesebbenGamma-röntgen spektrométer és eljárás kifejlesztése anyagok elemi összetétele és izotópszelektív radioaktivitása egyidejű elemzésére
Gamma-röntgen spektrométer és eljárás kifejlesztése anyagok elemi összetétele és izotópszelektív radioaktivitása egyidejű elemzésére OAH-ABA-16/14-M Dr. Szalóki Imre, egyetemi docens Radócz Gábor, PhD
Részletesebben09. A citromsav ciklus
09. A citromsav ciklus 1 Alternatív nevek: Citromsav ciklus Citrát kör Trikarbonsav ciklus Szent-Györgyi Albert Krebs ciklus Szent-Györgyi Krebs ciklus Hans Adolf Krebs 2 Áttekintés 1 + 8 lépés 0: piruvát
Részletesebben