Анализируя графики экспрессии двух сигнальных белков во времени, как вы определите, какое из них является апекционным в каскаде сигнальной трансдукции?
Апекционным (инициирующим, «верхушечным») в каскаде считается белок, активация которого предшествует и приводит к активации другого. Определяют сочетанием временных данных и причинно-функциональных тестов: 1) Временное предшествование (простой критерий) - Найдите моменты пиков активации: tmax(A), tmax(B)t_{\max}(A),\; t_{\max}(B)tmax(A),tmax(B). Рассчитайте лаг Δt=tmax(B)−tmax(A).\Delta t = t_{\max}(B)-t_{\max}(A).Δt=tmax(B)−tmax(A).
Если Δt>0\Delta t>0Δt>0, A активируется раньше B (A — кандидат на апекционный). Аналогично можно использовать времена достижения половины максимума t1/2(X)t_{1/2}(X)t1/2(X). 2) Кросс-корреляция (статистический лаг) - Для дискретных временных рядов: RAB(τ)=∑t(At−Aˉ)(Bt+τ−Bˉ).
R_{AB}(\tau)=\sum_t (A_t-\bar A)(B_{t+\tau}-\bar B). RAB(τ)=t∑(At−Aˉ)(Bt+τ−Bˉ).
Максимум RAB(τ)R_{AB}(\tau)RAB(τ) при τ=τ∗>0\tau=\tau^*>0τ=τ∗>0 означает, что A предвосхищает B на τ∗\tau^*τ∗. 3) Тесты причинности (Granger) - Постройте модели Bt=∑i=1pαiBt−i+∑j=1qβjAt−j+εt.
B_t=\sum_{i=1}^p \alpha_i B_{t-i}+\sum_{j=1}^q \beta_j A_{t-j}+\varepsilon_t. Bt=i=1∑pαiBt−i+j=1∑qβjAt−j+εt.
Если коэффициенты βj\beta_jβj статистически значимы (и обратная модель не показывает влияния B на A), то A «Granger-вызывает» B — указание на апекционность. 4) Функциональные (экспериментальные) проверки — наиболее убедительно - Нокаут/подавление A (siRNA/CRISPR) должно снизить или задержать активацию B; подавление B не должно влиять на активацию A. - Перекрестные эксперименты: индукция A (опосредованная экспрессия) должна вызывать повышение B. - Используйте ингибиторы сигнал-трандукции и оцените изменения временной кривой. 5) Доп. признаки и предостережения - Смотрите на посттрансляционные модификации (фосфорилирование) — они могут активировать белок быстрее, чем изменение общей экспрессии. - Высокая временная разрешающая способность и реплики обязательны. - Обратные связи, параллельные ветви и косвенные пути могут давать ложное предшествование — комбинируйте временной анализ с функциональными экспериментами. Рекомендация: сначала анализ лагов и кросс-корреляции, затем Granger, а для подтверждения выполните контролируемые подавления/индукции.
1) Временное предшествование (простой критерий)
- Найдите моменты пиков активации: tmax(A), tmax(B)t_{\max}(A),\; t_{\max}(B)tmax (A),tmax (B). Рассчитайте лаг
Δt=tmax(B)−tmax(A).\Delta t = t_{\max}(B)-t_{\max}(A).Δt=tmax (B)−tmax (A). Если Δt>0\Delta t>0Δt>0, A активируется раньше B (A — кандидат на апекционный). Аналогично можно использовать времена достижения половины максимума t1/2(X)t_{1/2}(X)t1/2 (X).
2) Кросс-корреляция (статистический лаг)
- Для дискретных временных рядов:
RAB(τ)=∑t(At−Aˉ)(Bt+τ−Bˉ). R_{AB}(\tau)=\sum_t (A_t-\bar A)(B_{t+\tau}-\bar B).
RAB (τ)=t∑ (At −Aˉ)(Bt+τ −Bˉ). Максимум RAB(τ)R_{AB}(\tau)RAB (τ) при τ=τ∗>0\tau=\tau^*>0τ=τ∗>0 означает, что A предвосхищает B на τ∗\tau^*τ∗.
3) Тесты причинности (Granger)
- Постройте модели
Bt=∑i=1pαiBt−i+∑j=1qβjAt−j+εt. B_t=\sum_{i=1}^p \alpha_i B_{t-i}+\sum_{j=1}^q \beta_j A_{t-j}+\varepsilon_t.
Bt =i=1∑p αi Bt−i +j=1∑q βj At−j +εt . Если коэффициенты βj\beta_jβj статистически значимы (и обратная модель не показывает влияния B на A), то A «Granger-вызывает» B — указание на апекционность.
4) Функциональные (экспериментальные) проверки — наиболее убедительно
- Нокаут/подавление A (siRNA/CRISPR) должно снизить или задержать активацию B; подавление B не должно влиять на активацию A.
- Перекрестные эксперименты: индукция A (опосредованная экспрессия) должна вызывать повышение B.
- Используйте ингибиторы сигнал-трандукции и оцените изменения временной кривой.
5) Доп. признаки и предостережения
- Смотрите на посттрансляционные модификации (фосфорилирование) — они могут активировать белок быстрее, чем изменение общей экспрессии.
- Высокая временная разрешающая способность и реплики обязательны.
- Обратные связи, параллельные ветви и косвенные пути могут давать ложное предшествование — комбинируйте временной анализ с функциональными экспериментами.
Рекомендация: сначала анализ лагов и кросс-корреляции, затем Granger, а для подтверждения выполните контролируемые подавления/индукции.