JG NNMCB 2014 1

Signal TransductionSignal Transduction

LECTURE 2

JG NNMCB 2014 2

The meaning of transductionThe meaning of transductionTransduction originates from the archaic English word Traduce

1533 – to lead along; to lead along as a spectacle1678 – to translate, render; to alter, modify1733 – to transmit by generation of 1850 – to transfer from one use to another1947 – the action or process of transducing a signal1975 – Nature 17, 625: The transduction of light energy into neural signals is mediated in all known visual systems by a common typeof visual pigment

First appeared in the title of a paper in 1979Springer et al., Nature, 1979, 280:279‐84. 

Widespread use in biologysince the publication of Martin Rodbell 1980

to describe the role of GTP and GTP‐binding proteins in metabolic regulation

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What drove the evolution of signal What drove the evolution of signal  transductiontransductionThe membrane of cells (3‐6 nm) are effectively impermeable to ions and polar molecules

K+ ion which achieves diffusional equilibrium in water in 5 ms will require 280 h to equilibrate across a phospholipid bilayerFor a hormone such as adrenaline the rate is too small to measure

Signal transduction is concerned with how external molecules (first messengers (including hormones) hydrophilic molecules) influences what happens inside target cells.Evolution of mechanisms that enabled the specific and precise control of events inside a cell was necessary as the complexity of biological systems increased.

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Which came first Which came first –– hormones or hormones or 

receptors?receptors?The first messenger, and the related intracellular (second) messenger, date far back on the biological timescale. 

Biomolecules whose structures are closely related to hormones  have been discovered in algae, sponges and invertebrates.Catecholamines have been found in protozoa. Ephedrine, c;loselyrelated to catecholamines, has been isolated from the Chinese herb (Ephedra sinica)α‐typemating factors in yeast has a structure similar to gonadotrophin secreted in anterior pituitary gland in mammals.Adrenocorticotrophic hormone and β‐endorphin are present in protozoa and also contain high molecular weight precursors of these peptides similar to invertebrate pro‐opiomelanocortin(POMC). The biosynthetic pathway was established before the evolution of membrane receptors.

JG NNMCB 2014 5

Which came first Which came first ––

hormones or receptors?hormones or receptors?

There is sufficient evidence that many hormone‐like molecules arose long before the receptors that they control. Consider the cross‐species function of the hormone prolactin

Regulator of mammary growth and differentiation in mammalsControlling factor for fat deposition and migratory behavior in birdsRegulator of water balance in newts and salamanders

SerotoninControls mood in humansStimulates spawning in molluscs (and mood??)

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ProtoendocrinologistsProtoendocrinologistsCharles Edouard Brown‐Séquard

Associate of Charles Darwin & Thomas HuxleySelf‐administration of the testicular extracts of dogs and guinea pigsReported in the Lancet (IF2013 = 42)

Edward BerdoeOpposed the practices of Brown‐Séquard

George OliverPhysician from Harrogate, experimented on his family using apparatus of his own devising for measurementsHe injected an extract of the suprarenal gland supplied by a local butcher into his son and observed a contraction of the radial artery

Edward SchäferOliver visited Schäfer’s lab and injected the extract into a dog and they observed an immediate startling increase in the blood pressure of the dogIn 1895 they reported the findings; the active compound was later identified as epinephrine

John Jacob AbelAbel and Crawford in 1897 purified the substance they called epinephrine (Greek)

Jokichi TakamineHad an arrangement with Parke Davis CompanyGained advantage by visiting Abel’s lab in 1899Takamine never published reports until his preparation was protected by patentsHis compound was called adrenalin (Latin)

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NeurotransmittersNeurotransmittersNeurotransmitters induce electrical response – for examples transmission of impulses between nerves, and between nerves and musclesOtto Loewi (1903) induced contractions by electrical stimulation of the vagalnerve in an isolated heart. He then transferred some of the fluid from this heart into another heart undergoing similar stimulation; this slowed down and reduced the contraction. The active substance was identified as acetylcholineHenry H Dale and Otto Loewi received the Nobel prize in 1936 for their discoveries relating to chemical transmission of nerve impulsesThe discovery of adrenergic receptors or adrenoceptors led to the development of drugs for treatment of cardiologic disorders. Sir James Black shared the Nobel prize for Physiology or medicine in 1988 for the development of β‐adrenoceptor blockers used in the treatment of hypertension, angina pectorisand arrhythmiasAdrenoceptors such as β‐adrenoceptor transmit information by signal‐transducing G‐proteins (guanine‐nucleotide regulatory proteins), located near the receptors on the inner portion of the cell membrane. Alfred G. Gilman and Martin Rodbell received the Nobel prize in Medicine in 1994 for discovery the G‐proteins and their significance in cellular activation of adrenalin.W. Sutherland received the Nobel for Physiology or Medicine in 1971 for his discovery of cAMP as the first  intracellular messenger “second messenger”Stanley CohenU. S. von Euler

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Receptors and LigandsReceptors and LigandsDefinitionReceptors are proteins imbedded in the plasma membrane of cells 

that possess sites accessible to the extracellular milieu. These

bind  with specificity, soluble molecules called ligands. The binding of a  few ligands brings about a remarkable change within the cell which 

attains an “activated”

or “triggered”

state.

John Newport Langley (J. Physiol

1878)Work based on the mutual antagonism between the poisons atropine and pilocarpine (active at muscarinic cholinergic receptors)

HMRBASE: http://crdd.osdd.net/raghava/hmrbase

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Signal TransductionSignal TransductionThe response of the cell to hydrophilic material in the environment depends on interactions that occur on the extracellular side of the membraneThere are two fundamental ways that a cell can respond to an external extracellular stimulation

Material transport through a proteinaceouschannel in the lipid bilayerSignal transmission by means of a change in a membrane protein that activates its cytosolic domain

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Physical transport of materialPhysical transport of material

Channels – control the passage of ionsK+, Na+ and Ca2+ specially in nerve cells

Transporters – small molecules bind to the transporter on the extracellular side and are released on the cytosolic side.

Glucose‐PTS systemEndocytosis – internalization process that involves the passage of the proteins from one surface to another via coated vesicles

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Organization of the Organization of the  PhosphotransferasePhosphotransferase systemssystems

The EI

and HPr

are general proteins for all PTS, whereas there are many specific EII

proteins. The EII

proteins contain three domains A, B and C which may be combined

in a single membrane protein or split into two or more proteins.

For glucose, B and C 

are combined together into one membrane‐bound protein IIBC, while A is soluble; 

For mannose, A and B are combined together into a soluble IIAB

protein, while C is 

membrane‐bound. 

A

B

C

C

C

D

B

B

A

AP P

P P

PP

Mannitol

Glucose

Mannose

PEP

Pyr P-EI

EI P-HPr

HPr

Mannitol-1-P

Glucose-1-P

Mannose-6-P

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Transmission of signalTransmission of signalThe transmission of a signal involves the binding of a ligand to a protein that has domains on both sides of the membrane. Binding of the ligand converts the receptor from the inactive to active form. The activation of the receptor on the cytosolic side is called signal transduction. The amplitude of the signal on the cytosolic side is much larger compared to the signal on the extracellular side. The cytosolic modification can either

Increase the quantity of a small molecule (second messenger)Activate a protein whose role is to active other proteins (GTP‐binding protein)

Autophosphorylation: receptor has a protein kinase activity in cytosolic domain. The kinase phosphorylates its own domain.G‐Protein: receptor interacts with trimeric G‐protein in the cytosolic side. This release a monomer unit that can act on other proteins; stimulates the production of second messenger like cAMP

JG NNMCB 2014 13

Reaction Reaction  Pathway for Pathway for 

AndrostenedioneAndrostenedione SynthesisSynthesis

Androstenedioneis the precursor molecule for many steroids such as testosterone and progesterone which also act as hormones

H RH

OAc

H RH

AcOOH

H RH

AcOO-

OI

H RH

AcOO-

OI

Cl

RH

AcOO-

OI

O

ROO-

OI

H RH

AcOO-

OI

1. β-Sitosterol2. Campesterol3. Cholesterol 4. R=H

5. R=Et6. R=Me

7. R=H8. R=Et9. R=Me

10. R=H11. R=Et12. R=Me

Method 1• Solution prepared in CCl4 • Treatment of CCl4 solution with

sulfuryl chloride in presence of UV/-100C for 150 min

Method 2• Solution prepared in CHCl3• Treatment of CHCl3 solution

with iodobenzene dichloride in presence of 2000C/300W sun lamp for 5 min

13. R=H

H RH

AcOO-

OI

Cl

14. R=Et 15. R=H 16. R=H

17. R=Ac

1,5-diazabicyclo [5.4.0] undecane-5

at 900C

Chlorination

+

+

+ RH

AcOO-

OI16. R=H

O

ROO-

OI18. R=H

H RH

AcOO-

OI15. R=H

Heating in Pyridine solution

O

ROO-

OI18. R=H

Heating in presence of THF and lithium hydroxide for 4 h

Pyridinium chlorochromate, THF and lithium hydroxide (aqueous) at 200C

Treatment with ozone

4-Androsten-3,17-dione

H RH

OAc

H RH

AcOOH

H RH

AcOO-

OI

H RH

AcOO-

OI

Cl

RH

AcOO-

OI

O

ROO-

OI

H RH

AcOO-

OI

1. β-Sitosterol2. Campesterol3. Cholesterol

1. β-Sitosterol2. Campesterol3. Cholesterol 4. R=H

5. R=Et6. R=Me

7. R=H8. R=Et9. R=Me

10. R=H11. R=Et12. R=Me

Method 1• Solution prepared in CCl4 • Treatment of CCl4 solution with

sulfuryl chloride in presence of UV/-100C for 150 min

Method 2• Solution prepared in CHCl3• Treatment of CHCl3 solution

with iodobenzene dichloride in presence of 2000C/300W sun lamp for 5 min

Method 1• Solution prepared in CCl4 • Treatment of CCl4 solution with

sulfuryl chloride in presence of UV/-100C for 150 min

Method 2• Solution prepared in CHCl3• Treatment of CHCl3 solution

with iodobenzene dichloride in presence of 2000C/300W sun lamp for 5 min

13. R=H

H RH

AcOO-

OI

Cl

14. R=Et 15. R=H 16. R=H

17. R=Ac

1,5-diazabicyclo [5.4.0] undecane-5

at 900C

Chlorination

+

+

+ RH

AcOO-

OI16. R=H

O

ROO-

OI18. R=H

O

ROO-

OI18. R=H

H RH

AcOO-

OI15. R=H

Heating in Pyridine solution

O

ROO-

OI18. R=H

O

ROO-

OI18. R=H

Heating in presence of THF and lithium hydroxide for 4 h

Pyridinium chlorochromate, THF and lithium hydroxide (aqueous) at 200C

Treatment with ozoneTreatment with ozone

4-Androsten-3,17-dione4-Androsten-3,17-dione

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Receptor Tyrosine Receptor Tyrosine KinaseKinase RTKRTKLigand‐induced RTK activation 

induces receptor dimerization,  leading to activation of 

catalytic domainsReceptor autotransphosphorylation: Further stimulates kinaseactivity

Leads to phosphorylation of additional proteins involved in receptor signalling pathwayProvides “docking sites” for downstream signalling proteins (PI3‐kinase, phospholipase Cg, etc.)

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GTP binding proteinsGTP binding proteins

GTP Binding proteinsG‐Proteins –reserved for a class of GTP‐binding proteins that interact with 7TM receptorsG‐Proteins and GTPases–all are capable of hydrolyzing GTP ( technically, all are GTPases)

All are composed of three subunits ‐α, β and γ referred to as the class of heterotrimericG‐proteins

GPCR=G protein coupled receptor

GPCR mechanism

JG NNMCB 2014 16

GG‐‐Protein StructureProtein Structure

These G proteins bind to the inner surface of the cell membrane, holding them close to their receptors. The G protein system plays a central role in many signalingtasks, making it a sensitive target for drugs and toxins. 

heroin, cocaine and marijuana, act at G‐protein‐coupled receptors in these signalingchainsCholera toxin attacks G‐proteins directly.  An heterotrimeric G protein. GDP is in

purple. Alpha chain in orange. Beta chain in blue. Gamma chain in green.

JG NNMCB 2014 17

GTPaseGTPase cyclecycle

Association with activated receptor is transientG‐protein remains associated with the activated receptor through its α‐or βγ‐subunitsThe selectivity and activity is determined by the 10‐fold excess of GTP over GDP in cellsAct as “molecular switches”

Active/inactive = on/off= Gα‐GTP/ Gα‐GDP= kdiss

/kcat

= dissociation rate of GDP/   hydrolysis rate of GTP

Adrenaline binds its receptor, that associates with a heterotrimeric G protein. The G protein associates with adenylate cyclase, which converts ATP to cAMP, spreading the signal

JG NNMCB 2014 18

Yeast signal transduction: examplesYeast signal transduction: examplesBudding yeast cells

JG NNMCB 2014 19

Nature, August (2001)

JG NNMCB 2014 20

Function of signaling pathwaysFunction of signaling pathways

Signal transduction pathways describe how signals received by receptors at the cell membrane are processed inside the cell via biochemical reactions. Signal is transferred into the nucleus, where it causes a change in the currently active genetic program of the cell. Understanding this flow of information inside a cell is fundamental for an in‐depth understanding of the functioning of a cell as a whole. Modeling and simulating this information flow is beneficial, because it helps to understand the flow of signals in a complex network, to test hypotheses in‐silico before validating them with experiments and to validate the data collected about a certain pathway.

Electronic Notes in Theoretical Computer Science 194 (2008) 149–164

JG NNMCB 2014 21

Transmission of Information in Transmission of Information in  Biological NetworksBiological Networks

There are multiple levels of interactionAt each level, nearly all processes are nonlinearKinetic parameters are extremely difficult find because the questions being asked are very differentModels are computationally intensive. However, there is a need for theoretical analysis because it will not be feasible to carry out all the experiments required to solve a problem

Signal molecules

Gene

RNA

Proteins

substrates products

11

111 XK

Xvvm

m

+=

22

222 XK

Xvvm

m

+=

X1 X2 X3

11

111 XK

Xvvm

m

+=

22

222 XK

Xvvm

m

+=

X1 X2 X3++

X11

X1222

222 XK

Xvvm

m

+=

α

1−α

A

B

JG NNMCB 2014 22

Block RepresentationBlock Representation

⊗

Signaling molecule binds

to receptor

Evolutionary Constraint

ChangeSecondary Messengers

Gene activation(Protein Synthesis)

Response

JG NNMCB 2014 23

Ideas from Linear Control TheoryIdeas from Linear Control Theory

Feed back control systemsP, PI & PID Controllers

⊗1+s

KP

P

τ)(sy)(su

1+sK

m

m

τ

)(sym

)(sysp ε ⎟⎠

⎞⎜⎝

⎛+

sK

Ic τ

11

JG NNMCB 2014 24

Response AnalysisResponse Analysis

Frequency response analysis, Bode diagrams and stability

Substitute s =

jw; then AR

= |G(jw)| and Phase angle

= ∠

G(jw)

Plot LogAR

versus Logwand Phase angle versus LogwCheck the Bode Stability Criterion at the cross over  frequency

JG NNMCB 2014 25

Time domain equationsTime domain equations

Predominantly concerned with time invariant control systems

Unique equilibrium point if A is nonsingularEquilibrium point is stable regardless of initial conditions

In the presence of an external input u(t)

Satisfies principle of superpositionAsymptotic stability implies bounded‐input bounded‐output stability

Axx =&

BuAxx +=&

JG NNMCB 2014 26

Behavior of Nonlinear SystemsBehavior of Nonlinear Systems

Equilibrium need not be unique – multiple equilibrium points commonPrinciple of superposition does not holdLimit cycles – can display oscillations of fixed amplitude and fixed period without external excitationBifurcation – parameter changes can change the number of  equilibrium pointsChaos – sensitive to changes in initial conditions often displaying  large unpredictable changes input when there are small changes in initial conditions

JG NNMCB 2014 27

State Space RepresentationState Space Representation

The state of a dynamical system are the physical quantities, which when  specified completely defines the evolution of the system (

provided external 

excitation is absent ).In particular, a set of differential equations using these state variables that describes the dynamical behavior of the system, constitutes the modelThe number of state variables that defines the system is called the order of the systemThe number of constants that need to be determined (or identified) are called the parameters of the system

JG NNMCB 2014 28

Example 1 Example 1 –– Linear Second Order Linear Second Order 

SystemSystem

The states of the system are x1

and x2

; the parameters are

ζ and

τ. The order of the system is 2. The system is linear

u

uxx

xx

uxxx

xxyx y x

uydtdy

dtyd

bAxx +=

⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡+⎥

⎦

⎤⎢⎣

⎡⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡−−

=⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡

+−−=

===

=++

&

&

&

&

&

&

or, 1

02110

121

and Let

2

22

12

2

1

22122

21

21

2

22

ττςτ

ττς

τ

ςττ

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State Space Representation of a cells State Space Representation of a cells  growing in a reactorgrowing in a reactor

The states of the system are cell mass concentration x

and the substrate  concentration s

; the parameters are

μm

, Km

, Yx/s

and sF

; The order of the system is n

=2. 

The system is nonlinear

)(1/

Fm

m

sx

m

m

ssDsK

sxY

sdtds

DxsK

sxxdtdx

−−+

−==

−+

==

μ

μ

&

&

JG NNMCB 2014 30

General State Space RepresentationsGeneral State Space Representations

1.

Nonlinear Systems

2.

Control Linear (or Affine) Systems),,,(

),,,(

),,,(

21,21

21,2122

21,2111

pnnn

pn

pn

uuuxxxfx

uuuxxxfx

uuuxxxfx

LL&

M

LL&

LL&

=

=

=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

+

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

pnpnn

p

p

nn u

uu

ggg

gggggg

f

ff

x

xx

M

L

MOMM

L

L

M

&

M

&

&

2

1

21

22221

11211

2

1

2

1

),( uxfx =&

g(x)uxfx += )(&

JG NNMCB 2014 31

3.

Linear Systems

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

+

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

=

⎥⎥⎥⎥

⎦

⎤

⎢⎢⎢⎢

⎣

⎡

pnpnn

p

p

nnnn

n

n

n u

uu

bbb

bbbbbb

aaa

aaaaaa

x

xx

M

L

MOMM

L

L

L

MOMM

L

L

&

M

&

&

2

1

21

22221

11211

21

22221

11211

2

1

BuAxx +=&

JG NNMCB 2014 32

Exercise Problem Exercise Problem –– 1  1  

Find the trajectory of the system 

That passes through the point (1,0)21

2

21

25 xxdt

dx

xdtdx

−−=

=

SolutionEquation of isoclines :

Slope at initial point :

hence the trajectory starts vertically downwards at (1,0)

25 hence, 25 12

2

21

+−

==−−

αα xx

xxx

5,0 21 −==dt

dxdtdx

JG NNMCB 2014 33

Construction of Phase PortraitConstruction of Phase Portrait

α

= ∞

α

= 10

α

= 3

α

= 1α

= 0

α

= -1α

= -2α

= -

4

α

= -

12

JG NNMCB 2014 34

The The trptrp Operon of E. Operon of E. colicoli. . 

JG NNMCB 2014 35

The Mechanism of Attenuation The Mechanism of Attenuation –– 11

If the environment of the bacteria contains the amino acid, its biosynthesis is superfluous

For example, if histidine or tryptophan is present in the environment, it biosynthesis by the bacteria is superfluousIf tryptophan is added into a culture of growing cells, it stops producing the enzymes in the pathway leading to its synthesisAttenuation – operon is not regulated by the end product

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The Mechanism of Attenuation The Mechanism of Attenuation ––

22

The relative positions of mRNA and how they bindRegions 1 and 2 are complementaryRegion 2 is complementary to 3 and region 3 is complementary to region 4

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The Mechanism of Attenuation The Mechanism of Attenuation ––

33The position of the ribosome plays an important role 

It determines if the 1‐2 and 3‐4 segments form hairpins orThe 2‐3 segments forms a hairpin

RNA polymerase binds to leader sequence ~60 basesAttenuator (~140 bases) is passed before polymerase reaches structural geneThe leader sequence contains 2 successive tryptophan codons; so, in the presence of excess tryptophan t‐RNA, the ribosome reaches the stop codon and forces the attenuator into a hairpin loop

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CaCa2+2+ as a secondary messengeras a secondary messenger

Discovery of Ca2+ signalingRinger and Fielder, 1883Kamada and Kinoshita, 1943Heilbrunn and Wiercinski, 1947

Calcium and evolutionDifferences between prokaryotic and Eukaryotic cellsIntracellular calcium stores

Thiovulum

a sulphur‐oxidising

bacterium, possesses endoplasmic 

membrane structures

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Free, bound and trapped CaFree, bound and trapped Ca2+2+Cytosol Ca2+ is maintained low

Active transport by Ca2+ ATPasesHigh affinity Ca2+ binding proteinsNa+ ‐ Ca2+ plasma membrane exchangers

Bound Ca2+ in extracellular milleuProtein specificity for Ca2+ over Mg2+

Many are able to bind to Ca2+ in the oresence of a huge excess of Mg2+

Low‐affinity Ca2+ binding protein  short termHormonal mechanisms  long term

  Ca2+  Mg2+ 

Plasma, extracellular fluid  1‐2 mmol/l  pCa ~ 3  1 mmol/l Intracellular cytosolic (resting cells)  50‐100 nmol/l  pCa ~ 7  0.5‐1 mmol/l Intracellular luminal (ER)  30‐300 μmol/l  pCa ~ 4‐5   

Approximate levels of free Ca2+ and Mg2+

Excess circulating Ca2+ (hypercalcaemia) reduces neuromuscular transmission, causes myocardial dysfunction and lethargy

Hypocalcaemia affects excitability of membranes and if untreated, lead to tetany, seizures and death

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Distinguishing Between MgDistinguishing Between Mg& Ca& CaMetal‐ligand coordination complexes

Size of Ca2+ is larger than Mg2+Ca2+ has less difficulty in accommodating ligand atoms and has the ability to form irregular structuresCa2+ has coordination number between 6 and 12Mg2+ has a fixed coordination number of 6

Chelating agents and selectivityAll ions in aqueous solution are surrounded by a hydration layer; hence, for coordination to occur

Water molecules must be displaced by the metal and the ligandStability depends on

Attractive forces between the metal and ligandAttractive and repulsive interaction between adjacent lignadsWater is itself a ligand that stabilizes the ionized state

MLLM K⎯→←+

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Mechanisms that elevate cytosol CaMechanisms that elevate cytosol Ca2+2+ concentrationconcentration

EvolutionDevelopment of switchable membrane channels

Action of phospholipase CCalcium mobilizing receptorsLigand gated channels in membranes

Electrically excitable Ca2+ cellsInositol triphosphate receptors (IP3R) and Ryanodine receptors (RyR)

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Analysis of the feedback motifAnalysis of the feedback motif

Real time analysisLaplace transforms & Laplace domain analysisOpen‐loop and closed‐loop systemsFrequency response analysis

),( uxfkxdtdx

+=

Gene

Gene1 Gene N

)(xgu =

ux

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Calcium RegulationCalcium Regulation

The regulation of calcium in the blood is regulated against disturbances in calcium utilization and uptakeParathyroid hormone (PTH) and Vitamin D, control how much Ca is introduced into the blood from the intestine

Σ Control Σ ∫Vol1

⎯

VT - VcL

[Ca]

Set point

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Example Example –– Insulin Insulin signalingsignaling pathway

pathway

Dynamics of insulin signaling pathway with negative and positive 

feedback loops. Downstream  kinases

are JNK, mTOR, S6K1 and 

ERK dependent or independent of  Akt

Insulin

IRS11-P13K

Akt

GLUT4 Kinase

K1 = 0.3 nM; K2 =5*10-6 nM; k1 = 10-6 nM/s; k2 = 10-3 nM/s; k3 =1.16*10-4 /s; k4 =0.06 /skd1 = 0.05 /s; kd2 = 0.05 /s;

Equations and Conditions for the Equations and Conditions for the ProblemProblem

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Patterns of cytosol CaPatterns of cytosol Ca2+2+ changeschanges

Temporal aspectsSpatial detailCa2+ release eventsSignals in electrically excitable cellsLocalization of second messengers

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Effects of elevated calciumEffects of elevated calcium

Calmodulin and Troponin CCa2+ ‐ calmodulin dependent kinases

Multifunctional Ca2+/calmodulin protein kinasesPhosphorylase kinase, CaM‐kinases I‐IVMyosin light chain kinase (MLCK)Ca2+/calmodulin sensitive adenylyl cyclaseCalcineurinNOS (nitric oxide synthase)

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Paradigms of Calcium Paradigms of Calcium signallingsignalling

Neurotransmitter secretionContraction of striated muscleSmooth muscle contractionAdrenergic control of heart contraction

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Failure Condition AnalysisFailure Condition Analysis

Material flow failure – robust response – safeElevated blood glucoseElevated blood glutamine

Signaling Failure Changes in binding affinity – robust response – safeChanges in CICR (Ca induced Ca release) – sensitive – can cause a disorder

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CICR Failure AnalysisCICR Failure Analysis

0

5

10

15

20

25

30

0 600 1200 1800 2400 3000 3600

Time (s)

Cal

cium

sig

nal (

uM)

0.0E+00

2.0E-05

4.0E-05

6.0E-05

8.0E-05

1.0E-04

1.2E-04

Dep

hosp

hory

late

d B

AD

(uM

)

CaC2BAD

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

0 600 1200 1800 2400 3000 3600

Time (s)

Cal

cium

sig

nal (

uM)

0.0E+00

2.0E-05

4.0E-05

6.0E-05

8.0E-05

1.0E-04

1.2E-04

Dep

hosp

hory

late

d su

gnal

(uM

)

CaC2BAD

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

100 120 140 160 180 200

Time (s)

Cal

cium

sig

nal (

uM)

A sustained Ca2+ signal triggers dephosphorylation of BAD. The level of the signal influences the time it takes to trigger. Once BAD is triggered apoptosis sets in.

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Using NeuroDNet we  created the disease 

network for ALS Presenilin‐1 (PSEN1) is associated with calcium signallingThe androgen receptor (AR) ANG is associated with ribonucleolytic activity

PSEN1

AR – associate with sporadic ALS

ANG

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PSEN1

AR – associate with sporadic ALS

ANG

ALS Protein Interaction NetworkALS Protein Interaction NetworkUsing NeuroDNet

‐

create 

the disease network for  ALS 

Presenilin‐1 (PSEN1) is associated with calcium signallingThe androgen receptor (AR) ANG is associated with ribonucleolytic activity

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PSEN1 and Ca PSEN1 and Ca SignallingSignalling

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Network StructureNetwork StructureWhat are the properties that describe the structure of a 

network ?Connectedness

expresses the existence of a path between the information conveyed by a signalling molecule and the its receptor

Navigabilityquantified by the difficulty of finding a connecting path; usually, related to terms such as observability and controllability used in control theory terminology

Efficiencylatency of each utilized path; usually a function of the number of hops; related to the concept of time threshold that arises as a consequences of the kinetic relationship along each path

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Availability of network dataAvailability of network data

The quantity and quality of network data has rapidly increased in the last few years; understanding the state of existing data and methods is important in order to further what can be done with this dataDatabases in existence which contain information on biological networks; these resources vary in their focus, size, availability and popularityA number of databases have been expanding their focus to encompass a larger variety of data

Metabolic pathwaysSignalling pathwaysTranscription regulatory networksProtein‐protein interactions

MetaCyc, KEGG, BioPAX, SBML, CellML, RegulonDB, PDB, Brenda, STRING, BioGRID

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Visualization of networksVisualization of networks

A.

Visualization of the metabolic network  of Escherichia coli obtained from KEGG.  The magenta nodes represent enzymatic 

reactions and the green nodes are  chemical compounds. The network 

contains 2570 nodes and 5238 edges.B.

Visualization of the PPIs

within two  steps away from the epidermal growth 

factor receptor (EGFR) in humans  extracted from the Human Protein  Reference Database. The nodes are  proteins and the edges represent 

interactions between them. There are  2331 proteins and 5255 interactions. 

EGFR is in magenta, proteins directly  interacting with EGFR are in yellow and 

proteins two steps away are in green.  The size of the node is proportional to its 

degree.

A

B

Comp Sci Rev 3 (2009), 1 – 17

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Topological Structure of Biological Topological Structure of Biological  NetworksNetworksThe availability of data on biological networks has led tonew questions such as: 

Are they random? Does the structure of the network have implications for its functions? 

There is strong evidence that they are not fully random, but theexact nature of their structure is still not completely answered. Biological networks fit nicely into the general study of complexnetworks and so the analysis of their properties both draws upon network and graph theory.

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Graph theoretic motifsGraph theoretic motifs

the elements in the networks, whether they be proteins, chemicals, genes or other biological entities, are usually the vertices of the graph and the edges represent some sort of interactions between them.Graph theory can be used to understand the behavior of the networksThe exact graph representation can vary depending on the data and in turn this can affect the choice of algorithms and conclusions reached about the structure of the networks.

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Scale free and small worldScale free and small world

DefinitionDefinitionScale free:A scale‐free network is one whose degree distribution is characterized by a power law of the form P(k) ~ k ‐γSmall world: A small‐world network is one where any two vertices in the network can be connected by a relatively short path. 

These properties of networks are of interest because a number ofreal‐world networks, such as the Internet and citation networks, appear to have similar propertiesStructure of metabolic pathways organizes the arguments against biological networks being scale‐free into four major categories 

the quality of the datathe methodology used to determine scale‐freenessthe graph representation of biological networks whether scale‐free is a meaningful property.

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Identifying Network MotifsIdentifying Network Motifs

Network motifs are subgraphs which occur in significantly higher numbers than expected by random chance

These subgraphs are identified by their topology; any biological information is ignored and just the structure of the graph is analyzed.Finding motifs in the networks helps to provide a better understanding of the structural elements of biological networks beyond just looking at global properties. For example, motifs have been used to predict PPIs. The existence of different motifs may also help understand the role of modularity in biological networks and how it relates to the evolution of biological networks

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Biological network Biological network modellingmodelling and and 

simulationsimulationBoolean NetworksPetri NetsDifferential EquationsStochastic SimulationHybrid Models

Signal TransductionThe meaning of transductionWhat drove the evolution of signal transductionWhich came first – hormones or receptors?Which came first – hormones or receptors?ProtoendocrinologistsNeurotransmittersReceptors and LigandsSignal TransductionPhysical transport of materialOrganization of the Phosphotransferase systemsTransmission of signalReaction Pathway for Androstenedione SynthesisReceptor Tyrosine Kinase RTKGTP binding proteinsG-Protein StructureGTPase cycleYeast signal transduction: examplesSlide Number 19Function of signaling pathwaysTransmission of Information in Biological NetworksBlock RepresentationIdeas from Linear Control TheoryResponse AnalysisTime domain equationsBehavior of Nonlinear SystemsState Space RepresentationExample 1 – Linear Second Order SystemState Space Representation of a cells growing in a reactorGeneral State Space RepresentationsSlide Number 31Exercise Problem – 1 Construction of Phase PortraitThe trp Operon of E. coli. The Mechanism of Attenuation – 1The Mechanism of Attenuation – 2The Mechanism of Attenuation – 3Ca2+ as a secondary messengerFree, bound and trapped Ca2+Distinguishing Between Mg & CaMechanisms that elevate cytosol Ca2+ concentrationAnalysis of the feedback motifCalcium RegulationExample – Insulin signaling pathwaySlide Number 45Patterns of cytosol Ca2+ changesEffects of elevated calciumParadigms of Calcium signallingSlide Number 49Slide Number 50Slide Number 51Failure Condition AnalysisCICR Failure AnalysisSlide Number 54ALS Protein Interaction NetworkPSEN1 and Ca SignallingSlide Number 57Network StructureAvailability of network dataVisualization of networksTopological Structure of Biological NetworksGraph theoretic motifsScale free and small worldIdentifying Network MotifsBiological network modelling and simulation