Рисунки по клеточкам сложные большие: Сложные рисунки по клеточкам ? фото 100 креативных идей

Содержание

картинки в тетради, фото и видео для 9 лет ♥ Рисунки карандашом поэтапно

Рубрика: Рисуют дети

Графическая бумага используется не только в математике. Она является одним из наиболее широко используемых видов бумаги во всем мире из-за всех способов использования бумаги. Эта бумага может использоваться для домашних творческих проектов ежедневно. Когда вы обнаружите, что у вас много лишней бумаги, подумайте о различных способах использования ее.

Возможно, ваши дети захотят выполнить рисунки по клеточкам сложные и красивые. Создайте ребенку собственный макет рисунка или найдите хороший шаблон в интернете. Популярными являются животные в их естественной среде обитания. Когда ребенок использует графическую бумагу для своего творческого проекта, его мозг работает еще активнее, нежели во время обычной прорисовки картинки. Для 14 лет можно найти отличные варианты пейзажей, которые действительно подходят детям на этот возраст, а может даже привлекут и их родителей.

Какие сложные и красивые рисунки по клеточкам можно предложить ребенку в 9 лет?

Рисунки по клеточкам сложные и красивые для 9 лет помогут ребенку не только выразить свои эмоции, продемонстрировать умение работать с деталями, быть аккуратным, создавая картинки, но и научат таким важным вещам, как статистика и исчисление. К счастью, эту бумагу можно распечатать с компьютера или купить в местном магазине. Конечно, по клеточкам можно рисовать и в тетради. На самый крайний случай.

Графическая бумага также может использоваться для арт-проектов. Фактически, большинство основ для плакатов, которые вы найдете, имеют квадратики на одной из сторон, чтобы вы могли убедиться, что проект правильно распланирован и пространство используется максимально эффективно. В сети можно без проблем найти обучающие видео, которые помогут вам создать масштабные картинки по клеткам. Такие проекты создавать не так сложно, как может сначала показаться.

Графические проекты, очевидно, будут завершены быстрее и проще при работе с этим типом бумаги. Вы также можете персонализировать масштаб различных арт-проектов, так как вы можете найти бумагу с нужной клеточкой или распечатать ее с компьютера во многих разных размерах сетки.

В Интернете можно найти фото, что объясняют, как создавать картинки, которые можно будет потом даже раскрасить наподобие больших раскрасок по номерам. Кроме того, рисование — это деятельность, которая позволяет детям символизировать то, что они знают, и это очень важный выход для детей, чем вербальное общение, которое иногда может быть ограничено.

Кроме того, дети могут использовать рисунок, чтобы выразить эмоциональные моменты, такие как волнение и печаль. Изобразительное искусство служит средством творческого развития и обеспечивает возможность самовыражения. Ученые утверждают, что существует невероятное чувство эмоционального удовлетворения, когда дети моделируют с глиной, рисуют карандашами или делают коллаж.

Когда дети могут сделать художественное заявление, это повышает их уверенность в себе и дарит им чувство радости. Рисунок необходим для успеха ребенка в будущем. Рисование помогает разработать умственные способности детей, потому что ум всегда задействован в процессе создания рисунка, а уж тем более по клеточкам.

Благодаря рисунку, уверенность детей крепнет, создаются новые открытия, они готовы к чему-то новому и лучше понимают, таким образом, окружающий мир и самих себя. Научите своего ребенка рисовать по клеточкам. В процессе его развития это сыграет далеко не последнюю роль. А для некоторых детей это обязательно станет той самой отдушиной, которой бы они захотели посвящать гораздо больше времени и своих сил. Сделайте их счастливыми!

Рисунки по клеточкам сложные и красивые, фото:

Лошадь карандашом фото

Love is… карандашом фото

Глаза аниме по клеточкам фото

Енот карандашом фото

Роза карандашом фото

Тигр карандашом фото

Цыпленок карандашом фото

Пингвины карандашом фото

Прошу тебя, проголосуй!

Загрузка…

Рисунки по клеточкам, рисуем в тетради легкие и сложные картинки.

Рисунки по клеточкам в тетради — отличный способ скоротать время. Для такого рисования не требуются специальные навыки. Достаточно открыть понравившийся образец рисунка на нашем сайте и следовать геометрии тетради — небольшим клеточкам. Стандартный размер клеточек в тетради — 5×5 мм. Для рисования по клеточкам подойдут самые простые школьные тетради.

Рисунки по клеточкам в тетрадке — отличный способ отдохнуть

Рисунки по типам:

Рисование по клеточкам в тетради развивает творческое мышление, координацию и оказывает отличное успокаивающее действие. Благодаря рисованию вы сможете увлечь себя во время скуки. Рисование по клеточкам — это не только увлекательно, но и полезно. Те, кто не имеет художественного опыта, могут получить его благодаря этому типу рисования.

Рисунки по клеточкам

Рисунки по уровню сложности

На нашем сайте представлены примеры рисунков разной сложности. У нас вы можете найти рисунки для начинающих (подойдут для детей и тех, кто хочет быстро и без лишних усилий создать красивый рисунок), а также более сложные варианты. Для начала вы можете попробовать создать самые простые рисунки, после чего переходить на более серьёзный уровень.

Неважно, какой сложности вы выбрали рисунок. Главное, что вы сможете приятно провести время и хорошо расслабиться. С такими рисунками могут справляться как взрослые, так и дети, которые никогда не занимались творчеством.

Польза для детей

Если взрослые могут просто скоротать время за этим интересным занятием, то дети извлекают из этого огромную пользу. Занимаясь рисованием по клеточкам, дети развивают воображение, математическое мышление и стратегию. Это даёт некоторый опыт, который способен помочь детям научиться рисовать более крупные и сложные рисунки.

Положительное действие такое рисование оказывает и на нервную систему. Это помогает успокоить нервы, снять психологическое напряжение и подавить гиперактивность. Рисование по клеточкам под спокойную музыку — отличный способ релаксации.

Что можно рисовать?

Рисовать по клеточкам можно что угодно: животных, растения, пейзажи, красивые надписи, смайлы, персонажей мультфильмов и т.д. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков: как для девочек, так и для мальчиков. Вы можете выбрать любой из них и приступить к рисованию прямо сейчас.

Как рисовать?

Для рисования по клеточкам нужно запастись простой школьной тетрадкой (или более крупной, формата А4) и пишущими принадлежностями. Для закрашивания клеточек можно использовать простые ручки и карандаши, а также разноцветные фломастеры, мелки и ручки. Благодаря такому простому набору предметов можно создать по-настоящему красивые и необычные рисунки. Приступайте прямо сейчас.

Легкие рисунки по клеточкам для начинающих

Сегодня рисунки по клеточкам популярны как среди детей, так и среди взрослых. Чтобы создавать такие рисунки, людям не нужны какие-либо навыки и умения. Даже если вы впервые держите в руках фломастер, у вас без особого труда получится создать красивый рисунок. Всё, что вам нужно для такого рисования — простая школьная тетрадь, несколько фломастеров (или простая шариковая ручка) и немного свободного времени.

Польза рисования по клеточкам

Рисование по клеточкам полезно как для взрослых, так и для детей. Взрослые благодаря рисованию по клеточкам могут скоротать время за интересным занятием, а также снять эмоциональное напряжение. Такое рисование хорошо успокаивает, что очень актуально для людей, живущих в современном городском ритме. Также рисование по клеточкам будет полезно тем, кто хочет получить небольшой опыт в творческой сфере. Благодаря этому виду рисования можно освоить основы творчества, что положительно скажется на общих умениях.

Дети благодаря рисованию развивают воображение, внимание и даже математическое мышление. Рисование способно снять эмоциональное напряжение и подавить гиперактивность у непоседливых детей. Если вы хотите, чтобы ваш ребёнок получал пользу в свободное время, заставьте его рисовать. Это гораздо полезнее и познавательнее, чем сидеть целыми сутками в интернете.

Рисунки по клеточкам по уровню сложности

На нашем сайте представлены рисунки как для начинающих, так и для опытных художников. На самом деле, каким бы сложным ни был рисунок, с ним справится любой. Просто на некоторый рисунок нужно потратить меньше времени, на другой — значительно больше. Для создания некоторых рисунков достаточно одного простого карандаша, для других нужны цветные фломастеры.

Если вы впервые зашли на наш сайт, стоит выбрать легкие рисунки по клеточкам для начинающих. Такие рисунки максимально просты и отнимают минимум времени. Буквально за 10-15 минут у вас получится готовый рисунок, в процессе рисования которого вы получите много удовольствия.

Что можно рисовать?

Если вы выбрали легкие рисунки по клеточкам для начинающих, можете нарисовать разнообразные смайлы, красивые надписи, цветы, фигурки, животных и многое другое. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков, поэтому вы легко найдёте подходящий для себя вариант.

Чем рисовать?

Чтобы создать рисунок по клеточкам, вам понадобится самый простой набор: простая школьная тетрадь, набор цветных карандашей/фломастеров или обычная ручка. Выбирайте любой понравившийся рисунок и приступайте к рисованию прямо сейчас.

Фотографии рисунков по клеточкам

Вашему вниманию каталог фотографий примеров и эскизов для рисования по клеточкам в тетрадках.

Фотографии котиков

Маленькие рисунки по клеточкам

Маленькие рисунки по клеточкам — отличный способ скоротать время. Рисование этого типа пользуются популярностью среди взрослых и детей. Это позволяет расслабиться и получить удовольствие от процесса.

Польза рисования по клеточкам

Такое рисование не только увлекательно, но и очень полезно. Те, кто хочет научиться красиво рисовать, могут начать именно с рисунков по клеточкам, поскольку они максимально просты и не требуют больших временных затрат. Школьники могут создать целый рисунок на перемене, а взрослые — во время свободного времени на работе, что позволит успокоиться и снять эмоциональное напряжение.

Что можно рисовать?

Чтобы нарисовать маленький рисунок по клеточкам, достаточно иметь простой набор принадлежностей: обычную школьную тетрадь и набор фломастеров (или простую ручку). Вы можете нарисовать красивую надпись, смайлы, небольших животных, различные символы и многое другое. Процесс рисования займёт всего 10-15 минут.

Из представленного списка вы можете выбрать любой понравившийся рисунок и приступить к рисованию прямо сейчас.

Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей

Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей. Когда вам нечем заняться и хочется расслабиться, стоит попробовать этот вид рисования. Рисунки по клеточкам — это отличный способ расслабиться и доставить себе удовольствие.

Для создания такого рисунка вам понадобится самый простой набор принадлежностей: школьная тетрадь, простая ручка или набор фломастеров/карандашей. На создание одного рисунка уйдёт не более 20 минут.

Виды рисунков

На простом листе в клеточку вы можете изобразить почти что угодно: животных, цветы, смайлы, персонажей мультфильмов или видеоигр, разнообразные символы и многое другое. На нашем сайте представлен отдельный список «рисунки по клеточкам для девочек». В списке имеются как сложные рисунки, так и самые простые. Заниматься таким рисованием вы можете дома или на переменах в школе. Самый простой рисунок можно создать всего за 10 минут.

Рисунки по клеточкам для девочек позволят расслабиться и улучшить творческие навыки. Такое рисование не только познавательно, но и очень полезно.

Рисунки для девочек

Фотографии рисунка по клеткам — Сердечко

Фотографии рисунков по клеткам — Пони

Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков

Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков. Большой популярностью пользуются рисунки для личного дневника. На таких рисунках может быть изображено почти что угодно: от животных до смайлов и различных символов.

Польза рисунков по клеточкам

Благодаря таким рисункам дети и подростки могут провести свободное время с пользой. Даже если у вас нет творческих навыков, вы легко сможете нарисовать рисунок по клеточкам любой сложности. Если вам необходимы рисунки для личного дневника, ознакомьтесь с нашим списком и выберите наиболее подходящие варианты для себя.

Занимаясь таким рисованием, дети развивают творческие навыки, воображение, внимание и даже математические способности. Благодаря такому рисованию можно отлично расслабиться и снять эмоциональное напряжение.

Что нужно для рисования?

Если вы ведёте красочный и яркий дневник, вам понадобится набор цветных фломастеров или карандашей. Если же красочность дневника вам не важна, можно использовать простую ручку или карандаш. Нарисовать 1 рисунок можно всего за 10-15 минут.

Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью

Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью. В первую очередь они актуальны для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Подобные рисунки создаются всего за 15-30 минут, а также значительно улучшают творческие навыки, благодаря чему дети могут быстро научиться рисовать.

Рисунки для мальчиков

Этот раздел включает в себя рисунки разных видов: животные, машины, персонажи из различных вселенных (например, Майнкрафт или Марвел), необычные смайлы и различные символы. Примечательно, что рисунки для мальчиков чаще всего создаются одним цветом, поэтому для рисования вы можете использовать простой карандаш или ручку. Если же для вас важна красочность, можете пользоваться разноцветными карандашами или фломастерами.

Рисунки Ниндзя черепашки по клеточкам

Польза рисунков по клеточкам

Такой тип рисования способен улучшить навыки и умения в области рисования, а также развить воображение и внимание. Кроме того, благодаря рисованию можно отлично расслабиться. Потратив всего 15 минут, вы сможете создать красивый и привлекательный рисунок.

Рисунки по клеточкам — отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать

Рисунки по клеточкам — отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать. Такие рисунки не требуют специальных навыков и умений. Всё, что вам нужно — школьная тетрадь и набор фломастеров. Создать рисунок по клеточкам можно и с помощью простого карандаша. На создание рисунка по клеточкам средней сложности уходит 30-40 минут.

Как рисовать?

Единых правил по такому рисованию нет. Но гораздо удобнее рисовать сверху вниз, заполняя рисунок слева направо. Для общего развития можно попробовать рисовать от центра к краям изображения.

Для рисования можно использовать как простые карандаши или ручки, так и разноцветные наборы. Изобразить можно что угодно: животных, цветы, персонажей известных мультфильмов или игр, смайлы, красивые надписи и т.д.

Фото рисунков по клеточкам

На нашем сайте представлены качественные фотографии рисунков разной направленности. Благодаря им вы сможете быстро создать красивый рисунок. Процесс рисования доставит удовольствие и поможет хорошо расслабиться. Приступить вы можете прямо сейчас.

Ам ням по клеткам

Русалка по клеточкам

Зайчик с морковкой по клеточкам

Кактус по клеточкам

Мороженое -рисуем по клеточкам

Слово любовь по клеткам

Рисунок собачки по клеточкам

Рисуем хомяка по клеточкам

Если Вам понравились рисунки, пишите в комментариях!

Рисунки по клеточкам в тетради — легкие и красивые рисунки для детей

Приветствую вас, художники и художницы. Творческие люди всегда ищут выход своим талантам, находятся в поисках идей. И сегодня хотела бы с вами именно порисовать. Не умеете, а только учитесь? Отлично, вы на верном пути. Рассмотрим для начала простые и сложные рисунки, которые называются пиксельками. Это рисунки по клеточкам в тетради. Не нужно обладать особым талантом рисования, чтобы создать потрясающую картину. Сами только посмотрите, как все просто. Вы сможете нарисовать животных и портреты людей, еду и персонажей из игры Майнкрафт.

Для девочек нашла очень много милых сердечек и няшных единорогов. Если девчонки ведут свой личный дневник, то маленькие рисунки можно включать в страницы между строк. Получается очень красиво и красочно. Главное все рисуется легко и просто. Но есть и сложные картины, которые имеют несколько оттенков цветов и при дальнем расстоянии их вообще не отличить от настоящей картины. А кто ее нарисовал? Вы! Представляете.

С такой техникой я столкнулась плотно в прошлом году, когда моя дочка пришла с продленки из школы и сказала: «Мама, сегодня мы с тобой будем рисовать по клеточкам. Но только я тебе сразу не скажу, что это будет за фигура. Нужно просто нарисовать по клеточкам столько черточек, сколько я скажу и выбирать правильное направление» Игра такая очень заинтриговала меня, и причем дочка придумывала фигуры самостоятельно все сложнее и сложнее. До последнего порой невозможно было сообразить, что же в итоге выйдет. Но как оказалось, это был уровень для новичков. Ха! Но я справилась. И мне захотелось узнать, а какие границы фантазии имеет эта техника рисования?

При поиске материала в интернете я была поражена тем, что нарисовать по клеточкам можно ВСЕ! Попробуем с вами на практике? Можно использовать фломастеры или карандаши, а также цветные ручки. От этого зависит яркость и сочность картины. Если же необходимо много разных оттенков, которые должны отличаться всего на несколько тонов, лучше конечно применять большой набор фломастеров. И чем мельче клеточки, тем более реалистичный получается рисунок. Ну что ж, попробуем похудожничать?

Рисунки по клеточкам в тетради — рисуем легко и красиво

Возможно изначально вам покажется, что все так сложно и просто рябит в глазах, но как только вы увидите схемы по клеточкам и просто будете считать сколько отступить, а сколько закрасить, то такие рисунки в тетради будут даваться вам очень легко. К тому же красиво вы и сами сможете продолжить рисовать, ведь здесь приведены только примеры, а ваша фантазия.., ну ладно, детская фантазия может быть просто безгранична.

Узоры можно выполнить какие угодно и в разной цветовой гамме. Обратите внимание, что завитки, цветы и веточки могут быть самой причудливой формы.

Пиксельное сердце, как лабиринт чувств и яркости красок. Нарисуйте из каких цветов и эмоций состоит ваше сердце.

Что-то подобное я рисовала в своем детстве. Правда не раскладывала на клеточки.

Мальчики могут просто и легко «запикселить» любой транспорт.

Синие и черные закрашенные клеточки? Нет — это красивая влюбленная парочка в свете луны.

Как вам сочный виноград?

Можно использовать бумагу- миллиметровку, чтобы закрасить клеточки в нужных мечтах и создать, к примеру, любимого героя Пикачу для постера.

Рисуем пингвинчика

Футбольный мяч

Мудрый Йода также вам под силу.

Знаменитый Винни-Пух на американский лад

Милую Hello Kitty в разных нарядах можно воплотить в рисунках девочкам

Карета в личном дневнике также украсит странички

Самые легкие рисунки по клеточкам для детей с 5 лет

Пыхтеть, кряхтеть, но добиваться своего — это свойственно малышам. А как насчет порисовать по клеточкам? Собрала самые легкие рисунки для детей от 5 лет. Можете также потренироваться, чтобы в дальнейшем рисовать сложные картины. А пока просто проведите время с детьми за увлекательным занятием. Покажите, как волшебный карандаш и клеточки могут дружить друг с другом и создавать паровозик, петушка, зайчика или домик. А дальше ребенок сам будет рисовать, что захочет, развивая образное мышление и воображение.

Вот такой ключик был моим первым рисунком в игре с дочкой. Четыре клеточки направо, пять клеточек вниз и так далее ) Ниже есть пара рисунков, где указана для примера такая игра.

Учимся рисовать маленькие картинки по клеточкам в тетради

В данной коллекции собраны примеры маленьких картинок. Девочки и мальчики могут в свободную минуту просто посидеть и порисовать. Особенно в школе в черновиках (только не в рабочей тетради) на перемене недолго порисовать и показать своим друзьям, а там и они уже много всего напридумывают. Можно в личных блокнотах или дневниках украсить странички.

Вот вам фантазии с таящим и разноцветным сердечком:

Разноцветные фигурки и еда:

Коняшку нарисовать также проще простого:

Вот схемы фруктов:

Сердечко можно нарисовать с глазками и улыбкой:

Вкусняшки могут выглядеть так:

Капкейк

Чизбургер

Спелая вишенка

Как видите по схемам очень просто нарисовать самые разнообразные фрукты

Простая схема маленькой курочки

Королевская корона

И здесь много интересных мелочей, которые можно применить для украшений в блокнотах или личных дневниках.

Рисунки по клеточкам для мальчиков из игры Майнкрафт

Сама игра поражает своей пиксельностью. Сначала увидев, как играет сын в Майнкрафт не могла понять вообще из какого лохматого года взяли такое чудо. Прямо как раньше, когда я начинала знакомиться с цифровым миром. Как оказалось, это интеллектуальная игра, которая очень знаменита в современном игровом мире, и любима детьми. А уж нарисовать любимых героев из Майнкрафта само просто просится. Так что мальчишки в этом деле не отстают.

Всем знакомые блоки для строительства и надпись можно оформить так:

Никогда не удавалось разглядеть, как же выглядят животные этого мира. Так вот ты какая коровка)

Своих героев нужно знать в лицо:

Схемы оружия и доспехов:

Вот так по клеточкам можно на бумагу перевести Стива.

Вот еще элементы из игры:

Новые идеи для рисунков по клеточкам

Сказать, что идея новая не совсем правильно, так как рисунки по клеточкам не знают границ и каждую минуту можно создать новую картинку. Если вы ищете все же какую то основу для тем и направления, посмотрите несколько вариантов в этом разделе.

Сложный, но потрясающе красивый рисунок по миллиметровке волчьей семьи.

Кошка из букв:

Листик, которым пообедала проголодавшаяся гусеница.

Возьмите за идею нарисовать времена года, повторяя рисунок, но меняя цвета и очертания дерева и облаков.

Черепашки-ниндзя хоть и выглядят одинаково, но имеют отличия в разноцветных повязках.

Очень милое привидение

Или потешный кот из мультика Simson’s cat

Возьмите за основу нарисовать животных или сказочных героев

Даже южнокорейского исполнителя и автора песен PSY

Сундучок с самоцветами и другие фигурки

Рисунки по клеточкам в тетради для девочек

Девочки могут рисовать все что угодно, но особенно интересен мир нарядов, кукол и зверюшек. Рисунки по клеточкам в тетрадях также могут отражать девчачьи интересы и в этом мы с вами убедимся, рассмотрев разнообразие картинок.

Это платья и помады которые легко нарисуем по клеточкам:

И красивые милые куколки:

Солнышко и луна:

Розовая кружка и вкусные леденцы:

Красивые цветы и девушки:

Милые зверушки, такие как совушки или единорожки:

И еще невероятное количество идей для девичьего творчества:

Рисуем сложные картинки по клеточкам

Сложные картинки по клеточкам ничем не отличаются от настоящих портретов или картин. Как и говорила вначале статьи, здесь много оттенков, которые и усложняют работу, но благодаря серьезному подходу и кропотливому труду мы получаем очень красивые изображения. Глаза бояться, а руки делают. Это применимо как раз к такому случаю. Главное следовать схеме закрашивания, отмерять точное количество нужных клеточек и просто разукрасить нужным цветом. Это мне напоминает вышивку по тонам. Получается аналогично, только на ткани.

Девушки могут нарисовать героинь из фильмов или мультиков.

Интересный рисунок о любви. В нем много смысла, несмотря на то, что это просто разноцветные клеточки.

Красивый рисунок котенка и рыбки:

Лабутены тоже можно «осилить»

Милый котенок. Я сама такой нарисовала. Только несколько оттенков коричневого цвета. Одна клеточка- закрашиваем, три клеточки пропускаем. Несколько минут и картинка готова. А ведь можно такую нарисовать на миллиметровке, просто в пропорциях увеличив количество клеточек и все будут удивляться вашему таланту.

Советы для начинающих, как рисовать по клеточкам в тетрадях

Всему учатся первый раз. Так же и рисунки по клеточкам не стоит выбирать сразу сложные. Как рисовать по клеточкам для начинающих я привела в подсказках и несложных рисунках. Первое с чего начните, это нарисуйте контурные изображения. Так вы почувствуете каждую клеточку в прямом смысле этого слова, поймете как вести линии, чтобы получились фигурки. В дальнейшем используя эти советы, вы приступите к более сложным вариантам уже с разукрашиванием клеточек. Главное все делать поэтапно. Не нужно перескакивать с одного элемента картины на другой. Так легко запутаться. Выбирайте одну линию по горизонтали или вертикали, как вам удобно, и рисуете до конца. Только потом переходите на другую строку.

Вот так можно поучиться или просто поиграть с детками, не говоря заранее что за картинка загадана.

Вроде бы и легкий, но в то же время и очень сложный рисунок, так как здесь необходимо зеркально повторить все линии. Если ошибетесь, получится ассиметричный рисунок.

Далее переходите к цветному закрашиванию клеточек, ровно по количеству, как указано на картинках:

Можно для удобства пронумеровать клеточки, чтобы было проще ориентироваться на каком столбце или строчке вы выполняете действия:

Получилось? Чудесно. Теперь вам под силу любой рисунок или картина.

Как нарисовать животных по клеточкам

Любимых животных также можно легко изобразить в тетрадях. Рисунки по клеточкам дают большой выбор и возможности нарисовать и кошек и собачек, единорогов и обезьянок. Просто глаза разбегаются с чего начать. Собрала для вас коллекцию из милых зверюшек. Цвета можно менять в рисунках на те, что вам нравятся. Есть легкие варианты и сложные.

Всеми любимые кошечки. Куда же без них. Для идей вам несколько вариантов.

Кудряшки у барашки думаете не получатся на клеточках? А вот и это возможно.

Удивительные мышки

И милые Литл Пони

Потрясающей красоты кошечки

И даже грозная птица

Очень нравится эта собачка. Кажется она обиделась или просто не хочет, чтобы ей мешали.

Милые совята

И Дракоша из компьютерной игры

Обезьянка из мультика

Простой силуэтный рисунок кошки

Любимые единорожки

Рыженькие лисята

Вот такая схема щенка таксы

Новогодние мишки Тедди

И еще идея с жирафиком.

Конечно мы не забыли зайчиков. Ведь их также можно нарисовать пушистыми и забавными

Вот так интересно можно нарисовать пингвина,

смешную мышку

или пухлого котика

Ну и напоследок забирайте влюбленного розового слона и любопытную черную кошку с большими ушами.

Варианты черно-белых рисунков по пикселям

Казалось бы, что особенного и красивого в черно-белых рисунках по клеточкам? Но вы только посмотрите, как это четко и интересно выглядит. В таких контрастах можно легко создать постер на стену и нарисовать все, что угодно. Посмотрите, как круто смотрится техника в черно-белом исполнении, а в мелкую клеточку можно создать сложные картины.

Покажите мальчишкам, как на схеме выглядит вертолет или легендарный Мустанг

Скоростной мотоцикл или боевой танк

Для любителей рок-музыки можно по клеточкам нарисовать электро-гитару. Для удобства просто разместите ее по вертикали сбоку и по строчкам можно записать текст песни любимой группы.

Для девчонок также есть много идей в черно-белых тонах.

Кардиограмма сердца

Или изображение себя в виде ангела

Вот такая идея бабочки в сердце

Уверенна вам понравится самолет с траекторией движения. Здесь можно нарисовать по клеточкам не только петлю, но и сердечко. Оформить записку и отправить любимому.

Потрясающий рисунок в динамике. Выполнено так, как будто мгновение остановилось. Попробуйте нарисовать. Уверяю, это вам под силу.

И вот такие милые животные очень интересно получаются на клеточках. Собаки и кошки:

Летучая мышь может быть очень актуальна на праздник Хэллоуин

И снова вернулись к грациозным кошкам. Схема из простых черных закрашенных клеточек, а как красиво и сложно получается. Можно даже нарисовать на подарок.

Ну и напоследок наш потешный выразительный мультяшный кот.

Как нарисовать няшные рисунки по клеточкам — легкие и красивые

Новое увлечение создавать милые и няшные рисунки по клеточкам очень нравятся девочкам. И каждый ребенок может нарисовать много- премного разных вариантов, один милее другого. Для основы я подготовила для вас несколько картинок, очень легких и красивых, которые осилит каждый ребенок с любым опытом. Рисуйте все вместе, оформляйте красиво блокнотики и тетрадки, пишите хорошие слова, стихи и пожелания. Это так здорово увлекаться подобным творчеством.

Надеюсь вам понравилась подборка рисунков по клеточкам. Можно найти на любой вкус, для разных возрастов и в любых предпочтениях. В мире много удивительного придумано. И сегодня, возможно, даже кто-то удивился от такого «сумашествия» идей. Поделитесь обязательно ими в социальных сетях. И больше увлекайтесь творчеством.

Как рисовать по клеточкам фирмы одежды. Положение глаз или же ракурс

Ваш ребенок любит рисовать, но у него ничего не получается?

Тогда стоит попробовать научить его рисовать по клеточкам. Такое рисование не займет много времени, и доставит массу удовольствия вам и вашему ребенку. К тому же, вы можете вместе сделать оригинальную открытку для поздравления.

Специалисты утверждают, что такое занятие способно развить творческое мышление, координацию движений при письме, концентрацию внимания и логику. Поэтому, возьмите тетрадь в клеточку, фломастеры или карандаши, и смело принимайтесь за дело!

Легкие рисунки по клеточкам

В чем же отличие простых рисунков по клеточкам от более сложных? А заключается оно в меньшем количестве клеточек. Если взять большое число клеток, то вы можете запросто сделать ошибку, пропустив или добавив ненужную клетку. Таким образом, ваш рисунок может быть испорчен.

Как рисовать по клеточкам?

Чтобы быть уверенным, что рисунок получится правильным, лучше всего воспользоваться готовыми схемами, которые были подготовлены специально для начинающих. Для этого нужно просто зарисовывать клетки по схеме в своей тетради.

Схемы самых простых рисунков по клеточкам для начинающих

Несложный бантик для малышей

Рисунок лошади по клеткам

Простое мороженко

Легкий рисунок дельфина

Забавный котенок

Баранчик для деток

Схема андроида по клеткам

Рисунок розы

Схема простого яблочка

Схема черепашки

Божья коровка по клеточкам

Схема рисования Ам Няма

Сложные рисунки по клеточкам

Лабутены

Мики-Маус

Мультяшная рыбка

Подсолнух

Радужный глаз

Сердце из букв

Сложный рисунок лица по клеточкам

Черный дракон

Если вы и ваш ребенок освоите принцип рисования по клеточкам, то в дальнейшем, вам не обязательно будет срисовывать именно по схеме, включайте свою фантазию и творите самостоятельно. Также, можно вырезать рисунок и разместить в небольшую рамочку. И у вас получится оригинальный подарок своими руками.

Как нарисовать по клеточкам разные красивые рисунки.

В последнее время набирает популярности способ создания рисунков по клеточкам. Не только детям нравиться рисовать»пиксельные картинки». Взрослые с таким же интересом берутся постигать этот стиль рисования.

Из статьи вы узнаете, как научиться рисовать по клеточкам, какие материалы и навыки необходимы, и подберете схемы рисунков, которые вам больше по душе.

Как научиться рисовать по клеткам для начинающих и детей?

Не обязательно обладать талантом художника, чтобы переносить на бумагу понравившиеся изображения и формы. Рисование по клеточкам — легкий и интересный способ разнообразить свой досуг, заполнить страницы скетчбука или обычного ежедневника.
Для работы используются фломастеры или цветные карандаши ярких цветов. Самые разнообразные рисунки получаются путем закрашивания клетки за клеткой. Используя этот способ рисования можно перенести на бумагу пейзаж, нарисовать человека или зверушку, сказочного персонажа или просто создать красивый и необычный орнамент.

Если вы решили научиться рисовать по клеточкам, то попробуйте срисовать один из представленных в статье рисунков. Для начала остановитесь на наиболее простом варианте. После того, как рисунок будет готов, вы сможете попробовать перенести на лист бумаги более сложную схему из картинок галереи.
Используя данный способ рисования, вы точно не будете скучать, ведь попробовав рисовать по клеточкам, вам обязательно захочется продолжить это интересное занятие.

Видео: Как нарисовать по клеточкам Angry Birds

Чем полезно рисование по клеточкам:

В нашей фотоподборке собраны не просто схемы картинок. Каждое изображение — это вариант графического диктанта. Такие картинки стали очень модными сейчас.
Вероятно, растущий интерес к ним связан с простотой исполнения и тем, что данное занятие еще и очень полезно.
Рисование по клеточкам способствует развитию усидчивости, обретению навыков письма (если рисует ребенок), развивает логическое и абстрактное мышление, расслабляет.
Благодаря такому способу рисования можно откорректировать правильность движений при письме, улучшить координацию.
Забавные картинки словно сами по себе появляются на листе бумаги. За таким занятием не жаль провести свободное время.

Рисунок создается двумя способами:

первый способ — построчный: заполняются разными цветами строчка за строчкой
второй способ — клетки закрашиваются поочередно: сначала используется один цвет, потом — другой и так далее

Что понадобится для рисунка:

цветные карандаши или маркеры (можно использовать фломастеры, простой карандаш, обычную ручку)
тетрадь в клеточку со светлыми листами или миллиметровая бумага (для создания рисунков большого формата)
понадобится еще хорошее настроение, немного свободного времени, а еще — множество схем из нашей галереи

Почувствуйте себя настоящим художником! Ваш будущий шедевр может выглядеть очень просто или состоять из нескольких сложных схем.
Схемы рисунков по клеточкам

Как рисовать по клеточкам в тетради маленькие, лёгкие и простые рисунки поэтапно и красиво: схемы

Если у вас на полочке за плечами нет обучения в художественной школе, но появилось желание научиться технике рисования, то попробуйте освоить метод рисования по клеточкам.
Оригинальные рисунки, созданные в такой технике, отлично подойдут для создания креативной открытки, для заполнения личного дневника. С маленькой картинкой справиться даже новичок.
В качестве схем подойдут представленные в нашей статье картинки или разгаданные японские кроссворды, ведь в их основе — рисование по клеточкам.
Если вы не умеете заполнять клеточки японских кроссвордов, то воспользуйтесь ответами к ним и перерисуйте в тетрадь фигуры большего формата.
Еще одним вариантом рисования является использование готовых схем, разработанных специально для тех, кто впервые рисует по клеточкам и не имеет навыков рисования.

Ниже представлена фотоподборка рисунков по клеточкам:

Видео: Рисуем по клеточкам — ЧЕЛОВЕК ПАУК

Как нарисовать по клеточкам разные красивые рисунки для личного дневника, в тетради?

Красиво нарисованную картинку можно использовать в качестве декора для интерьера. Для этого картинка обрезается по контуру и клеится на плотную бумагу. Потом ярко разукрашенный рисунок можно поместить в рамочку.
Поместив в самодельную рамочку рисунок в клеточку, можно превратить его в креативный подарок хенд-мейд.
Рисунок по клеточкам может стать элементом аппликации. Вы можете сделать модные открытки, украсив их рисунками в клеточку или «проиллюстрировать» записанную в дневнике романтическую историю. Сердечки, нарисованные по клеткам, лица девушек или парней, герои мультфильмов, пирожные, конфеты, цветочки — любой образ можно создать, используя данный способ рисования.
Такой способ рисования станет прекрасным тренажером для отработки мелкой моторики. Потому это занятие полезно не только для детей, но и для взрослых. Насладиться творчеством можно после того, как одна из предложенных в нашей подборке схем будет полностью перенесена в вашу тетрадь.
Можно использовать и часть схемы. Например, если вы хотите изобразить какое-то животное не полностью, а ограничиться рисованием лишь отдельно взятого элемента для заполнения страницы дневника картинкой.

Освоив принцип создания рисунков по клеточкам, вы сможете сами придумывать схемы и рисовать любые понравившиеся объекты в тетради.

Как рисовать собственный рисунок?

обдумываем, что мы хотим изобразить
делаем легкую зарисовку
превращаем первоначальные линии в рисунок по клеточкам
в первую очередь обрисовываем контуры
переходим к выделению мелких деталей
отмечаем, какая деталь каким цветом должна быть закрашена (это необходимо для яркого и красивого рисунка, однако вы можете создавать и черно-белые картинки)
пополняйте коллекцию собственных 3D схем простыми или сложными картинками по клеточкам
Не стоит копировать увиденный где-то рисунок с точностью, повторять цветовую гамму.
Чтобы заполнить тетрадь оригинальными картинками, вносите изменения в схемы, меняйте цвета. Пусть эти маленькие картинки станут отражением вашего внутреннего мира.

Как научить рисовать по клеточкам ребенка?

Рисование по клеточкам поможет ребенку поверить в то, что он может самостоятельно создавать красивые рисунки. А ведь именно от вдохновения в раннем возрасте зависит то, будет ли ребенок обращаться к каким-либо творческим занятиям в будущем.
Чтобы было удобнее рисовать по клеточкам с ребенком, лучше заранее распечатать понравившийся шаблон.

Когда у малыша будет готов набор для рисования по клеточкам, включающий тетрадный лист, фломастеры и распечатанный шаблон, можно будет немедленно приступать к рисованию любимых мультяшных героев или зверушек.
Прежде, чем начинать зарисовывать клеточки в тетради, с ребенком 4-5 лет можно обсудить будущий рисунок. Пусть юное дарование расскажет, какие цвета он будет использовать для рисунка и какие элементы начнет рисовать в первую очередь.
После обсуждения отберите в малышом фломастеры, которые будете использовать во время рисования.
Расскажите ребенку о принципах рисования картинок по клеточкам.
Предложите малышу выбрать клеточку на шаблоне, из которой он начнет «надстраивать» остальные элементы. Спросите, почему именно эта клеточка стала началом рисунка. Найдите вместе с юным художником эту клетку в тетради.

Видео: Рисунок по клеткам # 40 Оленёнок

Поскольку у ребенка 4-5 лет не достаточно усидчивости, то длительность занятия не должна превышать 15-20 минут. Вернуться к рисунку можно еще раз в течение дня.
Если вам нужно заинтересовать ребенка, то попробуйте такой способ: перенесите сами схему картинки в клеточку на лист бумаги, упустив один или несколько элементов. Потом попросите ваше юное дарование дорисовать то, чего не хватает на картинке. Для срисовывания недостающей детали малыш может использовать готовую схему.
При желании, клеточки в схеме рисунка можно заполнять не только разукрашенными квадратиками, но и использовать для заполнения части рисунка разнообразные знаки. Такой способ поможет вам создать по-настоящему уникальный рисунок.
Начинаем переносить схему с правильного расположения рисунка на листе. Картинку можно начинать рисовать с верхней части, а можно с нижней. Все зависит от того, какая у вас схема. Если больше элементов расположено вверху, то и начинать рисунок нужно с этой части, «надстраивая» остальные клеточки.
Способ рисования по клеточкам можно использовать и для переноса изображения на лист бумаги. Таким образом можно перерисовать все: от выкройки до картины. Рисунок по клеточкам использовался еще до появления кальки или других способов копирования изображения. Можно нарисовать даже лицо знакомого человека или родственника и презентовать необычный автопортрет на день рождения.

Рисунки по клеточкам в тетрадке — отличный способ отдохнуть

Благодаря рисованию вы сможете увлечь себя во время скуки. Рисование по клеточкам — это не только увлекательно, но и полезно. Те, кто не имеет художественного опыта, могут получить его благодаря этому типу рисования.

Рисунки по типам:

Рисование по клеточкам в тетради развивает творческое мышление, координацию и оказывает отличное успокаивающее действие.

Рисунки по клеточкам

Рисунки по уровню сложности

Польза для детей

Что можно рисовать?

Как рисовать?

Легкие рисунки по клеточкам для начинающих

Польза рисования по клеточкам

Рисунки по клеточкам по уровню сложности

Если вы впервые зашли на наш сайт, стоит выбрать . Такие рисунки максимально просты и отнимают минимум времени. Буквально за 10-15 минут у вас получится готовый рисунок, в процессе рисования которого вы получите много удовольствия.

Что можно рисовать?

Если вы выбрали легкие рисунки по клеточкам для начинающих , можете нарисовать разнообразные смайлы, красивые надписи, цветы, фигурки, животных и многое другое. На нашем сайте представлены разные варианты рисунков, поэтому вы легко найдёте подходящий для себя вариант.

Чем рисовать?

Фотографии рисунков по клеточкам

Вашему вниманию каталог фотографий примеров и эскизов для рисования по клеточкам в тетрадках.

Фотографии котиков

Маленькие рисунки по клеточкам

Польза рисования по клеточкам

Что можно рисовать?

Чтобы нарисовать маленький рисунок по клеточкам , достаточно иметь простой набор принадлежностей: обычную школьную тетрадь и набор фломастеров (или простую ручку). Вы можете нарисовать красивую надпись, смайлы, небольших животных, различные символы и многое другое. Процесс рисования займёт всего 10-15 минут.

Рисунки по клеточкам востребованы как среди взрослых, так и среди детей

Виды рисунков

Рисунки для девочек

Фотографии рисунка по клеткам — Сердечко

Фотографии рисунков по клеткам — Пони

Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков

Сегодня рисунки по клеточкам очень популярны среди подростков. Большой популярностью пользуются рисунки для личного дневника . На таких рисунках может быть изображено почти что угодно: от животных до смайлов и различных символов.

Польза рисунков по клеточкам

Благодаря таким рисункам дети и подростки могут провести свободное время с пользой. Даже если у вас нет творческих навыков, вы легко сможете нарисовать рисунок по клеточкам любой сложности. Если вам необходимы рисунки для личного дневника , ознакомьтесь с нашим списком и выберите наиболее подходящие варианты для себя.

Что нужно для рисования?

Рисунки для мальчиков по клеточкам пользуются большой популярностью

Рисунки для мальчиков

Рисунки Ниндзя черепашки по клеточкам

Польза рисунков по клеточкам

Рисунки по клеточкам — отличное решение для тех, кто хочет научиться красиво рисовать

Как рисовать?

Фото рисунков по клеточкам

Ам ням по клеткам

Кактус по клеточкам

Мороженое -рисуем по клеточкам

Слово любовь по клеткам

Рисунок собачки по клеточкам

Рисуем хомяка по клеточкам

Если Вам понравились рисунки, пишите в комментариях!

Рисунки по клеточкам — хороший способ интересно скоротать свободное время. Это не только увлекательно, но и полезно. Рисование по клеткам развивает творческое мышление, улучшает координацию, имеет успокаивающее действите на нервную систему. Рисуйте в удовольствие!

Рисунки по клеточкам

Чёрный кот / Black cat:

Пандочка / Panda:

Три яблока / Three apples:

Муравей / Ant:

Божья коровка / Ladybug:

Ангел-солнышко / Angel sun:

Сердечко и нота / Heart and note:

Сердечко / Heart:

Лёгкие — Цветок / Flower:

Зелёное яблоко / Green apple:

Черепок / Skull:

Лицо / Face:

Герой мультфильма / Cartoon Hero:

Сложные — Винни-Пух / Winnie Pooh:

Андроид / Android:

Бант / Bow:

Печаль / Sadness:

Медвежонок в цвете / Bear in color:

Схемы — Ёлочка / Spruce:

Девушка / Girl:

Птица-персонаж / Hungry bird:

Любовь / Love:

Картинки — Симпсон / Simpson:

Мегги Симпсон / Maggie Simpson:

Девушка / Girl:

Маша / Masha:

Девушка-блондинка / Blonde girl:

Для девочек — Гам-ган стайл / Dandam style psy:

Я люблю шоколад / I like chocolate:

Рисунки по клеточкам для начинающих

Супермен / Superman:

Метал / Metal:

Печалька / Sadness:

Для начинающих — Тучка / Cloud:

Гитара / Guitar:

Маленькие рисунки по клеточкам

Из мультфильма / From cartoon:

Солнышко / Sun:

Маленькие — Мороженое / Ice cream:

Голодная птичка / Hungry bird:

Голодная птичка 2 / Hungry bird 2:

Видео с рисунками по клеткам — обязательно посмотрите это видео!!

Красивые рисунки по клеточкам

Влюблённый парень / Boy in love:

Супер Марио / Super Mario:

Лучшие друзья:

Красивые — Снеговик / Snowman:

AC/DC:

Флаг Америки / American Flag:

Сердечка / Hearts:

Красное яблоко / Red apple:

Вшоке / Vshoke:

Рисунки по клеточкам — прекрасный способ увлечь себя во время скуки. Рисовать легко и просто — нужно всего лишь следовать за уже готовой геометрией тетради — небольшими квадратиками. Размеры квадратиков очень удобны — пять на пять миллиметров. Для рисования прекрасно подходят обычные школьные тетради форм-фактора 205мм*165мм (высота — двадцать сантиметров и пять миллиметров, ширина — шестнадцать сантиметров и пять миллиметров). В таких тетрадках в вашем распоряжении для творчества будет доступно 1353 квадрата (одна тысяча триста пятьдесят три). Но это ещё не все! В последнее время стали популярными так называемые студенческие форматы тетрадей — по форм-фаткору они имеют больший размер который почти равен альбомному листу А4. Точные размеры такой студенческой тетради — двадцать восемь сантиметров в высоту и двадцать сантиметров пять миллиметров в ширину! Соответственно площадь полотна равна пятьсот семьдесят четыре сантиметра или две тысячи двести девяносто шесть квадратиков для рисования! Если же вам и этого мало — можете выйти на профессиональный уровень. Поясню что я имею ввиду: существуют намного большие полотна для рисования по клеточкам — это так называемые миллиметровки. Миллиметровка — или ещё как её называют, «масштабно-координатная чертёжная бумага» — это профессиональная профильная бумага для построения точных графиков, карт, черчения деталей. Условное сечение миллиметровки — один миллиметр! Есть также линии обозначающие стороны квадрата в пять миллиметров и один сантиметр, они выделяются на общем фоне толщиной линии. Небольшим недостатком миллиметровочной бумаги можно считать то что она имеет как правило не белый цвет — а зеленоватый или красноватый. Тем не менее при раскрашивании цветными ручками это не будет проблемой — всё и так будет в цвете. Одним словом, если вы заядлый фанат рисования по клеткам — миллиметровка будет для вас настоящим открытием. Это уже практически рисование по пикселях! Выбрав формат тетрадного листа для рисования, следует позаботиться также и о других физических характеристиках бумаги.

Среди них самыми важными являются два показателя — плотность и белизна. Плотность например, напрямую влияет на то, будет ли просвечиваться рисунок или нет. Согласитесь, просветы — это не очень хорошо. Так вот — оптимальная плотность бумаги в тетради для рисования — пятьдесят пять грамм на квадратный метр (не меньше), если больше — это только на пользу. Белизна, это говоря простыми словами — оттенок белого цвета. Оптимальная белизна бумаги — восемьдесят два — девяносто шесть процентов. Тут также следует понимать — слишком белая — это не хорошо, слишком тёмная — тоже плохо. Тем не менее переживать за это не следует, ибо производители в своём большинстве делают тетради именно в диапазоне 82-96 процентов, как это заложено в государственные стандарты по изготовлению тетрадей.

Чем закрашивать клетки? Как правило раскрашивают тем что есть под рукой — чаще всего это простая шариковая ручка синего цвета, или карандашы — серого цвета. Но согласитесь, двумя цветами раскрашивать не очень прикольно! Тут на помощь нам приходит широкий спектр цветных ручек, карандашей, фломастеров, мелков. Купить их можно в любом отделе канцелярии, цены — довольно разные и зависят от производителя, количества цветов, бренда, качества. В любом случае выбор очень широк и вы обязательно найдёте что-нибудь для себя! Какие цветные ручки лучшие для творчества — обычные шариковые, гелевые, капилярные или же масляные? На наше твёрдое убеждение, для рисования по квадратикам лучше использовать шариковые или масляные ручки. Гелевые конечно очень яркие, но имеют большой недостаток — они размазываются по бумаге, что в итоге может испортить весь рисунок. Капилярные ручки очень похожи на фломастеры — они тоже яркие, но имеют другой недостаток — их чернило очень крепкое и часто пропитывает лист бумаги. Если есть возможность — надо покупать масляные ручки. Они не размазываются, не пачкают руки, очень гладко скользят по бумаге. Идеальный вариан для рисования по клеткам! Если же вы фанат фломастеров, то также знайте — они делятся на два больших подвида: на водной основе и на спиртовой основе. Больше распространены фломастеры на водной основе — и не безосновательно, ведь они более безопасны. Также у такого типа фломастеров очень большой выбор цветов. Из недостатков — они могут промокать бумагу. Так что это не лучший вариант для рисования. Другой тип — спиртовые фломастеры. Сразу перейдя к недостаткам, отметим что они также могут просвечивать бумагу и к тому же имеют очень резкий спиртовый запах. Сомневаюсь что это вам понравиться! Третий инструмент для раскрашивания — карандаши. На сегодняшний день они делятся на четыре больших вида — деревянные цветные карандаши, акварельные, восковые и пластиковые. Деревянные карандаши знакомы всем нам ещё с детства, они хорошо подходят для рисования по клеточкам, но имеют один большой недостаток — часто ломаются. Не имеют этой проблемы другие два вида — восковые и пластиковые, но ихние контуры более толстые, что не очень хорошо для рисования по изящным квадратикам. И наконец акварельные карандаши — самый новый тренд. Их особенность — сначала рисовать нужно карандашом, а потом проявлять рисунок мокрой кисточкой. При всех преимуществах акварельных карандашей, использовать их для рисования по клетках не рекомендуем — будут промокания и просветы. Таким образом можно сделать небольшой вывод — лучше всего рисовать по квадратиках масляными ручками! Какие марки ручек, карандашей и фломастеров рекомендуется покупать? Итак, небольшой рейтинг: Ручки — BIC Cristal, BIC Декор, BIC Orange, BIC 4 COLORS FASHION. Карандаши — Koh-i-Noor, DERWENT, DALER ROWNEY, Faber Castell. Фломастеры — Crayola, RenArt, Centropen. Мелки — Rowney Perfix, Blair No Odor Spray Fix, Melissa & Doug, Kite, Радуга.

Приятного творчества!

Другие полезные материалы:

Красиво рисовать — могут единицы! А тем, у кого нет особенных способностей – о рисовании остается только мечтать! Ну и любоваться чужими рисунками, конечно же! Еще совсем недавно – так и было! Но теперь – все изменилось, потому что с помощью клеточек любой из нас сможет нарисовать красивую картину! Да-да! Рисунки по клеточкам сложные и большие – ничем не уступают по красоте настоящим картинам!

В детстве многие мечтают стать настоящим художником! Это же так здорово – рисовать красивые рисунки, дарить их своим друзьям и близким! Увы, не всем даны способности и таланты, поэтому чаще всего, в будущем приходится выбирать совсем другие профессии! А на красивые картины – любоваться на выставках! Но сегодня – все изменилось. И нарисовать их сможет каждый! Ведь теперь есть картинки по клеточкам!

Отсчитав нужное количество клеточек и закрасив их в определенный цвет, вы сможете нарисовать красивый портрет, пейзаж, любимого персонажа или целый сюжет! Вам потребуется немало терпения и внимательности, но результат того стоит! Для больших рисунков лучше всего подойдет миллиметровая бумага, но можно использовать и обычные листы в клетку, склеив их в один большой лист! Хотите попробовать нарисовать настоящую большую картину?

С помощью клеточек можно нарисовать все, что угодно. В тетради или блокноте – небольшие рисунки цветов, животных или любимых персонажей, на большом тетрадном листе – красивую композицию, а на листе миллиметровой бумаги – даже огромный натюрморт или портрет! Все зависит только от сложности выбранного вами образца для перерисовки. Конечно, начинать сразу с огромных картин – не стоит, но если постараться, можно очень быстро перейти от самых простых картинок к гораздо более сложным!

Более сложные рисунки подойдут тем кто уже натренировался на и рисунках по клеточкам, и желает попробовать нарисовать что-то более сложное. В нашей галерее представлены как портреты так и и просто классные рисунки по клеточкам для срисовки в тетради.

Для более сложных рисунков лучше подойдёт миллиметровая бумага.

В Живую это выглядит примерно вот так:

рисунки по клеточкам сложные и красивые

огромный выбор картинок для срисовки. она является одним из наиболее широко используемых видов бумаги во всем мире из за всех.

Risunki Po Kletochkam Shemy Pikselnye Risunki S Izobrazheniyami

новые идеи для тех кто ищет интересные легкие и сложные рисунки в тетрадь.

рисунки по клеточкам сложные и красивые. рисунки по клеточкам в тетради рисуем легко и красиво. красивые картинки для срисовки по клеточкам. это также отличное развивающее и.

рисунки по клеточкам сложные и красивые 16 12 2015 27 01 2016 admin 0 комментариев вы уже умеете красиво рисовать по клеточкам и простые сюжеты кажутся вам скучными. есть как простые и маленькие так и большие и сложные рисунки их уровень. сложные и красивые рисунки по клеточкам помогают не просто интересно провести время на скучном уроке но и красиво оформить тетрадь в клетку например для личного дневника.

в нашей статье представлена коллекция рисунков по клеточкам в тетради. сложные рисунки по клеточкам в тетради помогут развеять скуку и с интересом провести время проявляя свое творчество. еды животных смайликов и другий.

скоротайте время с пользой а потом удивите всех. подойдут как начинающим так и опытным художникам. возможно изначально вам покажется что все так сложно и просто рябит в глазах но как только вы увидите схемы по клеточкам и просто будете считать сколько.

берите эти легкие рисунки и буквально за 5 минут на вашим листе появится веселый и озорной образ. рисунки по клеточкам в тетради для девочек. рисунки по клеточкам сложные и красивые графическая бумага используется не только в математике.

Podborka Krasivyh Risunkov Po Kletochkam Dlya Nachinayushih Zheleznye

Risovat Po Kletochkam Prostye I Slozhnye Kartinki Shema S

Best Cross Stitch Cats Images On Pinterest Cat Cross Stitch

Risunki Po Kletochkam 67 Tys Izobrazhenij Najdeno V Yandeks

Resultado De Imagen Para Risunki Po Kletochkam Risunki Idei Dlya

Rezultat Poshuku Zobrazhen Za Zapitom Slozhnye Risunki Po

Risunki Po Kletochkam V Tetradi S Izobrazheniyami Risunki Slona

Risunki Po Kletochkam V Tetradi Kartinki Slozhnye Legkie S

Bday Cake Slice With Images Cross Stitch Flowers Perler Bead

Risunki Po Kletochkam Dlya Nachinayushih S Izobrazheniyami Risunki

Risunki Po Kletochkam V Tetradi Slozhnye Termomozaika Pikselnye

Risunok Popugaya Po Kletochkam Pikselnye Izobrazheniya Minecraft

Kartinki Po Zaprosu Risunki Po Kletochkam Slozhnye Risunki Kartinki

Risunki Po Kletochkam Slozhnye S Izobrazheniyami Poperechnye

Kartinki Po Kletochkam Devushki S Izobrazheniyami Risunki

Risunki Po Kletochkam V Tetradi Multyashnye Risunki Pikselnye

Risunki Po Kletochkam S Izobrazheniyami Risunki Piksel Art

Pin Ot Polzovatelya Lida Firsova Na Doske Risunki Po Kletkam

Krasivye Kartinki Po Kletochkam V Tetradi Smotret Besplatno 15

УЗОРЫ по клеточкам (100 вариантов для детей)

Доброго дня все работникам-педагогам и детям дошкольного и младшего школьного возраста — для вас я выгружаю коллекцию красивых узоров для рисования по клеточкам. В старшей группе детского сада воспитатель проводит работу по формированию навыков правильного держания пишущего инструмента, дети оттачивают навыки каллиграфии на тренажерах-узорах в тетрадях в клеточку. Моя миссия на сегодня — помочь педагогам найти красивые и необычные узоры для срисовки детьми. Здесь будут легкие узоры для дошкольников и более сложные для школьников. Красивые, необычные орнаменты, которые можно повторить простой ручкой или цветными карандашами. Это задания на мелкую моторику, на внимательность, логику и глазомер. Это отличный способ отладить взаимодействие инструментария в системе «глаз-рука» как единый механизм. Это отличный способ подготовить ум и руку к будущей школьной деятельности.

Итак, давайте посмотрим какие интересные узоры по клеточкам для детей вы сегодня сможете положить в свою копилку педагога.

Легкие узоры по клеточкам

Для начинающих дошкольников.

В 5-6 лет воспитатель дает детям посильные графические задание — срисуй по образцу, повтори узор, продолжи орнамент, выложи сериационный ряд из готовых элементов. Вся эта практика постепенно усложняется обрастает замысловатыми деталями и дополнительными элементами.

Вначале ребенку надо дать совершенно простые задания — чтобы он просто привык к ТАКОМУ ВИДУ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ — просто как к разновидности задачи.

Вот несколько картинок с легкими узорами по клеточкам для маленьких детей.

Лучше всего начинать с классики. Одна линия, она непрерывна и изгибается как змейка. И вот два вида изгибов этой линии — равномерный и с выпадами вниз.

И следующий шажок — это когда к змейке (уже потом) пририсовывается элемент как дополнительная дорисовка уже другим цветом карандаша (третий и четвертый узор на картинке ниже).

Потом покажите ребенку как ДВЕ ЛИНИИ могут встречаться зубчиками (узоры ниже) и образовывать узор из цепочки ромбов… или цепочки прямоугольников. Отличный плавный способ перехода к объемным заполненным фигурам по клеточкам.

Следующий этап — ТОЛСТЫЕ УЗОРЫ когда нарисованный элемент уже не узкая тонкая линия, а толстая в ширину клетки. Тут вы можете легко придумать свои варианты, или воспользоваться предложенными узорами в клеточках на картинке ниже.

Если ребенок хорошо справился с плюсиками, дайте ему следующий шаг — заостренные плюсики (похожие на сине-голубые узоры на клеточках ниже) — но пока одноцветные и без скрещивания линий по центру.

Хорошо дошкольники овладевают лесенкой — этот веселый элемент служит для них разгрузочным заданием. Разрешите детям нарисовать ступеньки разного цвета. Или дорисовать на ступеньках ягодки или зернышки для птичек, а сверху саму птичку.

Гораздо позже стоит научить ребенка ПЛАВНЫМ ЛИНИЯМ — и тут тоже надо начинать с легких узоров — примитивных с очень простой графикой. И чтобы эта плавность была ссиметрична на соседних клеточках — как шляпка гриба, как круглая крыша домика…

Чтобы ребенок не устал, чередуйте заданий — дайте цепочку легких узоров, потом сложный, требующий внимания и сосредоточения ума и руки, и потом два легкий для удовольствия и расслабления.

Подбирайте узоры, которые будут интересны девочкам, похожие на цветы, конфеты, мороженое…

И отдельно готовьте тетради в клеточку с узорами для мальчиков, похожие на колеса машины, насос, робота, шестеренки, компьютерные игры.

Подумайте какие реальные предметы можно обыграть в узорах по клеточкам. И покажите детям эту возможность. Предоставьте им не только шариковую ручку или простой карандаш — но пачку цветных карандашей или мелков для закрашивания полученной картинки.

Сложные узоры по клеточкам

для детей в саду и школе.

Талантливым и набившим руку в рисовании узоров дошкольникам можно поручать более сложные орнаменты по клеточкам. Это могут быть косички-плетенки или персонажи с несколькими прорисованными деталями (птички, улитки, крабы).

Узоры с косичками, хорошо воспринимают девочки, они быстро запоминают этапы нанесения узора и не путаются в клетках и направлениях линий (когда вправо, а когда влево поворачивать линию узора).

Вот элементы узора по клеточкам с птичками — разные варианты на все типы усложнения.

А вот картинки для девочек — узоры с цветами по клеточкам

Мальчишкам очень нравятся рыбы (особенно акулы) и улитки с крабами.

Это могут быть картинки, занимающие в ширину 5-6 клеточек (как на фото узоров ниже).

И конечно все мальчики обожают паровозики. Это настоящее приключение с различными возможностями дорисовки или срисовки в вариантов воспитателя.

А вот новогодняя тема в узорах на клеточках — подумайте, какие мотивы можете придумать вы сами — снеговики, деды морозы, еловые лапки.

Каждый педагог сам решает насколько усложнять задание с узорами по клеточкам. Мы знаем своих детей и мы видим, когда задачи приносят ребенку удовольствие от преодоления и понимаем как важно аккуратно рассчитывать нагрузку этой работы на преодоление сложности задания.

Следующим этапом в рисовании по клеточкам, будет уже задание на срисовку крупных картинок по образцу, нарисованному в тетради рядом с оставленным пустым местом.

Начинаем с очень простых графических картинок с прямыми линиями.

И постепенно изображаем уже крупные графические элементы

В старшем возрасте можно давать детям целые задания на рисование графических картин на клеточках.

И конечно в дошкольном возрасте, и в начальной школе дети упражняются в написании графических диктантов.
По этой теме у меня тоже собрана большая красивая копилка идей и схем — в статье Графический ДИКТАНТ (145 силуэтов по клеточкам).

Удачных вам находок и эффективных методик.
Ольга Клишевская, специально для сайта Семейная Кучка.

Читайте НОВЫЕ статьи на нашем сайте:

на Ваш сайт.

Рисунки по клеточкам ✍ 100 фото прикольных шаблонов и образцов для рисования по клеточкам маленькие красивые картинки

Каждый из нас хотя бы раз в жизни пробовал себя в роли художника. Для создания своего красочного и неповторимого рисунка нам иногда не хватает умения и фантазии. Нарисовать свой шедевр вам помогут рисунки по клеточкам . Рисовать картинки по клеточкам очень легко и просто, используя тетради в клетку для рисования. С ними можно делать легкие срисовки, составлять красивые и сложные узоры и даже нарисовать портрет человека. Рисунки можно рисовать карандашом или ручкой, в тетради или в блокноте.

Легкие рисунки

Для начинающих можно использовать маленькие рисунки по клеточкам, легкие и красивые. Рисунки для начинающих – это простые незамысловатые картинки с минимумом деталей и цветов. Начиная с легких вариантов, вы узнаете, как рисовать по клеточкам, и сможете быстро освоить эту практику.

Рисунки карандашом

Советуем учиться на небольших картинках, сделанных простым карандашом. Создавайте рисунки по клеточкам в тетради, легкие наброски можно делать с помощью карандаша. Рисунок можно оформить в черно-белой гамме или сделать цветным.

Творчество – это так просто

Рисунки по клеткам развивают творческое мышление. Когда мы рисуем по клеточкам, улучшается координация движений при письме, способность концентрации внимания и логика. Кроме того, рисование по клеточкам доставляет массу удовольствия и детям и взрослым, способствует снятию нервного напряжения и улучшает настроение. Стоит попробовать рисовать по клеточкам в тетради, не так ли?

Сравнение прокариотических и эукариотических клеток

Цели обучения

К концу этого раздела вы сможете:

Назовите примеры прокариотических и эукариотических организмов
Сравнить и сопоставить прокариотические клетки и эукариотические клетки
Опишите относительные размеры различных типов ячеек

Клетки делятся на две большие категории: прокариотические и эукариотические. Преимущественно одноклеточные организмы из доменов Бактерии и Археи классифицируются как прокариоты ( про — = ранее; — карион — = ядро).Клетки животных, растительные клетки, грибы и простейшие являются эукариотами ( eu — = верно).

Компоненты прокариотических клеток

Все клетки имеют четыре общих компонента: 1) плазматическую мембрану, внешнее покрытие, которое отделяет внутреннюю часть клетки от окружающей среды; 2) цитоплазма, состоящая из желеобразной области внутри клетки, в которой находятся другие клеточные компоненты; 3) ДНК, генетический материал клетки; и 4) рибосомы, частицы, синтезирующие белки.Однако прокариоты несколько отличаются от эукариотических клеток.

Рисунок 1. На этом рисунке показана обобщенная структура прокариотической клетки.

Прокариотическая клетка — это простой одноклеточный (одноклеточный) организм, в котором отсутствует ядро или любая другая мембраносвязанная органелла. Вскоре мы увидим, что у эукариот это значительно отличается. Прокариотическая ДНК находится в центральной части клетки: затемненная область, называемая нуклеоидом (рис. 1).

В отличие от архей и эукариот, бактерии имеют клеточную стенку из пептидогликана, состоящую из сахаров и аминокислот, а многие из них имеют полисахаридную капсулу (рис. 1).Клеточная стенка действует как дополнительный слой защиты, помогает клетке сохранять свою форму и предотвращает обезвоживание. Капсула позволяет клетке прикрепляться к поверхностям в окружающей среде. У некоторых прокариот есть жгутики, пили или фимбрии. Жгутики используются для передвижения. Пили используются для обмена генетическим материалом во время типа воспроизводства, называемого конъюгацией. Фимбрии — это белковые придатки, которые бактерии используют для прикрепления к другим клеткам.

Эукариотические клетки

В природе взаимосвязь между формой и функцией очевидна на всех уровнях, включая уровень клетки, и это станет ясно, когда мы исследуем эукариотические клетки.Принцип «форма следует за функцией» встречается во многих контекстах. Например, птицы и рыбы имеют обтекаемые тела, которые позволяют им быстро перемещаться в среде, в которой они живут, будь то воздух или вода. Это означает, что, в общем, можно вывести функцию структуры, глядя на ее форму, потому что они совпадают.

Эукариотическая клетка — это клетка, которая имеет связанное с мембраной ядро и другие связанные с мембраной компартменты или мешочки, называемые органеллами, которые выполняют специализированные функции.Слово эукариотическое означает «истинное ядро» или «истинное ядро», имея в виду присутствие в этих клетках связанного с мембраной ядра. Слово «органелла» означает «маленький орган», и, как уже упоминалось, органеллы обладают специализированными клеточными функциями, так же как органы вашего тела имеют специализированные функции.

Размер ячейки

При диаметре 0,1–5,0 мкм прокариотические клетки значительно меньше эукариотических клеток, диаметр которых варьируется от 10 до 100 мкм (рис. 2). Небольшой размер прокариот позволяет ионам и органическим молекулам, которые входят в них, быстро распространяться в другие части клетки.Точно так же любые отходы, образующиеся в прокариотической клетке, могут быстро уйти. Однако более крупные эукариотические клетки развили различные структурные адаптации для улучшения клеточного транспорта. Действительно, большой размер этих клеток был бы невозможен без этих приспособлений. В общем, размер ячейки ограничен, потому что объем увеличивается намного быстрее, чем площадь поверхности ячейки. По мере того, как ячейка становится больше, ячейке становится все труднее и труднее получать достаточное количество материалов для поддержки процессов внутри ячейки, потому что относительный размер площади поверхности, через которую должны транспортироваться материалы, уменьшается.

Рис. 2. На этом рисунке показаны относительные размеры различных типов ячеек и клеточных компонентов. Взрослый человек показан для сравнения.

Сводка раздела

Прокариоты — это преимущественно одноклеточные организмы из доменов Бактерии и Археи. Все прокариоты имеют плазматические мембраны, цитоплазму, рибосомы, клеточную стенку, ДНК и не имеют мембраносвязанных органелл. У многих также есть полисахаридные капсулы. Прокариотические клетки имеют диаметр от 0,1 до 5,0 мкм.

Подобно прокариотической клетке, эукариотическая клетка имеет плазматическую мембрану, цитоплазму и рибосомы, но эукариотическая клетка обычно больше прокариотической клетки, имеет истинное ядро (то есть ее ДНК окружена мембраной) и имеет другую мембрану. -связанные органеллы, которые позволяют разделить функции.Эукариотические клетки, как правило, в 10-100 раз больше прокариотических клеток.

Дополнительный вопрос для самостоятельной проверки

1. Опишите структуры, характерные для прокариотической клетки.

Ответ

1. Прокариотические клетки окружены плазматической мембраной и имеют ДНК, цитоплазму и рибосомы, как эукариотические клетки. У них также есть клеточные стенки и может быть клеточная капсула. Прокариоты имеют одну большую хромосому, не окруженную ядерной мембраной.Прокариоты могут иметь жгутики или подвижность, пили для конъюгации и фимбрии для прикрепления к поверхностям.

Лабораторное упражнение № 1a

Определения эукариотических клеток:

Аппарат Гольджи: Серия (стопка) уплощенных мембраносвязанных мешочков (мешочков), участвующих в хранении, модификации и секреции белков (гликопротеинов) и липидов, предназначенных для выхода из клетки (внеклеточные) и использования внутри клетки (внутриклеточный).Аппарат Гольджи изобилует секреторными клетками, такими как клетки поджелудочной железы.
Пузырь Гольджи: Связанное с мембраной тело, которое образуется путем «отпочкования» из аппарата Гольджи. Он содержит белки (гликопротеины), такие как пищеварительные ферменты, и мигрирует к клеточной (плазматической) мембране. Везикулы Гольджи сливаются с клеточной мембраной и выводят свое содержимое наружу клетки посредством процесса, называемого экзоцитозом. Некоторые везикулы Гольджи становятся лизосомами, которые участвуют во внутриклеточном пищеварении.
Пиноцитотический пузырек: Мембранно-связанная вакуоль, образованная особым типом эндоцитоза, называемым пиноцитозом. Плазматическая мембрана инвагинирует (сжимается внутрь), образуя везикулу, которая отделяется и перемещается в цитоплазму. Макромолекулярные капли и частицы диаметром до 2 микрометров попадают в клетку внутри этих пиноцитотических пузырьков. Более крупные частицы (включая бактерии) попадают в особые белые кровяные тельца (фагоциты) посредством формы эндоцитоза, называемого фагоцитозом. Амеба — одноклеточный протист, который поглощает пищу (включая клетки водорослей) путем фагоцитоза.
Лизосома: Мембранно-связанная органелла, содержащая гидролитические (пищеварительные) ферменты. Лизосомы образуются в виде мембраносвязанных везикул (называемых везикулами Гольджи), которые зарождаются из аппарата Гольджи. Они в первую очередь участвуют во внутриклеточном пищеварении. Лизосомы сливаются с пузырьками (небольшими вакуолями), образованными эндоцитозом. Содержимое этих пузырьков переваривается лизосомальными ферментами.Аутопереваривание лизосомами также происходит во время эмбрионального развития. Пальцы человеческого эмбриона изначально перепончатые, но отделены друг от друга лизосомальными ферментами. Клетки в хвосте головастика перевариваются лизосомальными ферментами во время постепенного перехода в лягушку.
Пероксисома: Мембранно-связанная органелла, содержащая специфические ферменты, импортируемые из цитоплазмы (цитозоля). Например, некоторые пероксисомы содержат фермент каталазу, который быстро расщепляет токсичный перекись водорода на воду и кислород.Эту реакцию легко продемонстрировать, полив перекисью водорода сырое мясо или открытую рану.
Гликолиз: Путь анаэробного окисления вне митохондрий, в котором глюкоза окисляется до пирувата с чистым приростом 2 молекулы АТФ. Пируват превращается в 2-углеродную ацетильную группу, которая входит в цикл Кребса в митохондриях.
Митохондрия: Мембраносвязанная органелла и место аэробного дыхания и продукции АТФ.Энергия постепенного окисления глюкозы (так называемого цикла Кребса или лимонной кислоты) используется для производства молекул аденозинтрифосфата (АТФ). Цикл Кребса начинается, когда 2-углеродная ацетильная группа объединяется с 4-углеродной группой с образованием 6-углеродного цитрата. Включая гликолиз (который происходит вне митохондрий), всего 38 молекул АТФ генерируются из одной молекулы глюкозы.

В эукариотических клетках, включая клетки вашего тела, АТФ производится в специальных мембраносвязанных органеллах, называемых митохондриями.Во время этого процесса электроны перемещаются через железосодержащую ферментную систему цитохрома вдоль мембран крист, что приводит к фосфорилированию АДФ (аденозиндифосфат) с образованием АТФ (аденозинтрифосфата). АТФ — это молекула жизненной энергии всех живых систем, которая абсолютно необходима для ключевых биохимических реакций внутри клеток. Фактический синтез АТФ из сочетания АДФ (аденозиндифосфата) с фосфатом (PO ₄) очень сложен и включает механизм, называемый хемиосмосом .Электронный поток генерирует более высокую концентрацию (заряд) положительно заряженных ионов водорода (H +) (или протонов) на одной стороне мембраны. Когда одна сторона мембраны достаточно «заряжена», эти протоны повторно пересекают мембрану через специальные каналы (поры), содержащие фермент АТФ-синтетазу, поскольку образуются молекулы АТФ. В мембранах прокариотических бактериальных клеток АТФ производится аналогичным способом. Фактически, некоторые биологи считают, что митохондрии и хлоропласты в клетках эукариотических животных и растений, возможно, произошли от древних симбиотических бактерий, которые когда-то были захвачены другими клетками в далеком геологическом прошлом.Эта захватывающая идея получила название «Теория эндосимбионтов » (или «Гипотеза эндосимбионтов» для тех, кто настроен более скептически). Хлоропласты и митохондрии имеют внешние фосфолипидные двухслойные мембраны и кольцевые молекулы ДНК, подобные молекулам прокариотических бактериальных клеток. Кроме того, слои тилакоидных мембран в грану хлоропластов удивительно похожи на фотосинтезирующие клетки цианобактерий. Приобретение клеток и геномов от других организмов известно как симбиогенез .Согласно Л. Маргулису и Д. Сагану ( Acquiring Genomes: A Theory of the Origins of Species 2002), симбиогенез — главный фактор в эволюции жизни на Земле. Фактически, автор утверждает, что долгосрочные геномные слияния приводят к гораздо большим эволюционным изменениям, чем мутации ДНК и естественный отбор.

Cristae: Выступающие внутрь, похожие на полки мембраны митохондрий, где электроны проходят вдоль ферментной системы цитохрома.
Хлоропласт: Мембраносвязанная органелла и место фотосинтеза и продукции АТФ в клетках автотрофных растений.Как и митохондрии, хлоропласты содержат собственные кольцевые молекулы ДНК. Фактически, хлоропластная ДНК, включая кодирующий белок ген RBCL, часто используется на уровне семейства, чтобы показать взаимосвязь между родами и видами внутри семейств растений. Интронные области ДНК хлоропластов также используются для построения генеалогических деревьев. Интроны — это участки информационной РНК, которые удаляются перед трансляцией в рибосоме. Сравнительная ДНК различных родов и видов одного семейства растений может быть показана с помощью компьютерных эволюционных деревьев, называемых кладограммами.
Некоторые биологи считают, что митохондрии и хлоропласты в клетках эукариотических животных и растений, возможно, произошли от древних симбиотических бактерий, которые когда-то были захвачены другими клетками в далеком геологическом прошлом. Эта захватывающая идея получила название «Теория эндосимбионтов » (или «Гипотеза эндосимбионтов» для тех, кто настроен более скептически). Хлоропласты и митохондрии имеют внешние фосфолипидные двухслойные мембраны и кольцевые молекулы ДНК, подобные молекулам прокариотических бактериальных клеток.Кроме того, слои тилакоидных мембран в грану хлоропластов удивительно похожи на фотосинтезирующие клетки цианобактерий. Приобретение клеток и геномов от других организмов известно как симбиогенез . Согласно Л. Маргулису и Д. Сагану ( Acquiring Genomes: A Theory of the Origins of Species 2002), симбиогенез — главный фактор в эволюции жизни на Земле. Фактически, автор утверждает, что долгосрочные геномные слияния приводят к гораздо большим эволюционным изменениям, чем мутации ДНК и естественный отбор.
Grana: Область хлоропласта, состоящая из стопок тилакоидных мембран. Это место «световых реакций», где генерируются АТФ и НАДФН ₂. Эти два продукта используются в «темных реакциях», где диоксид углерода превращается («восстанавливается») в глюкозу.
Строма: Область хлоропласта, где происходят «темные реакции». Двуокись углерода (CO ₂) постепенно превращается в глюкозу в результате серии реакций, называемых циклом Кальвина.
Эндоплазматическая сеть: Сложная система мембраносвязанных каналов, простирающихся по всей цитоплазме клеток. Как и в отделении неотложной помощи в больнице, эндоплазматический ретикулум часто обозначают аббревиатурой ER.
Гладкая эндоплазматическая сеть: Не содержит прикрепленных рибосом.
Шероховатая эндоплазматическая сеть: Шипованная (пунктирная) с прикрепленными рибосомами на стороне мембраны, обращенной к цитоплазме.
Рибосома: Органелла, сайт синтеза белка.Рибосома состоит из больших и малых субъединиц, разделенных центральной бороздкой. Нить информационной РНК (м-РНК) входит в бороздку, и рибосома перемещается вдоль м-РНК в направлении от 5 футов до 3 футов. Молекулы транспортной РНК в форме клеверного листа (т-РНК), каждая из которых содержит уникальную аминокислоту, временно присоединяются к м-РНК на рибосоме в процессе, называемом трансляцией. Антикодоны транспортной РНК соединяются с кодонами м-РНК, и аминокислоты связываются вместе посредством синтеза дегидратации. По мере того, как рибосома движется к 3′-концу цепи м-РНК, аминокислотная цепь (полипептид) становится все длиннее и длиннее.Наконец, завершенный полипептид покидает сайт рибосомы и уходит, чтобы стать белком, используемым внутри клетки или секретируемым из клетки. Упрощенные анимированные изображения в формате gif ниже иллюстрируют этот замечательный процесс. Серия из нескольких рибосом, движущихся по одной и той же цепи м-РНК, называется полирибосомой. Рибосомы состоят из рибосомальной РНК и не связаны с мембраной. Они встречаются как в прокариотических, так и в эукариотических клетках. В эукариотических клетках рибосомная РНК синтезируется в ядрышке.Большие и маленькие субъединицы рибосом синтезируются определенными генами. Один ген в ядрышке кодирует меньшую субъединицу рибосомы. Ген называется SSU рДНК или малая субъединица рибосомной ДНК. Базовые последовательности этого гена иногда используются для сравнения таксонов на уровне видов. Результаты сравнительных исследований ДНК с использованием митохондриальной и хлоропластной ДНК иллюстрируются компьютерными эволюционными деревьями, называемыми кладограммами.
Рицин из клещевины ( Ricinus communis ) представляет собой мощный цитотоксический белок, который является смертельным для эукариотических клеток из-за инактивации участков органелл синтеза белка, называемых рибосомами.Всего одна молекула рицина, которая попадает в цитозоль клетки (полужидкая среда между ядром и плазматической мембраной), может инактивировать более 1500 рибосом в минуту и убить клетку. Одна из двух белковых субъединиц рицина (RTA) является смертельным ферментом, который удаляет пурины (такие как аденин) из рибосомной РНК, изменяя таким образом ее молекулярную структуру и функцию.
Ядрышко: Темное тело в ядре, где синтезируется рибосомная РНК. Ядра растений в клетках кончиков корней лука могут иметь несколько ядрышек.
Ядро: Органелла, связанная с мембраной, содержащая хроматин — термин, применяемый ко всем хромосомам вместе, когда они находятся в тонкой (нитевидной) стадии. Во время профазы митоза хромосомы становятся короче и толще и выглядят как отдельные удвоенные тела, называемые «дублетами хромосом».
Клеточная (плазменная) мембрана: Живая мембрана, окружающая цитоплазму всех клеток. Он состоит из фосфолипидного бислоя со встроенными гликопротеинами.В «сэндвич-модели» два слоя фосфолипидов зажаты между двумя слоями белка. Мембраны органелл также состоят из бислоя фосфолипидов, включая вакуоли, ядра, митохондрии и хлоропласты. [Риубосомы не связаны с мембраной.] Гликопротеины, встроенные в плазматические мембраны, включают мембранные транспортные «молекулы-носители» и антигены распознавания клеток. Плазматическая мембрана проницаема для молекул воды за счет осмоса, но не для других молекул и ионов за счет простой диффузии.Ионы проходят через плазматическую мембрану через молекулы-носители за счет активного транспорта и облегченной диффузии. Активный транспорт требует АТФ.
Клеточная стенка: Слой целлюлозы, окружающий плазматическую мембрану растительных клеток. Поскольку клеточная стенка очень пористая, она проницаема для молекул и ионов, которые не могут пройти через плазматическую мембрану путем простой диффузии. Во время плазмолиза клеточная мембрана теряет воду, и ее содержимое сжимается в шар, в то время как внешняя клеточная стенка остается неповрежденной.Кустарники и деревья имеют утолщенную вторичную клеточную стенку, содержащую лигнин, фенольный полимер коричневого цвета, придающий древесине большую прочность и твердость. Железные деревья, такие как lignum vitae, тонут в воде из-за плотности их тяжелых, толстостенных, одревесневших клеток.
Вакуоль: Мембранно-связанный, заполненный жидкостью мешок внутри клеток растений и животных. Сократительные вакуоли простейших, такие как Paramecium , представляют собой специализированные органеллы для удаления избытка воды. Пищевые вакуоли амебы Amoeba переваривают более мелкие клетки, захваченные фагоцитозом.Растительные клетки имеют большие центральные вакуоли, которые занимают большую часть объема клетки.
Большая центральная вакуоль: Мембранно-связанный, заполненный жидкостью мешок, который занимает большую часть объема растительной клетки. По этой причине хлоропласты, ядра и другие органеллы смещаются к периферии цитоплазмы (вокруг центральной вакуоли). Помимо воды, эта большая вакуоль хранит соли, водорастворимые пигменты (антоцианы) и потенциально токсичные молекулы в виде кристаллов.В кристаллическом состоянии оксалаты относительно безвредны для растительной клетки. Кристаллы оксалата кальция могут быть игольчатыми ( кристаллов рафида, ) или многогранными, как блестящий алмаз ( кристаллов друзы, ). Клетки растений с высоким содержанием оксалата кальция могут быть токсичными для человека. Основная причина того, что вольфия (самое маленькое цветущее растение в мире) более приемлемо для человека как источник пищи с высоким содержанием белка, заключается в том, что в ее вакуолях отсутствуют кристаллы рафида, которых много в других рясках ( Lemna и Spirodela ).Сравнительные исследования ДНК хлоропластов показали, что семейство ряски (Lemnaceae) тесно связано с семейством арум (Araceae). Фактически, у членов обоих семейств есть клетки, содержащие большое количество рафидных кристаллов оксалата кальция. Пережевывание листьев культурного арума, называемого «тростник немой» ( Dieffenbachia ), может вызвать затруднения при разговоре и глотании. Симптомы проглатывания включают жгучую боль, воспаление и отек тканей языка, горла и гортани. Протеолитический фермент в листьях, называемый думбкаином, вводится в клетки через микроскопические проколы тысячами игольчатых кристаллов рафида.Тучные клетки (базофилы), особые белые кровяные тельца в соединительной ткани, также могут быть повреждены. При аллергических реакциях сенсибилизированные тучные клетки выделяют жгучие гистамины в пораженные ткани.
Амилопласт (крахмальное зерно): Мембранно-связанная органелла, содержащая концентрические слои крахмала (амилопектина). Эта органелла обычно находится в подземных запасающих органах, таких как клубни (картофель), клубнелуковицы (таро и дашин) и запасные корни (сладкий картофель). Амилопласты также содержатся в бананах и других фруктах.
Центриоли Органеллы, не связанные с мембраной, которые встречаются парами сразу за пределами ядра клеток животных. Каждая центриоль состоит из цилиндра или кольца из 9 наборов триплетов микротрубочек, не имеющих ни одного в середине (шаблон 9 + 0). Во время деления клетки пара центриолей перемещается к каждому концу клетки, образуя полюса митотического веретена. Центриоли также дают начало базальным тельцам, которые контролируют происхождение ресничек и жгутиков в подвижных клетках протистов. В поперечном сечении жгутики и реснички имеют 9 наборов дублетов микротрубочек, окружающих пару одиночных микротрубочек в центре (паттерн 9 + 2).Этот характерный образец также встречается в подвижных клетках высших организмов, таких как человеческая сперма.
Центросома: Организационный центр микротрубочек, который формирует митотическое веретено в делящихся клетках. В клетках животных центросома включает пару центриолей, окруженных расходящимися нитями микротрубочек, называемыми звездочкой.
Микротрубочки: Белковые нити, состоящие из полимера, называемого тубулином. Центросомы животных клеток (включая пару центриолей и лучистую звезду) состоят из микротрубочек.Микротрубочки участвуют в движении клеток, их форме и формировании митотических веретен во время деления клеток (митоза). Некоторые химиотерапевтические препараты против рака вызывают растворение (деполимеризацию) тубулина в микротрубочках, тем самым разрушая митотические веретена и эффективно останавливая деление клеток в опухолевых клетках.
Цитоплазма: Все содержимое клетки внутри плазматической мембраны. Ядро и его содержимое (нуклеоплазма) обычно исключены из цитоплазмы. Полужидкая среда между ядром и плазматической мембраной называется цитозоль .

Обнаружение и сегментация морфологически сложных эукариотических клеток на изображениях флуоресцентной микроскопии с помощью слияния пирамид признаков

Abstract

Обнаружение и сегментация клеток макрофагов на изображениях флуоресцентной микроскопии представляет собой сложную проблему, в основном из-за скопления клеток, различий в форме и морфологической сложности. Мы представляем новый подход глубокого обучения для обнаружения и сегментации клеток, который включает ранее изученные функции ядра.Новое сочетание пирамид признаков для обнаружения и сегментации ядер с пирамидами признаков для обнаружения и сегментации клеток используется для повышения производительности набора данных микроскопических изображений, созданного нами и предоставленного для всеобщего использования, содержащего как ядра, так и сигналы клеток. Наши экспериментальные результаты показывают, что обнаружение и сегментация клеток значительно выигрывают от слияния ранее изученных функций ядра. Предлагаемая архитектура слияния пирамид функций явно превосходит современный подход Mask R-CNN для обнаружения и сегментации ячеек с улучшением относительной средней средней точности до 23.88% и 23,17% соответственно.

Сведения об авторе

Для анализа клеточной инфекции и изменений в морфологии клеток на изображениях флуоресцентной микроскопии требуется надлежащее обнаружение и сегментация клеток. При автоматизированном анализе изображений флуоресцентной микроскопии разделение сигналов в непосредственной близости является сложной задачей. Высокая плотность клеток или кластерные образования увеличивают вероятность таких ситуаций на клеточном уровне. Другое ограничение — обнаружение морфологически сложных клеток, таких как макрофаги или нейроны.Их неопределенная морфология вызывает проблемы с идентификацией при поиске небольших вариаций фиксированных форм. По сравнению с простым сегментированием цитоплазмы, сегментация на основе экземпляров представляет собой гораздо более сложную задачу, поскольку требуется присвоение идентификатора экземпляра клетки каждому пикселю изображения. Мы представляем новый подход глубокого обучения для обнаружения и сегментации клеток, который эффективно использует канал ядра для улучшения сегментации и эффективности обнаружения клеток за счет включения ранее изученных функций ядра.Это достигается за счет слияния пирамид признаков для обнаружения и сегментации ядра. Эффективность оценивается на наборе данных микроскопических изображений, содержащих сигналы как ядра, так и клеток.

Образец цитирования: Korfhage N, Mühling M, Ringshandl S, Becker A, Schmeck B, Freisleben B (2020) Обнаружение и сегментация морфологически сложных эукариотических клеток на изображениях флуоресцентной микроскопии с помощью слияния пирамидных элементов. PLoS Comput Biol 16 (9): e1008179. https: // doi.org / 10.1371 / journal.pcbi.1008179

Редактор: Дина Шнайдман-Духовны, Еврейский университет Иерусалима, ИЗРАИЛЬ

Поступила: 11.10.2019; Одобрена: 22 июля 2020 г .; Опубликовано: 8 сентября 2020 г.

Авторские права: © 2020 Korfhage et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Набор данных доступен по адресу https://box.uni-marburg.de/index.php/s/N934NJi7IsvOphf. Код и модели доступны по адресу https://github.com/umr-ds/feature_pyramid_fusion.

Финансирование: Эта работа была поддержана HMWK (Исследовательский центр LOEWE SYNMIKRO и его исследовательский центр «Технологии скрининга и автоматизации», Исследовательский кластер LOEWE MOSLA и Исследовательский кластер LOEWE Medical RNomics), DFG (SFB / TR- 84 TP C01) и BMBF (например, Med CAPSYS, JPI-AMR, ERACoSysMed2 — SysMed-COPD).Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Это статья о программном обеспечении PLOS по вычислительной биологии .

Введение

Высокопроизводительная клеточная биология включает в себя такие методы, как анализ микроскопических изображений, микроматрицы экспрессии генов или полногеномный скрининг для решения биологических вопросов, которые иначе невозможно решить с помощью более традиционных методов [1].

Тем не менее, флуоресцентной микроскопии часто избегают в экспериментах с высокой пропускной способностью, поскольку полученные данные утомительны для анализа людьми или слишком сложны для анализа с использованием доступных инструментов обработки изображений. Однако флуоресцентная микроскопия дает информацию о субклеточной локализации, поддерживает морфологический анализ и позволяет проводить исследования на уровне отдельных клеток [2].

Ограничивающим фактором автоматического анализа изображений с помощью флуоресцентной микроскопии является разделение сигналов в непосредственной близости, независимо от того, исходят ли сигналы от соседних клеток или отдельных пятен.Высокая плотность клеток или образование кластеров увеличивают вероятность таких ситуаций на клеточном уровне [3], в то время как высокий фон или низкое пространственное разрешение усложняют проблему на уровне сигнала. Другое ограничение — обнаружение морфологически сложных клеток, таких как макрофаги или нейроны. Их неопределенная морфология вызывает проблемы с идентификацией при поиске небольших вариаций фиксированных форм.

Изображения флуоресцентной микроскопии, рассматриваемые в этой статье, получены в результате высокопроизводительного скрининга с целью анализа фенотипических изменений и различий в уровне бактериальной инфекции макрофагов после лечения.Чтобы проанализировать клеточную инфекцию и изменения в морфологии клеток, необходимо надлежащее обнаружение и сегментация клеток. При адгезии к поверхности эти клетки имеют тенденцию образовывать кластеры, демонстрирующие слабые изменения сигнала в областях, прилегающих к контакту клетки с клеткой. Эти ограничения препятствуют проведению надлежащего анализа с помощью обычного программного обеспечения для анализа микроскопии.

По сравнению с простым сегментированием цитоплазмы, сегментация на основе экземпляров представляет собой гораздо более сложную задачу, поскольку требуется присвоение идентификатора экземпляра клетки каждому пикселю изображения.Рис. 1 показывает, что точное разделение и сегментация сгруппированных ячеек без какой-либо дополнительной информации чрезвычайно сложно, если вообще возможно. Даже для специалистов-людей правильное разделение отдельных клеток часто возможно только с использованием информации о ядре. Рис. 1 показывает, что учет сигнала ядра значительно облегчает идентификацию отдельных клеток.

В этой статье подход глубокого обучения к обнаружению и сегментации клеток, основанный на архитектуре сверточной нейронной сети (CNN), применяется к изображениям флуоресцентной микроскопии, содержащим каналы для ядер и клеток.Вклады статьи следующие:

Мы предоставляем новый набор данных о клетках макрофагов для публичного использования, в том числе ограничивающие прямоугольники и маски сегментации для экземпляров клеток и ядер.
Мы используем информацию о ядре в подходе глубокого обучения для улучшения обнаружения и сегментации клеток. Канал ядра используется для улучшения качества обнаружения и сегментации клеток. Насколько нам известно, это первый подход глубокого обучения, который использует дополнительную информацию ядра для улучшения обнаружения и сегментации клеток.
Мы представляем архитектуру CNN, основанную на Mask R-CNN, и новую схему слияния пирамид функций. Эта архитектура CNN показывает превосходную производительность с точки зрения средней средней точности по сравнению с ранним слиянием сигналов ядра и клетки. Он явно превосходит современную систему Mask R-CNN [4], применяемую для обнаружения и сегментации клеток, с улучшением относительной средней средней точности до 23,88% и 23,17% соответственно.

Наш подход связан с несколькими подходами к сегментации экземпляров для изображений флуоресцентной микроскопии.Методы, не основанные на глубоком обучении, такие как алгоритмы вырезания графов [5–9], обычно борются с морфологически сложными объектами. Точно так же другие методы либо рассматривают ядра [5, 10, 11], либо сегментируют объекты аналогичного размера и в основном круглые [12] или различной формы [13, 14]. В частности, все эти методы рассматривают только один сигнал, будь то клетка или ядро. Метод, использующий информацию ядра вместе с клеточным сигналом, описан Held et al. [15] и Wenzel et al. [16]. Их алгоритм сегментации использует набор быстроходных уровней [17], т.е.е., классический метод компьютерного зрения, не основанный на методах машинного обучения. Более поздний подход, предложенный Аль-Кофахи и др. [18] уточняет сегментацию ядра на основе глубокого обучения с помощью алгоритма засеянного водораздела для сегментации клеток.

Последние алгоритмы сегментации на основе CNN можно условно разделить на две группы. Алгоритмы первой группы выполняют полную сегментацию изображения и требуют дополнительной постобработки для применения к сегментации экземпляров [19–21]. Хорошо известным примером биомедицинской сегментации изображений является архитектура U-Net [22].Однако такие методы не работают в случае кластерных ячеек. Из-за небольшого количества неправильно классифицированных пикселей соседние ячейки объединяются в одну ячейку, что снижает производительность обнаружения.

По этой причине мы считаем методы второй группы алгоритмов сегментации на основе CNN более подходящими для наших данных. Эти методы выполняют обнаружение с последующей сегментацией, т. Е. Обнаруженные ограничивающие рамки сегментируются, а не все изображение. Например, van Valen et al. [23] используют обнаружение объектов и выполняют сегментацию ограничивающей рамки на следующем этапе.Akram et al. [24] описывают архитектуру CNN с использованием объединения областей интереса (RoI) для обнаружения ячеек и сегментации на основе экземпляров. Недавно Mask R-CNN [4], основанная на Faster R-CNN [25] с пирамидами признаков [26], достигла самых современных результатов в обнаружении и сегментации объектов естественного изображения. Следовательно, наш подход к обнаружению и сегментации ядер и клеток основан на Mask R-CNN. Однако, в отличие от недавних работ по применению Mask R-CNN для решения ряда проблем сегментации в биомедицинской визуализации, включая сегментацию ядра [27–29], мы расширяем архитектуру для удовлетворения требований наборов данных, содержащих как сигналы клеток, так и ядра.

Дизайн и реализация

Изображения флуоресцентной микроскопии, используемые в нашей работе, собираются в рамках высокопроизводительного скрининга для выявления методов лечения, которые влияют на бактерию Legionella pneumophila и модифицируют инфекцию макрофагов человека. Микроскопические изображения не только позволяют оценить репликацию бактерий, но также позволяют исследовать морфологические изменения.

Подготовка клеток и получение изображений

Моноцитарные клетки THP-1 получали из АТСС, инокулировали из культуры при -80 ° C и пассировали в среде RPMI-1640 с 10% фетальной телячьей сывороткой (Biochrom) при 37 ° C и 5% CO ₂.Количество использованных пассажей клеток находилось в диапазоне от 5 до 14. Клетки высевали в 100 мкл мкл на 96-луночные планшеты Sensoplate Plus (Greiner Bio-One) в концентрации 1,45 × 10 ⁴ клеток на лунку. Дифференцировку макрофагов индуцировали через 24 часа после посева путем добавления 20 нМ форбол 12-миристат 13-ацетата (PMA; Sigma-Aldrich) на 24 часа. После обновления среды клетки инфицировали GFP-экспрессирующим Legionella pneumophila штамма Corby при множественности инфицирования 20 в течение 16 часов.Для заражения бактерии высевали на агар BCYE, инкубировали в течение 3 дней при 37 ° C и 5% CO ₂, ресуспендировали и добавляли к макрофагам [30]. После заражения клетки промывали, фиксировали 4% параформальдегидом в течение 15 минут и повышали проницаемость 0,1% Triton X-100 в течение 10 минут. Окрашивание клеток достигали с помощью HCS CellMask Red (2 μ г / мл; Thermo Fisher Scientific) и Hoechst 33342 (2 μ г / мл; Invitrogen) в течение 30 мин.

Изображения были получены с помощью автоматического флуоресцентного микроскопа Nikon Eclipse Ti-E с объективом 20x (Nikon CFI Plan Apo VC 20X) и камеры Nikon Digital Sight DS-Qi1Mc.Наконец, изображения были преобразованы в формат TIFF с помощью плагина Fiji / ImageJ Bio-Formats.

Всего было собрано несколько сотен тысяч трехканальных изображений размером 1280 × 1024 пикселей.

Набор данных о клетках макрофагов

Для нашего эталонного набора данных было отобрано 82 репрезентативных изображения, дополненных достоверной информацией биомедицинским исследователем. В нашей работе интерес представляют только ядро и клеточные каналы.

Эти 82 двухканальных изображения были случайным образом разделены на обучающий набор, содержащий 64 изображения, и тестовый набор, содержащий 18 изображений.В то время как обучающий набор содержит 2044 клетки и 2081 ядро, тестовый набор содержит 508 клеток и 514 ядер. Несоответствие между количеством экземпляров клеток и ядер связано с тем, что пограничные клетки не полностью видны на изображениях. Кроме того, некоторые клетки находятся в своей митотической фазе, то есть в одной клетке может встречаться несколько ядер.

Создание наземных меток для задач сегментации вручную занимает очень много времени. Поэтому мы сгенерировали основные маски сегментации для экземпляров клеток и ядер в двухэтапном процессе.На первом этапе были применены классические алгоритмы компьютерного зрения для создания начальной сегментации с использованием подхода на основе порогов и функций обработки контуров из библиотеки OpenCV [31] для поиска экземпляров клеток и ядер. Кроме того, структуры этих экземпляров были проанализированы, и клетки с более чем одним ядром были разделены аналогично сегментации Вороного, где каждый пиксель клетки привязан к ближайшему ядру. На втором этапе эти сегменты были уточнены вручную с помощью инструмента обработки изображений, разработанного для научных многомерных изображений, под названием Fiji / ImageJ [32].Большинство наших ручных исправлений были необходимы от ячейки до границ ячеек.

Чтобы сегментировать клетки макрофагов, мы следуем подходу сегментации на основе экземпляров, вводя новую архитектуру нейронной сети, основанную на Mask R-CNN. Он сочетает в себе особенности ядра и клетки в схеме слияния пирамиды. Архитектура Mask R-CNN [4] является расширением Faster R-CNN [25], которое предсказывает ограничивающие рамки с вероятностями классов и дополнительными масками сегментации на основе экземпляров.

Подобно Faster R-CNN, Mask R-CNN является двухэтапным методом.На первом этапе сеть предложений регионов (RPN) используется для поиска предложений по объектам (интересующие регионы, RoI). Таким образом, прогнозируются ограничивающие рамки кандидатов вместе с оценками объектности. На втором этапе для этих возможных ограничивающих рамок извлекаются признаки с помощью слоя RoI Align, который вычисляет карты признаков фиксированного размера посредством билинейной интерполяции. На основе этих карт характеристик возможные ограничивающие рамки уточняются, классифицируются и сегментируются с использованием соответственно регрессии, классификации и сегментирования.Функции двух этапов являются общими в базовой архитектуре для улучшения времени выполнения. Архитектура магистрали CNN обычно предварительно обучается задаче классификации изображений. Общая нейронная сеть настраивается и обучается от начала до конца с использованием многозадачной потери L = L _box + L _cls + L _маска, где L _{прямоугольник} — потери регрессии ограничивающего прямоугольника, L _cls — потери классификации и L _маска — потеря маски (т.е.е., на пиксельный сигмоид с двоичными потерями) соответственно.

Для повышения производительности обнаружения и сегментации в областях малых объектов, Mask R-CNN использует сеть пирамид функций (FPN) [26], нисходящую архитектуру с боковыми подключениями к магистральным слоям для построения высокоуровневых семантических карт признаков на все весы. Карты характеристик для регрессии, классификации и сегментации ограничивающих прямоугольников-кандидатов извлекаются из уровня пирамиды в соответствии с размерами ограничивающего прямоугольника. Ограничительные рамки большего размера назначаются более высоким уровням пирамиды, а прямоугольники меньшего размера — более низким уровням, соответственно.На рис. 2 базовая архитектура Mask R-CNN выделена зеленым.

Рис. 2. Пирамида признаков слияния признаков ядра.

Предварительно обученные признаки ядра (фиолетовый) объединяются с признаками пирамиды признаков в модели обнаружения и сегментации клеток (зеленый) либо путем конкатенации, либо сложения.

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008179.g002

Остальная часть этого раздела организована следующим образом. Сначала мы опишем используемую магистральную CNN.Затем представлена новая сетевая архитектура, использующая схему слияния пирамид для интеграции функций ядра для обнаружения и сегментации клеток.

Кроме того, вводится взвешенная потеря сегментации, чтобы сфокусировать процесс обучения на трудных для сегментации пикселях на границах ячеек. Наконец, мы описываем этапы постобработки для дальнейшего улучшения результатов обнаружения и сегментации.

Сокращенная магистраль ResNet-50

Остаточные нейронные сети

(ResNet) [33] обеспечивают высочайшую производительность в задачах классификации естественных изображений и обнаружения объектов.Из-за ограниченного числа классов объектов (например, клеток или ядер), пониженного фонового шума изображений флуоресцентной микроскопии по сравнению с естественными изображениями и требований времени выполнения, вызванных экспериментами с высокой пропускной способностью, сокращенный ResNet-50 используется в качестве магистральная архитектура для нашей сети сегментации. Чтобы ускорить обучение, количество фильтров, а также количество строительных блоков в архитектуре ResNet было уменьшено вдвое, что привело к примерно в десять раз меньшим параметрам по сравнению с исходным ResNet-50.В таблице 1 подробно показана уменьшенная архитектура ResNet-50. Эта архитектура была обучена классификации изображений. Предварительно обученная сеть для изображений RGB здесь не подходит, так как входы — это одноканальные изображения для ядер и клеток соответственно. Таким образом, мы преобразовали набор данных ImageNet [34] в оттенки серого. Основываясь на 1-канальном наборе данных ImageNet, базовая модель была обучена для 120 эпох с использованием пакетной нормализации [35].

Слияние пирамид элементов

На рис. 3 показаны архитектуры для сегментации клеток на основе экземпляров с использованием различных способов интеграции информации ядра.Архитектура на рис. 3а вообще не содержит никакой информации о ядре. По сути, это маска R-CNN, обученная на масках ячеек для обнаружения объектов одного класса. Подобно ранней схеме слияния, изображение ядра добавляется в качестве дополнительного канала к изображению клетки и подается непосредственно в Mask R-CNN (рис. 3b). Однако эта архитектура не может использовать доступную достоверную информацию для ядра канала во время процесса обучения.

Ядра

обычно имеют схожие формы и размеры, и в большинстве случаев они четко отделимы друг от друга по сравнению с внешним видом клеток макрофагов.Поэтому мы разработали нашу модель сегментации клеток в два этапа. На первом этапе мы обучаем модель для сегментации ядра, чтобы получить полезные функции ядра для задачи сегментации клетки (рис. 2, фиолетовый). Эта архитектура Mask R-CNN, использующая пирамиды функций на основе сокращенной магистрали ResNet-50, обучена для сегментации ядра.

На втором этапе изученные особенности FPN задачи сегментации ядра включаются в архитектуру сегментации клеток с использованием слияния пирамид признаков (FPF).На каждом уровне пирамиды функций мы получаем стек активаций, который объединяется в архитектуру сегментации ячеек в соответствующем масштабе. Это означает, что на каждом этапе пирамиды признаков доступны предварительно обученные признаки ядер клеток, которые можно использовать во время обучения в дополнение к картам признаков для сегментации клеток (рис. 2, зеленый цвет). За исключением пирамид слитых признаков, архитектура основы для сегментации клеток такая же, как у ResNet-50, что и для сегментации ядра.

Мы также оценили две операции слияния для остаточных и боковых соединений: конкатенацию и сложение.Параметры объединенного ядра фиксируются во время обучения сегментации клеток, что позволяет нам комбинировать обе модели во время вывода для одновременного прогнозирования масок сегментации ядра и клетки. Окончательная модель сегментации клеток имеет два входа: изображение ядра и изображение цитоплазмы. Архитектура модели была реализована в Tensorflow [36] и основана на реализации Mask R-CNN [37].

Взвешенная потеря сегментации

Поскольку сложнее сегментировать пиксели на границах ячеек, особенно в кластерах ячеек, мы применили схему взвешивания для потери маски, чтобы сфокусировать модель на краях ячеек.Взвешивание аналогично взвешиванию, используемому Ronneberger et al. [22]. Придавая больший вес краям, модель должна научиться более точно предсказывать контуры ячеек, что требует точных и последовательных масок сегментации. Мы вычислили гауссову размытую матрицу весов на основе контуров ячеек в маске сегментации полного изображения. Функция размытия по Гауссу для пикселей x , y определяется как с горизонтальным расстоянием x и вертикальным расстоянием y от начала координат.Мы использовали ядро 25 × 25 и стандартное отклонение σ = 5. Используя матрицу весов, пиксели около граничных пикселей взвешиваются до двух раз выше, чем обычные пиксели, то есть пиксели внутри ячеек. Рис. 4 (d) показывает визуализацию урожая из матрицы весов на основе контуров, вычисленных на рис. 4 (b). Обрезка соответствует маске экземпляра на рис. 4 (c). Он используется для взвешивания потерь маски для предложения коробки, обработанного в ветви маски.

Постобработка

Для дальнейшего повышения производительности обнаружения и сегментации ячеек выполняются следующие шаги постобработки.Во-первых, методы обработки контуров из библиотеки OpenCV используются для обнаружения областей ядра, которые перекрываются более чем одной клеткой. В этом случае объединяются соответствующие маски сегментации ячеек. Во-вторых, метод сегментации на основе порога применяется для поиска областей ячеек, не покрытых масками сегментации на основе экземпляров из-за редко возникающих ложных срабатываний или смещенных ограничивающих рамок. Следовательно, прогнозируемые маски сегментации вычитаются из сегментации на основе пороговых значений, морфологические операции и обработка контуров применяются для обнаружения областей, а области, размер которых меньше заранее определенного порога, отбрасываются.Остальные регионы обрабатываются следующим образом:

Область добавляется в ячейку, если ее можно подключить к соответствующему экземпляру ячейки.
Регион отбрасывается, если он подключен к нескольким экземплярам ячеек.
В противном случае создается новый экземпляр ячейки.

В-третьих, области ядра, которые не полностью покрыты областями клетки, используются либо для увеличения перекрывающейся области клетки, либо для создания новой клетки с той же формой, что и ядро.

Однако, чтобы обеспечить справедливое сравнение, в экспериментах не проводилась постобработка по сравнению с другими методами.

Результаты

В этом разделе исследуется производительность трех сетевых архитектур, показанных на рис. Мы дополнительно сравниваем производительность с производительностью U-Net, чтобы оценить, насколько хорошо работает сегментация без обнаружения (U-Net) по сравнению с обнаружением и сегментацией с архитектурами Mask R-CNN.Чтобы обучить архитектуру U-Net, мы настроили взвешивание промежутков между соседними ячейками (или ядрами, соответственно), чтобы добиться лучших результатов на соответствующих наборах данных, чем с настройками, использованными в исходной статье [22]. Другие параметры обучения, такие как скорость обучения и количество эпох, также были оптимизированы для достижения наилучших результатов. Поскольку модель U-Net не возвращает ограничивающие прямоугольники, контуры ячеек использовались для получения ограничивающих прямоугольников. В пользу U-Net контуры внутри контуров и очень маленькие ограничивающие рамки были проигнорированы в нашей оценке.Кроме того, мы сравниваем производительность со Stardist [12], который обеспечивает самые современные результаты сегментации ядра.

Сначала исследуется архитектура Mask R-CNN на рис. 3a. Без какой-либо информации о ядрах ожидается, что его производительность будет ниже, чем для других архитектур.

Во-вторых, чтобы убедиться, что включение информации ядра действительно полезно, Mask R-CNN расширяется, чтобы принять дополнительный входной канал (рис. 3b). Это простой способ включения информации ядра.Однако он не использует доступные маски сегментации наземной достоверности для ядер.

В-третьих, оценивается предложенная архитектура слияния пирамиды признаков, показанная на рис. 3c, где признаки пирамиды предварительно обученной модели ядра объединяются с признаками клетки с использованием схемы слияния пирамиды. В рамках этой схемы слияния оцениваются две операции слияния: конкатенация и сложение. Недавняя работа по изучению архитектур CNN предполагает, что операции сложения во многих случаях более полезны, чем операции конкатенации [38].Кроме того, архитектуры слияния пирамид признаков оцениваются в сочетании с взвешенными потерями сегментации, описанными выше.

Уровни магистральной архитектуры были инициализированы предварительно обученными весами из задачи классификации изображений с использованием набора данных ImageNet. Во всех экспериментах для FPF использовались одни и те же предварительно натренированные веса. Для архитектуры на рис. 3b с двумя входными каналами предварительно обученные веса первого сверточного слоя были дублированы и уменьшены вдвое, чтобы не нарушать зависимости весов последующих слоев.

Во всех экспериментах с FPF применялся один и тот же график обучения со скоростью обучения 0,001, импульсом 0,9 и коэффициентом уменьшения веса 0,0001. График обучения следующий: помимо предварительно обученной сегментации магистрали, головы регрессии и классификации обучаются для 100 000 итераций. Затем все слои магистрали глубже conv4 обучаются еще на 250 000 итераций. Наконец, вся сеть обучается на 500 000 итераций со сниженной скоростью обучения 10 ⁻⁴.Потери регрессии и потери маски взвешиваются с коэффициентом 2.

Все модели сегментации, за исключением конфигурации с двумя входными каналами, были обучены на одноканальных входных изображениях 512 × 512. В процессе обучения к обучающим изображениям применялось увеличение данных, что увеличивает количество обучающих изображений до 497, 355 размером 512 × 512 для каждого канала, содержащего 3, 557, 425 ядер в 4, 288, 104 ячейках. Варианты архитектуры FPF используют одну и ту же модель для функций ядра.Он был обучен с использованием того же ранее описанного расписания обучения для моделей сегментации клеток.

Все модели оценивались на тестовом наборе данных, описанном выше. Кроме того, чтобы убедиться, что FPF работает лучше, особенно для кластерных ячеек, мы создали подмножество тестового набора данных. Это подмножество содержит все кластеры ячеек, встречающиеся на тестовых изображениях, но не отдельные ячейки. Полученные 78 изображений имеют размер 256 × 256 пикселей. Каждое изображение содержит как минимум один кластер из двух или более ячеек.Всего набор данных содержит 255 ячеек с 258 ядрами.

Результаты обнаружения и сегментации

Во-первых, мы оценили производительность модели ядра, используемой в архитектурах FPF (как описано в таблице 1), Stardist и U-Net. В таблице 2 показаны результаты как для обнаружения, так и для сегментации с точки зрения AP на тестовых изображениях ядер. Результаты обнаружения и сегментации аналогичны, так как большинство ядер круглые и изолированные. Однако в некоторых случаях ядра оказываются смежными.Эти экземпляры трудно разделить для U-Net, который не может быть обучен обнаружению экземпляров перед сегментацией. Stardist работает немного лучше для сегментации, в то время как Mask-RCNN работает немного лучше для обнаружения.

Затем производительность архитектуры без какой-либо информации о ядре, архитектура с двумя входными каналами и архитектуры FPF оцениваются для обнаружения и сегментации ячеек. Далее ⊙ используется для объединения, а ⊕ — для сложения. Эксперименты проводятся на всем наборе тестовых данных ячеек, а также на подмножестве тестовых данных ячеек, которое содержит исключительно сгруппированные ячейки, чтобы более внимательно изучить те экземпляры, которые трудно обнаружить и сегментировать.

баллов AP для обнаружения и сегментации в наборе данных тестирования ячеек показаны в таблицах 3 и 4 соответственно. Как и ожидалось, эффективность сегментации клеток намного хуже, когда знания о ядрах вообще не учитываются. Просто добавив еще один входной канал для сигнала ядра в Mask R-CNN (см. Рис. 3b), можно достичь значительно лучших результатов. Для модели U-Net тот же метод используется для интеграции канала ядра, т.е. модель имеет два, а не один входной канал.У архитектуры U-Net для набора данных тестирования ячеек два недостатка. Во-первых, он не может использовать доступную наземную истинность ядер напрямую, а во-вторых, в этом наборе данных даже больше трудно разделимых сигналов, чем в наборе данных ядра. Поскольку Stardist обучен только сегментации клеток, он не может использовать информацию о ядрах. Однако Stardist по-прежнему работает хуже, чем модель Mask R-CNN без информации о ядре. По сравнению с показателями Stardist на тестовом наборе ядер, это, скорее всего, вызвано неправильной формой ячеек и сгруппированных ячеек.

FPF работает лучше, чем просто использование дополнительного входа для Mask R-CNN. Однако это не зависит от операции слияния: слияние функций путем конкатенации или добавления приводит к аналогичной производительности. Показатели AP для обнаружения (таблица 3) и сегментации (таблица 4) аналогичны для всех конфигураций слияния пирамид. Хотя средняя производительность AP немного лучше для обеих архитектур, обученных с учетом взвешенных потерь, более высокий вес краев на промежутках между ячейками и пикселями, близкими к границе, в функции потерь не приводит к значительному увеличению производительности ни при обнаружении, ни при сегментации .По сравнению со средней AP модели без какой-либо информации о ядре, наиболее эффективная архитектура FPF (FPF ⊕ со взвешенными потерями) обеспечивает прирост производительности 10,25%. По сравнению с моделью с входным каналом ядра, относительный прирост производительности составляет 3,02%. Точно так же прирост производительности для обнаружения составляет 10,48% (без ядра) и 3,5% (входной канал ядра). Подробная оценка, включая количество истинных положительных (TP), ложноположительных (FP) и истинно отрицательных (FN) результатов сегментации для порога IoU, равного 0.75 показано в Таблице 5.

Превосходная производительность архитектур FPF становится очевидной, когда они оцениваются на подмножестве сгруппированных ячеек (таблицы 6 и 7): относительное улучшение производительности на 23,88% (без ядра) и 4,43% (входной канал ядра) для обнаружения с точки зрения означает AP. На рис. 6 показаны результаты сегментации сгруппированных ячеек. На рис. 7 показана визуализация масок сегментации, предсказываемых моделью без информации о ядре, с каналом ядра и наиболее эффективной архитектурой FPF.

Рис 7. Визуализация сегментации сгруппированных ячеек.

Вверху: сигнал ядра (a), сигнал цитоплазмы (b) и базовая истинная сегментация (c). Внизу: сегменты экземпляров, предсказанные для модели без информации о ядре (d), с каналом ядра (e) и FPF ⊕ с взвешенными потерями (f).

https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008179.g007

Аналогично для сегментации FPF ⊕ с взвешенными потерями работает лучше. Относительное улучшение производительности — 23.17% по сравнению с моделью без информации о ядре и 4,16% по сравнению с моделью с входным каналом ядра, как с точки зрения среднего AP. На рис. 8 показан пример сегментации, выполняемой FPF ⊕ с взвешенными потерями на кластере макрофагов. Эксперименты показывают, что U-Net здесь не подходит, а архитектура FPF на основе экземпляров работает намного лучше. Хотя Stardist хорошо работает для сегментации ядра, производительность значительно ниже для сегментации клеток.

С помощью дополнительной постобработки среднее значение AP обнаружения в наборе данных сгруппированных ячеек улучшено до 0.65, а среднее значение AP сегментации увеличивается до 0,682. Для среднего AP обнаружения это относительное улучшение на 31,58% (без ядра) и на 10,92% (входной канал ядра). Для среднего значения AP сегментации это относительное улучшение на 24,45% (без ядра) и на 5,25% (входной канал ядра).

Время выполнения модели FPF составляет около 222 мс на изображение при использовании Tensorflow Serving на сервере с видеокартой Nvidia Geforce GTX 1080 Ti.

Доступность и будущие направления

В этой статье мы представили новый подход к глубокому обучению для обнаружения и сегментации клеток, основанный на слиянии ранее обученных функций ядра на различных уровнях пирамиды функций.Предлагаемая архитектура слияния пирамид функций явно превосходит современный подход Mask R-CNN для обнаружения и сегментации ячеек на нашем сложном наборе данных с кластеризацией ячеек с относительным повышением средней точности до 23,88% и 23,17% соответственно. В сочетании с этапом постобработки результаты могут быть дополнительно улучшены до 31,58% для обнаружения и 24,45% для сегментации соответственно.

Код, набор данных и модели общедоступны. Набор данных доступен по адресу https: // box.uni-marburg.de/index.php/s/N934NJi7IsvOphf. Код и модели доступны по адресу https://github.com/umr-ds/feature_pyramid_fusion.

Есть несколько направлений для будущей работы. Во-первых, может быть интересным совместное использование весов позвоночника для построения модели, которую можно обучить от начала до конца для обнаружения и сегментации ядра / клетки. С этой целью отдельные заголовки Mask R-CNN для ядер и клеток должны быть присоединены к архитектуре для создания, регрессии, классификации и сегментации предложения области.Во-вторых, необходимо исследовать интеграцию потери сегментации всего изображения в дополнение к обнаружению и потере сегментации на основе экземпляров. В-третьих, оптимизация стратегий выборки якорных ящиков для ядер и клеток может привести к дальнейшему повышению производительности.

Ссылки

1. Рейтер Дж. А., Спейсек Д. В., Снайдер М. П.. Технологии высокопроизводительного секвенирования. Молекулярная клетка. 2015. 58 (4): 586–597. pmid: 26000844
2. Usaj MM, Styles EB, Verster AJ, Friesen H, Boone C, Andrews BJ.Высококачественный скрининг для количественной клеточной биологии. Тенденции в клеточной биологии. 2016; 26 (8): 598–611. pmid: 27118708
3. Чен X, Чжу Y, Ли Ф, Чжэн З.Й., Чанг Э.С., Ма Дж. И др. Точная сегментация соприкасающихся клеток на изображениях многоканальной микроскопии с кластеризацией на основе геодезического расстояния. Нейрокомпьютеры. 2015; 149: 39–47.
4. He K, Gkioxari G, Dollár P, Girshick R. Mask R-CNN. В: IEEE Int. Conf по компьютерному зрению (ICCV). IEEE; 2017. с. 2980–2988.
5.Аль-Кофахи Ю., Лассуед В., Ли В., Ройзам Б. Улучшенное автоматическое обнаружение и сегментация ядер клеток на гистопатологических изображениях. IEEE Transactions по биомедицинской инженерии. 2010. 57 (4): 841–852. pmid: 19884070
6. Abreu A, Frenois FX, Valitutti S, Brousset P, Denèfle P, Naegel B и др. Оптимальный разрез минимального остовного дерева для трехмерной сегментации ядер клеток. В: 10-е Междунар. Symp. по обработке и анализу изображений и сигналов. IEEE; 2017. с. 195–199.
7.Димопулос С., Майер К.Э., Рудольф Ф., Стеллинг Дж. Точная сегментация клеток на микроскопических изображениях с использованием образцов мембран. Биоинформатика. 2014. 30 (18): 2644–2651. pmid: 24849580
8. Кайседо Дж. К., Гудман А., Кархос К. В., Чимини Б. А., Акерман Дж., Хагиги М. и др. Сегментация ядра в экспериментах по визуализации: Data Science Bowl 2018. Природные методы. 2019; 16 (12): 1247–1253. pmid: 31636459
9. Кайседо Дж. К., Рот Дж., Гудман А., Беккер Т., Кархос К. В., Бройсин М. и др.Оценка стратегий глубокого обучения для сегментации ядра на флуоресцентных изображениях. Цитометрия, часть A. 2019; 95 (9): 952–965. pmid: 31313519
10. Cheng J, Rajapakse JC и др. Сегментация кластерных ядер с маркерами формы и функцией маркировки. IEEE Trans по биомедицинской инженерии. 2009. 56 (3): 741–748. pmid: 19272880
11. Гудла П.Р., Нанди К., Коллинз Дж., Миберн К., Мистели Т., Локетт С. Высокопроизводительная система для сегментации ядер с использованием многомасштабных методов.Цитометрия, часть A. 2008; 73 (5): 451–466. pmid: 18338778
12. Шмидт У., Вейгерт М., Броддус Ч., Майерс Г. Обнаружение клеток с помощью выпуклых звездообразных многоугольников. Вычисление медицинских изображений и компьютерное вмешательство (MICCAI). 2018.
13. Солис-Лемус Дж. А., Страмер Б., Слабо Дж., Рейес-Альдасоро СС. Сегментация и анализ формы макрофагов с помощью анализа угловой диаграммы. Журнал визуализации. 2017; 4 (1): 2.
14. Амат Ф., Лемон В., Моссинг Д.П., Макдол К., Ван И, Брэнсон К. и др.Быстрая и точная реконструкция клеточных линий по данным крупномасштабной флуоресцентной микроскопии. Природные методы. 2014; 11 (9): 951. pmid: 25042785
15. Held C, Wenzel J, Webel R, Marschall M, Lang R, Palmisano R и др. Использование мультимодальной информации для сегментации флуоресцентных микрофотографий с применением в вирусологии и микробиологии. В: IEEE Int. Конф. по инженерии в медицине и биологии. IEEE; 2011. с. 6487–6490.
16. Венцель Дж., Хельд С., Палмизано Р., Тойфель С., Дэвид Дж. П., Виттенберг Т. и др.Измерение TLR-индуцированного распространения макрофагов с помощью автоматического анализа изображений: дифференциальная роль Myd88 и MAPK в ранних и поздних ответах. Границы физиологии. 2011; 2: 71. pmid: 22028692
17. Сетиан Дж. А. Методы набора уровней и методы быстрого перехода: развивающиеся интерфейсы в вычислительной геометрии, механике жидкости, компьютерном зрении и материаловедении. т. 3. Издательство Кембриджского университета; 1999.
18. Аль-Кофахи Ю., Зальцман А., Грейвс Р., Маршалл В., Русу М.Алгоритм на основе глубокого обучения для двумерной сегментации клеток на микроскопических изображениях. BMC Bioinformatics. 2018; 19 (1): 1–11. pmid: 30285608
19. Лонг Дж., Шелхэмер Э., Даррелл Т. Полностью сверточные сети для семантической сегментации. В: IEEE Conf. по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2015. с. 3431–3440.
20. Но Х, Хонг С., Хан Б. Изучение сети деконволюции для семантической сегментации. В: IEEE Int. Конф. по компьютерному зрению; 2015. с. 1520–1528.
21.Бадринараян В., Кендалл А., Чиполла Р. Сегнет: Архитектура глубокого сверточного кодера-декодера для сегментации изображений. IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 2017; 39 (12): 2481–2495. pmid: 28060704
22. Роннебергер О., Фишер П., Брокс Т. U-net: Сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений. В: Int. Конф. по медицинской обработке изображений и компьютерному вмешательству. Springer; 2015. с. 234–241.
23. Ван Вален Д.А., Кудо Т., Лейн К.М., Маклин Д.Н., Квач Н.Т., ДеФелис М.М. и др.Глубокое обучение автоматизирует количественный анализ отдельных клеток в экспериментах по визуализации живых клеток. Вычислительная биология PLoS. 2016; 12 (11). pmid: 27814364
24. Акрам С.У., Каннала Дж., Эклунд Л., Хейккиля Дж. Сеть предложений по сегментации клеток для анализа микроскопических изображений. В: Глубокое обучение и маркировка данных для медицинских приложений. Springer; 2016. с. 21–29.
25. Рен С., Хе К., Гиршик Р., Сан Дж. Быстрее R-CNN: На пути к обнаружению объектов в реальном времени с помощью сетей предложения регионов.В: Достижения в системах обработки нейронной информации; 2015. с. 91–99.
26. Lin TY, Dollár P, Girshick R, He K, Hariharan B, Belongie S. Особенности пирамидальных сетей для обнаружения объектов. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. т. 1; 2017. с. 4.
27. Sompawong N, Mopan J, Pooprasert P, Himakhun W., Suwannarurk K, Ngamvirojcharoen J, et al. Автоматизированный скрининг на рак шейки матки по мазку Папаниколау с использованием глубокого обучения. Материалы ежегодной международной конференции IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, EMBS.2019; п. 7044–7048.
28. Джонсон JW. Автоматическая сегментация ядра с помощью Mask-RCNN. В кн .: Научно-информационная конференция. Springer; 2019. стр. 399–407.
29. Вуола А.О., Акрам С.У., Каннала Дж. Маск-RCNN и U-net ансамбли для сегментации ядер. В: 16-й Международный симпозиум IEEE по биомедицинской визуализации 2019 г. (ISBI 2019). IEEE; 2019. стр. 208–212.
30. Юнг А.Л., Херкт С.Е., Шульц К., Болте К., Зайдель К., Шеллер Н. и др. Инфекция Legionella pneumophila по-разному активирует клетки-свидетели посредством везикул бактерий и клеток-хозяев.Научные отчеты. 2017; 7 (1): 6301. pmid: 28740179
31. Брадски Г. Библиотека OpenCV. Журнал программных средств доктора Добба. 2000.
32. Schindelin J, Arganda-Carreras I, Frize E, Kaynig V, Longair M, Pietzsch T. и др. Фиджи: платформа с открытым исходным кодом для анализа биологических изображений. Природные методы. 2012. 9 (7): 676–682. pmid: 22743772
33. He K, Zhang X, Ren S, Sun J. Глубокое остаточное обучение для распознавания изображений. В: IEEE Conf.по компьютерному зрению и распознаванию образов; 2016. с. 770–778.
34. Дэн Дж., Донг В., Сочер Р., Ли Л. Дж., Ли К., Фей-Фей Л. Imagenet: крупномасштабная иерархическая база данных изображений. В: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов. IEEE; 2009. с. 248–255.
35. Иоффе С., Сегеди С. Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариантного сдвига. В: Int. Конф. по машинному обучению; 2015. с. 448–456.
36. Абади М., Бархам П., Чен Дж., Чен З., Дэвис А., Дин Дж. И др.TensorFlow: система для крупномасштабного машинного обучения. В: Симпозиум USENIX по разработке и внедрению операционных систем. т. 16; 2016. с. 265–283.
37. Абдулла В. Маска R-CNN для обнаружения объектов и сегментации экземпляров на Keras и TensorFlow; 2017. https://github.com/matterport/Mask_RCNN.
38. Лю Ч., Зоф Б., Шленс Дж., Хуа В., Ли Л.Дж., Фей-Фей Л. и др. Прогрессивный поиск нейронной архитектуры. В: Европейская конференция по компьютерному зрению; 2018.
39.Lin TY, Maire M, Belongie S, Hays J, Perona P, Ramanan D и др. Microsoft COCO: общие объекты в контексте. В: Европейская конференция по компьютерному зрению. Springer; 2014. с. 740–755.
40. Эверингем М., Ван Гул Л., Уильямс К. К., Винн Дж., Зиссерман А. Задача классов визуальных объектов паскаля (вокал). Международный журнал компьютерного зрения. 2010. 88 (2): 303–338.

Комплексная системная биология

J R Soc Interface. 2017 сен; 14 (134): 20170391.

Центр координации и интеграции данных БД2К-LINCS; Центр биоинформатики горы Синай; Департамент фармакологических наук Медицинской школы Икана на горе Синай, One Gustave L. Levy Place, Box 1603, New York, NY 10029, USA

Получено 28 мая 2017 г .; Принято 29 августа 2017 г.

Опубликовано Королевским обществом в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/, которая разрешает неограниченное использование при условии указания автора и источника.Эта статья цитировалась в других статьях в PMC.

Abstract

Теория сложных систем занимается выявлением и характеристикой общих элементов дизайна, которые наблюдаются в различных природных, технологических и социальных сложных системах. Системная биология, более целостный подход к изучению молекул и клеток в биологии, быстро продвинулась вперед за последние два десятилетия. Однако осознание того, что человеческая клетка представляет собой примерную сложную систему, не получила особой оценки.Здесь я обрисовываю общие принципы проектирования, выявленные во многих сложных системах, а затем описываю человеческую клетку как прототип сложной системы. Рассмотрение концепций теории сложных систем в системной биологии может пролить свет на наше общее понимание физиологии нормальной клетки и изменений, которые приводят к болезням человека.

Ключевые слова: сложность, агенты, эволюция

1. Теория сложных систем

Наука и технологии позволяют нам понимать нашу среду, а также манипулировать ею и создавать новые среды и новые системы.Это привело к тому, что люди вышли из природы и недавно создали новые сложные миры, которые очень напоминают естественные системы [1]. Созданные человеком системы часто следуют тем же принципам проектирования, что и естественные системы. Самым важным из этих принципов проектирования является эволюция путем естественного отбора [2]. Однако системы, созданные человеком, не совсем такие же, как созданные природой. Мы получаем все более широкие возможности для создания новых сложных сред и новых машин, которые работают так же или даже лучше, чем естественные организмы [3].Созданные руками человека сложные системы, такие как фондовые рынки или многопользовательские социальные онлайн-сети, а также технологии, которые можно использовать для сбора и обработки растущих объемов данных, дают нам возможность лучше наблюдать и понимать сложные системы, естественные или созданные руками человека. . Мы можем все больше и больше измерять активность переменных, составляющих эти системы. Это дает лучшее представление о количестве и связности большинства переменных, управляющих сложной системой. Когда все эти переменные работают вместе, они составляют систему, которая представляется нам как единое целое, живое.

Мы начинаем понимать, что в целом сложные системы, искусственные или естественные, имеют много общих шаблонов проектирования; концепции и принципы дизайна, которые снова появляются в различных, казалось бы, не связанных между собой системах [4,5]. Эти шаблоны проектирования являются важными элементами для построения успешных сложных систем, которые могут функционировать, конкурировать, выживать, воспроизводиться и развиваться в течение длительных периодов времени на протяжении нескольких поколений в направлении повышения приспособленности и общего роста. Наука, теория сложных систем, пытается понять эти возникающие повторяющиеся принципы проектирования, которые вновь появляются в различных природных и созданных руками человека сложных системах и средах [6].Целью науки о сложных системах является более точное определение этих свойств для лучшего понимания сложных систем в целом, за пределами понимания одной конкретной системы или одной конкретной концепции дизайна. Лучшее понимание этих универсальных принципов позволит нам лучше переваривать быстрые изменения, происходящие вокруг нас в результате технологической и социальной эволюции [3]. Чтобы изучить и понять сложные системы, когда это возможно, исследователи проводят многомерные эксперименты, записывая измерения переменных системы в относительно контролируемых условиях, чтобы отслеживать динамику системы при различных возмущениях во времени.Эти измерения и записи используются для построения моделей. Эти модели необходимы для генерации гипотез, согласующихся с данными. Модели пытаются представить систему на уровне грубой абстракции, каркас реальной исследуемой сложной системы. Процесс моделирования направлен на то, чтобы уловить суть сложности, абстрагируя реальную систему до управляемого размера, который когнитивно, математически и теоретически объясним. Модели, имитирующие сложные системы реального мира, созданы для отражения динамики и архитектуры системы, чтобы предсказать будущее поведение системы и объяснить ее поведение в прошлом.Такие модели помогают нам лучше понять и потенциально исправить системные сбои, например, те, которые происходят в процессах болезней внутри клеток человека. Известная поговорка о моделях состоит в том, что все они ошибочны, но некоторые из них полезны [7], и как таковые модели играют важную роль в понимании и укрощении сложных систем. Из этих моделей можно извлечь проницательные теоретические правила.

Однако, хотя мы хотим иметь динамические модели, которые объясняли бы поведение сложных систем, в действительности эти модели часто слишком сложно построить, и при построении эти модели страдают многими недостатками, главным образом из-за отсутствия информации.Проблема заключается как в нехватке данных, так и в их большом количестве. Чтобы динамические модели были реалистичными, они должны иметь точные начальные условия, точную причинно-следственную связь между системными переменными [8] и заданную кинетику. Такие данные часто нелегко наблюдать. Следовательно, динамические модели сложных систем страдают от проблемы свободных параметров, когда многие модели могут соответствовать одним и тем же наблюдаемым данным [9]. Другой проблемой динамических моделей сложных систем является нелинейность, характерная для сложных систем [10]. Из-за сложных отношений между переменными в сложных системах динамика системы быстро становится нелинейной и сложной, большинство из которых современная математика не может хорошо объяснить.С другой стороны, статистические методы, такие как корреляционный анализ, являются более простыми подходами, которые сегодня гораздо более практичны [11]. Хотя подходы, основанные на корреляции, не дают полного объяснения поведения системы с течением времени из-за большого количества данных, а также отсутствия и неточности данных, обнаружение корреляций между системными переменными дает немедленное получение новых знаний.

В биологии новые технологии, такие как глубокое секвенирование ДНК и РНК [12] или масс-спектрометрическая протеомика [13] и метаболомика [14], позволяют заглянуть в динамическое состояние многих компонентов, составляющих сложные системы в клетках человека. .Эти появляющиеся многомерные биотехнологии, хотя и неточные и шумные, помогают ускорить открытие внутреннего устройства клеток в целом, потому что они могут измерить уровень тысяч молекулярных видов одновременно, в одном эксперименте. По мере накопления большего количества знаний о сложных системах, таких как человеческая клетка, эти знания могут быть возвращены в математические или вычислительные модели для их уточнения и повышения точности. Эта дополнительная информация добавляет больше мощности и ценности к способности моделей более детально фиксировать функциональность систем, и это позволяет делать более точные прогнозы о том, как компоненты и процессы системы объединяются, чтобы обеспечить клеточное поведение, такое как ответы на стимулы, которые вызывают пролиферация клеток, рост клеток, дифференциация / специализация клеток или запрограммированная гибель клеток.Цель состоит в том, чтобы заполнить недостающие части головоломки модели для лучшего понимания конкретных сложных систем, таких как естественная клетка. По мере накопления большего количества данных научный метод трансформируется, чтобы все больше полагаться на организацию, интеграцию, визуализацию и использование фоновых предварительных знаний, извлеченных из больших наборов данных, которые состоят из измерений, записанных из реальных сложных системных переменных. Эти вычислительно организованные базовые знания используются для анализа вновь полученных данных [15].По мере развития технологий записанные данные об истории сложной системы накапливаются быстрее, чем наша текущая способность хранить и анализировать такие данные для полезного понимания; или, другими словами, для оптимального извлечения знаний. Поскольку стоимость устройств хранения быстро снижается, а устройства для записи почти всего, что нас окружает, быстро появляются, мы оказываемся в окружении моря данных [11]. Такие данные предоставляют прекрасную возможность раскрыть секреты сложности, но также ошеломляют нас битами и байтами данных без ясного смысла.Мы часто обнаруживаем, что используем лишь небольшую часть измеренных данных, лишь царапая поверхность шахты, полной сокровищ.

2. Новые шаблоны в сложных системах

В различных областях научных исследований, таких как информатика, социология, математика, физика, экономика и биология, все больше осознается важность теории сложных систем, поскольку в эти разные области науки. Модели, отражающие структуру и динамику сложных систем, обычно объясняются несколькими руководящими принципами, такими как выживание наиболее приспособленных [2], богатые становятся богатыми [16] и дублирование-дивергенция [17]; в то время как на самом деле существует больше сил, действующих совместно, чтобы формировать структуру и поведение множества различных типов сложных систем.В сочетании эти силы могут действовать параллельно, а иногда и противодействовать друг другу, создавая конечный результат поведения системы, который проявляется в непрерывных динамических и функциональных структурных изменениях. Различные сложные системы имеют несколько разные наборы сил, разные ингредиенты, составляющие их целое. Правильное сочетание концепций дизайна и сил при правильном понимании может привести к способности лучше создавать, контролировать, прогнозировать и исправлять сложные системы вокруг нас, включая нас самих и наше общество, а также нашу естественную, экономическую и технологическую среду.Человеческая клетка, многоклеточные организмы, экономические системы, сложные инженерные системы и Интернет — все это развивающиеся сложные системы, существующие в сложных и постоянно меняющихся средах. Эти системы имеют схожие новые шаблоны проектирования — схему создания сложной системы. Некоторые из этих закономерностей можно разгадать с помощью моделирования.

3. Сложные среды в сравнении со сложными агентами

Используя общий термин сложные системы и обсуждая концепции проектирования сложных систем, мы можем различать два основных типа: сложные среды и сложные агенты.Сложные агенты — это те системы, которые имеют четко определенные границы, физическую границу, которая окружает систему. Сложные агенты обычно имеют один или несколько центральных процессоров, часы, а также механизмы для эффективного получения и использования энергии. Агенты обычно включают датчики и исполнительные механизмы. Эти типы сложных систем взаимодействуют со своей средой через датчики и их исполнительные механизмы и обычно могут двигаться, расти, самовосстанавливаться и самовоспроизводиться. Часто эти агенты знают об их существовании.Некоторые примеры сложных агентов: мы, наши клетки, деревья, птицы, рыбы, черви, автомобили, самолеты и некоторые роботы (). Сложные агенты существуют в сложных средах или внутри других более крупных комплексных агентов. С другой стороны, сложные среды имеют менее определенные границы. Их управление также обычно не имеет четкого определения. Эти сложные системы обычно не имеют центрального процессора; у них нет единого центрального мозга. Агенты в таких сложных средах иногда все похожи или одного типа, или, по крайней мере, имеют некоторые общие свойства.Агенты в сложных средах действуют как индивидуумы, но порождают всю динамику системы. Примерами сложных сред являются природные и искусственные экосистемы, такие как стаи птиц, города, транспортные системы, ульи, страны или социальные сети ().

Примеры сложных сред: стая птиц, улей, социальные сети, города и государства. Примеры сложных агентов: самолет, червь, машина, рыба, клетка, птица, дерево, робот. Сложная среда постепенно превращается в сложного агента.Когда существует множество копий сложного агента, эти копии могут заполнять новую сложную среду. (Онлайн-версия в цвете.)

Различие между сложными агентами и сложными средами нечеткое, поскольку некоторые типичные свойства сложных сред присутствуют в некоторых сложных агентах и наоборот. Сложные среды обычно заполняются сложными агентами. Интуитивно понятно, что сложные среды развиваются быстрее по мере того, как они становятся более сложными и разнообразными. С другой стороны, сложные агенты становятся менее гибкими по мере того, как они усложняются, поэтому, в принципе, эволюция замедляется по мере увеличения сложности для сложных агентов.Поскольку существует размытая граница, отделяющая сложные агенты от сложной среды, вполне вероятно, что эти сложные системы находятся на разных стадиях своего развития. Сложные среды находятся на молодой, недавно созданной стадии сложной системы. Со временем эти сложные среды начнут застывать, накапливая свойства сложных агентов один за другим, по мере того, как они эволюционируют в сторону того, чтобы стать агентом. Однако, когда система полностью является агентом, и в среде имеется много почти точных копий этих агентов, эти многие взаимодействующие агенты будут заполнять сложные среды (, стрелки).Этот абстрактный взгляд может поддерживаться нашим базовым пониманием того, как возникли биологические естественные клетки или как многоклеточные организмы произошли от одноклеточных. Сначала система представляла собой сложную среду, в которой клеточные компоненты, такие как РНК, смешивались в изначальном бульоне [18]. Когда возникла новая организация, сформировались клетки, окруженные их мембранами. Затем в мембранных клетках появились сенсоры и другие компоненты, благодаря которым они стали прототипами агентов.Как только клеточные агенты появились и стали размножаться, они начали формировать многоклеточные организмы. Первые многоклеточные организмы были созданы из клеток одного и того же типа, но затем возникли типы клеток, в которых разные клетки выполняли разные специализированные роли. По мере того, как клетки становились все более специализированными, они также становились более зависимыми друг от друга, в конечном итоге производя новый тип комплексного агента, то есть многоклеточный организм. Следовательно, сложные среды могут находиться только на ранней стадии эволюционного процесса сложной системы, постепенно превращаясь в сложного агента; когда в среде существует много сложных агентов одного и того же типа, они могут сформировать новый уровень сложности, который может служить основой для следующего уровня.

4. Естественная эволюция в сравнении с технологической

Сложные системы возникли в результате естественной или антропогенной эволюции. Это позволило провести параллели между природными и технологическими системами, несмотря на их различия. В то время как естественная эволюция развивалась в течение миллиардов лет, антропогенная технологическая и экономическая эволюция оказала значительное влияние на Землю только в последние несколько тысяч лет [1]. Следовательно, скорости эволюции сильно различаются при сравнении двух типов сложных систем: искусственных и природных [3].Естественная эволюция должна дождаться случайных благоприятных мутаций в ДНК организма, которые произойдут в течение многих поколений, тогда как в технологической эволюции новые идеи могут стать новыми продуктами в одночасье. Кажется, что технологическая эволюция постоянно ускоряется; он движется с разной скоростью по всей планете, но в целом, после промышленной революции, уровень сложности созданных руками человека систем, кажется, в целом увеличивается. Различная скорость эволюции на планете также верна для естественной эволюции.В тропических лесах могут быстро появиться многие виды, потому что условия в этой среде изобилуют и благоприятны для жизни. Здесь пресная вода, солнце и дождь, а температура как раз подходит для развития и процветания естественной биологической жизни. Другие области на планете, такие как засушливые жаркие или холодные пустыни, не способствуют быстрой естественной эволюции, и возникновение сложности там происходит медленнее. Разрешительные условия для роста очевидны для природных систем, но менее определены для технологической эволюции.Технологическая эволюция идет гораздо более быстрыми темпами в крупных городах или в Интернете, где взаимодействие между людьми и спрос на новые продукты выше, чем в менее пригодных для жизни регионах на земном шаре. Однако есть силы, которые уравновешивают эти тенденции. Географическое распространение инноваций [19] и распространение сложности приводят к тому, что технологическая и естественная сложность распространяется на удаленные места на Земле. Технологическая сложность все больше заполняет воздух, море и космическое пространство. Море полно естественной жизни, но оно неблагоприятно для жизни человека и технологического развития.С другой стороны, космос может оказаться лучшим местом для роботов и компьютеров, поскольку он изолирован от разрушающего тепла, пыли и бактериальных агентов [20].

5. Типы систем в сравнении с их экземплярами

Снимок сложной системы в один конкретный момент времени фиксирует состояние системных переменных, как оно есть в данный момент. Такое замороженное во времени состояние системы является проявлением реализации переменных разных типов. Различие между типами переменных и экземплярами переменных или сложными системами в сравнении с реальными сложными системами имеет решающее значение для внесения большей ясности.Экземпляр переменной, которая является частью сложной системы или состояние всей сложной системы, обычно следует циклу «родился-живи-умер». С другой стороны, переменная или сложная система типа является абстрактным представлением типа переменной или сложной системы. Это не реальный физический объект, а шаблон. Могут развиваться как сложные системы, так и экземпляры переменных, а также их типы. Однако фактические экземпляры переменных или целые сложные системы развиваются только в то время, когда они присутствуют или живы, тогда как шаблоны могут развиваться бесконечно.Вы являетесь примером сложной системы, которая является человеческим шаблоном. Шаблон переменной или тип сложной системы, абстрактное обобщение видов реальной вещи, может развиваться без необходимости быть ограниченным реальным существованием. Шаблон не имеет временных границ. В языках программирования для компьютеров различие между переменными и типами переменных очевидно. Переменные могут быть разных типов. Сначала объявляются экземпляры переменных. Затем во время выполнения программы переменным присваиваются значения, соответствующие их типу.Такие значения могут изменяться во время работы программы, а переменные, содержащие значения, живут в программе в течение короткого периода времени, когда программа работает. Точно так же в клетках есть ДНК, которая служит шаблоном для производства экземпляров РНК и белковых молекул. Такие аналогии могут помочь в рассмотрении различия между экземпляром и типом или шаблоном сложной системы или переменной в сложной системе.

6. Краткое изложение принципов проектирования с исходными отношениями

Теория сложности часто фокусируется только на нескольких принципах проектирования сложных систем, большую часть времени применяемых только к одной реальной сложной системе: по иронии судьбы, все еще редукционизм.Редукционистская точка зрения предполагает, что сложные системы состоят из частей, и понимание этих частей может привести к пониманию всей системы [21]. Эта точка зрения доминировала в науке в прошлом, но теперь признано, что необходимы новые методы, чтобы лучше понять сложность, как части соединяются, чтобы дать начало чему-то большему, чем части [22,23]. Чтобы достичь такого понимания, может быть полезно изучить, как связаны между собой шаблоны проектирования сложных систем. Чтобы получить представление об этой идее, ниже приводится начальный набор принципов проектирования сложных систем с кратким описанием каждого принципа.Следующий шаг — попытаться определить, как связаны эти принципы. Есть надежда, что взаимосвязь между этими принципами дизайна станет очевидной сразу и интуитивно. Следует иметь в виду, что определения многих из этих абстрактных понятий могут быть неточными; это проблема, потому что одно определение может означать разные вещи для разных людей. Эти определения, безусловно, можно улучшить, но сделать их идеальными — непростая задача, и может потребоваться формальное математическое представление.Представленные ниже описания принципов проектирования абстрактны, но реальны. Поэтому постарайтесь ни на минуту не беспокоиться о конкретных формулировках определений, а о сути их значения. Некоторые из этих принципов проектирования соблюдаются в сложных системах в целом, охватывающих как естественные, так и технологические системы, с некоторыми намеками на взаимосвязи между концепциями.

Выживание наиболее приспособленных — это центральный шаблон проектирования сложных систем [2]. Эта концепция — результат соревнования.Конкуренция часто бывает несправедливой, когда богатые и состоятельные обычно становятся богаче или лучше других [16]. Богатые становятся богаче — это процесс роста, в котором богатые, имеющие много отношений, центральных, важных и подходящих, растут быстрее, чем бедные, одинокие, непригодные, слабые и менее связанные. Сложные агенты в сложных средах обычно также растут за счет дупликации-дивергенции [17]. Дублирование-дивергенция — это известный биологический принцип естественной эволюции, который также распространен в технологической эволюции, экономике или в Интернете.Например, успешные модели автомобилей, веб-сайты и программное обеспечение в целом развиваются путем дублирования и расхождения. Следовательно, успешный новый и подходящий комплексный агент, организм или продукт могут стать аттрактором, привлекая к себе больше связей и копий, чем к себе [10]. Иногда успешные новые и подходящие комплексные агенты возникают в результате слияния двух существующих агентов с образованием нового инновационного и более конкурентоспособного агента, продукта или организма. Добившись успеха, инновационные агенты быстро воспроизводятся и диверсифицируются.Таким образом, инновации играют важную роль в непрерывном развитии сложной системы. Инновации могут быть реализованы только на основе уже существующих, закрепленных и успешных предыдущих инноваций [19]. Следовательно, как упоминалось выше, сложные системы организованы в слои, где каждый слой создает прочную основу для развития следующего уровня.

Еще один важный и связанный с этим принцип — передача информации. Информация постоянно течет, обычно сжимается, распаковывается и переводится.Передатчики передают информацию, а затем ее перехватывают датчики. Агенты в сложных системах не только могут пассивно прислушиваться к своей среде и адаптироваться к ней, но также могут взаимодействовать с окружающей средой и изменять ее в соответствии со своими потребностями. Датчики передают информацию о состоянии окружающей среды во внутренние центральные центры обработки. Прежде чем информация будет передана в такие центры, сигнал может быть усилен и отфильтрован. В центрах обработки классификаторы разумно используют информацию, извлекая уроки из опыта, чтобы принимать оптимальные решения о реагировании и адаптации к состоянию окружающей среды в следующий раз, когда они попадут в ранее испытанное состояние.Следовательно, эти классификаторы используют память для определения соответствующего будущего ответа агента. Часто это просто включение или выключение переключателя. Датчики и другие компоненты, передающие информацию, реализуют такие переключатели, а также фильтры и усилители для преобразования зашумленной информации из окружающей среды в ценные и полезные сообщения, часто в процессе дискретизации или оцифровки. Пометка, символизация, группировка и классификация сигналов — это способы абстрагировать многие похожие объекты и наблюдения, связанные с формами, из окружающей среды в абстрактные упрощенные представления.Группы и классы помечаются, их физическая реальность преобразуется в символы, закодированные в сообщения. Эти символы облегчают центральному процессору обработку информации из окружающей среды и вычисление соответствующего ответа, который включает передачу информации другим сложным агентам. Чтобы вычислить правильный ответ, внутренние центры обработки используют обучение, память и адаптацию. Способность адаптироваться к новой среде имеет решающее значение для выживания сложного агента, живущего в сложной среде.Устойчивость к колебаниям и изменениям окружающей среды требуется для общей пригодности и жизнеспособности [24]. Однако баланс между жесткостью, устойчивостью и терпимостью к изменениям и гибкостью к изменениям необходим для обеспечения необходимого уровня пластичности для надлежащей адаптации [25]. Когда обучение проходит успешно, ответы обычно автоматизируются. Автоматизация также необходима для эффективного производства. Существуют эффективные и сложные механизмы для производства множества (почти точных) копий сложных агентов и их частей.Это позволяет циклу рождения – жизни – смерти продолжаться, а сложный тип системы — непрерывно размножаться. Концепция рождения – жизни – смерти связана с наблюдением, что сложные системы и их части динамически заменяются новыми частями, в то время как глобальные паттерны всей сложной системы и экосистемы остаются. Например, белки в клетке постоянно обновляются, молекулы воды в реке не те же самые, но река остается в постоянном потоке, автомобили на шоссе продолжают проезжать, клетки крови проходят через кровеносные сосуды, а люди ездят туда-сюда и обратно. с работы в большом городе и за его пределами; это лишь некоторые примеры.В некоторых из этих случаев эти сложные агенты или их части циркулируют. Это касается клеток крови или людей, которые ездят на работу, в то время как в других случаях текущие сложные агенты или их части полностью заменяются каждый раз. Следовательно, сложные системы имеют продуманные и эффективные транспортные системы, которые позволяют быстро и эффективно перемещать ресурсы и агентов в удаленные места. Такие транспортные системы обычно организованы в виде древовидной иерархической структуры, где листья дерева, конечные местоположения в древовидной системе, часто имеют уникальный адрес, закодированный в строке символов.Иерархическая структура транспортных систем характерна для сложных систем. Чтобы передвигаться, необходимо движение. Передвижение — это способность сложных агентов перемещаться в их сложной среде. Экономические системы полагаются на самолеты, корабли и грузовики для перевозки товаров и рабочих с одного уникального адреса терминала на другой адрес. Ботанические растения лишены способности двигаться, и этот недостаток компенсируется удивительной способностью использовать солнечную энергию, способностью извлекать питательные вещества из земли и способностью эффективно опылять и размножаться без необходимости путешествовать.У растений и других сложных природных систем есть семена, содержащие сжатую информацию, которую можно использовать для создания совершенно новых копий одних и тех же сложных агентов. Такие семена часто имеют механизмы перемещения и распространения, чтобы достичь своей цели для оптимального удобрения. Они генерируются во многих копиях, каждая из которых немного отличается, и лишь несколько из них будут выбраны для опыления следующего поколения.

Существуют значительные барьеры для защиты сложных агентов от других агентов и извне.Эти контейнеры или модули скрывают внутреннее от внешнего. Внешние элементы имеют интерфейс, облегчающий возможность связи с окружающей средой и другими системами с использованием стандартных протоколов, символов и флагов. С этим связан принцип plug-and-play, который допускает многократное использование и универсальность. Этот принцип позволяет сложным системам работать вместе, образуя системы более высокого порядка. Эта модульность создает иерархии. Взаимодействующие сложные системы могут переключаться между индивидуальным поведением и поведением один раз в стае.В пакете сложные системы часто образуют различные геометрические формы. Формы в сложных системах обычно мозаичны, образуя сложные мозаики [26]. Полиморфные сложные системы в стае параллельно ведут себя случайным образом, но часто демонстрируют удивительную синхронность. Синхронность может быть достигнута посредством управления, например, дирижером, который подает сигнал оркестру, но часто синхронность не требует управления в сложных системах. Для такого неожиданного поведения необходимы случайность и шум. Шум также необходим для других аспектов динамического поведения, поддерживающих сложность и эволюцию.Шум — это механизм, необходимый для преодоления застревания в состоянии эволюционного минимума. Случайность и шум приводят к постоянному поиску гомеостаза, но сложные системы никогда не достигают устойчивого состояния навсегда [27]. Сложные системы постоянно растут, улучшаются в приспособленности и усложняются, потому что их среда постоянно меняется в этом направлении [28]. Фазовые переходы происходят в короткие периоды времени, когда система, находясь в довольно стабильном состоянии, претерпевает одно небольшое изменение, которое вызывает множество изменений, превращая систему в другое новое квазистабильное состояние [10].Поиск улучшенного состояния физической формы — это принцип проектирования, напрямую связанный с эффективностью и использованием энергии.

В то время как большинство процессов в сложных системах используют энергию, а сложные агенты конкурируют за энергоресурсы, использование энергии системами больше связано с общей пригодностью, а не с энергосбережением и энергоэффективностью [29]. Это одна из многих концепций, которые отличает сложные системы от типичных систем, изучаемых в физике. Однако энергосбережение и эффективность могут помочь сложным системам лучше конкурировать.Интересно, что часто мертвые организмы становятся источником энергии для других организмов, в то время как наиболее разложившийся органический материал, сырая нефть, служит основным источником энергии для начальной фазы технологической эволюции, которую мы наблюдаем сегодня. Большинство сложных систем обычно производят отходы; в сбалансированных экосистемах отходы одной сложной системы являются ресурсом для другой. Однако технологические сложные системы, созданные руками человека, производят отходы, которые плохо перерабатываются. С этим связаны петли обратной связи, которые являются важными динамическими структурами, которые приводят в движение создание сложных систем.Первоначальный метаболический суп состоял из простых ферментов, образующих конкурирующие петли обратной связи [18]. Конкуренция подразумевает действия на рынках, где в результате торговли выигрывают две или более сложные системы. Успешная торговля требует разнообразия продуктов и специализации услуг. Победителями в торговле часто становятся новаторы или лучшие слушатели нововведений. Торговля приводит к сотрудничеству, которое может перерасти в симбиоз: взаимозависимость двух отдельных сложных систем друг от друга с целью сосуществования.Однонаправленный симбиоз — это паразитизм. Агенты-паразиты используют успех своих хозяев для собственного выживания. Успешные сложные агенты должны научиться самовосстановлению и борьбе с паразитами, в то время как паразиты участвуют в игре творческих стратегий уклонения. Иногда паразиты убивают своих хозяев, но не раньше, чем они реплицируются, и их копии переходят к другим хозяевам, чтобы они могли распространяться.

Все перечисленные выше концепции кратко представляют некоторые принципы проектирования сложных систем с некоторыми намеками на взаимосвязи между ними.Но необходимы более подробные объяснения, чтобы описать все эти концепции с меньшей двусмысленностью. Кроме того, требуются конкретные примеры, чтобы проиллюстрировать, как эти концепции реализуются в реальных природных и технологических системах. Такие подробные описания выходят за рамки данного обзора; здесь, однако, мы заинтересованы в том, чтобы подумать о том, как некоторые из этих общих наблюдений о сложных системах применимы к человеческим клеткам и как такая перспектива может помочь в системной биологии.

7.Клетка человека: пример сложной системы

Клетка человека — сложная живая естественная машина. Клетки, которые вместе составляют наши тела, являются прототипом сложной природной системы, которая развивалась и оптимизировалась на протяжении миллиардов лет. Что отчасти делает человеческие клетки типичной сложной системой, так это то, что они состоят из множества различных типов компонентов с множеством копий одних и тех же компонентов, которые работают вместе, взаимодействуют согласованно и параллельно, образуя функциональную сущность высокого порядка, которая является частью организма.

Мы состоим из примерно 50 триллионов ячеек. Почти все эти клетки содержат один и тот же генетический код, состоящий из длинных молекул ДНК, которые представляют собой цепочки, содержащие шаблон и символические инструкции, необходимые для создания целого организма. Информация о том, как построить целостный организм, хорошо сжата в ядрах клеток человека. Хотя ДНК во всех наших клетках одинакова, примерно 400 различных типов клеток, составляющих наше тело, заметно отличаются друг от друга.Это связано с тем, что внутри каждого типа клеток экспрессируются разные наборы генов. Эта дифференциальная экспрессия генов является результатом различных внеклеточных сигналов, которые инструктируют клетки, как вести себя. Клетки получают внеклеточные сигналы от других клеток, сообщающие им, какие гены экспрессировать, и, в свою очередь, какие белки производить и, в конечном итоге, как себя вести; каким типом клеток они должны стать. Клетки могут образовывать сложные структуры и становиться специализированными из-за таких протоколов межклеточной коммуникации, которые возникают либо в результате межклеточного взаимодействия, либо в результате паракринных или эндокринных сигналов, исходящих от других клеток, которые переносятся небольшими молекулами, которые могут проходить через клеточную мембрану или связываться с ней. рецепторы на поверхности клетки.Это сложные системные датчики. Внутриклеточные сигнальные пути клеток запускаются сложной комбинацией внеклеточных факторов, которые действуют параллельно, информируя клетки о состоянии окружающей среды. Эта форма передачи сигналов контролирует динамику регуляторных сетей генов, которые определяют программу экспрессии генов клетки. Рецепторы клеточной поверхности проходят через липидный бислой плазматической мембраны клетки. Это барьер сложной системы клетки. Эти рецепторы прислушиваются к тому, что происходит вне клетки, и сообщают об изменениях окружающей среды компонентам внутри клетки.Когда биохимическая концентрация нейротрансмиттера в области мозга или гормона в крови изменяется, рецепторы на поверхности клетки могут активироваться или подавляться. Информация о таких изменениях передается в центральный процессор клетки, который представляет собой сложную сигнальную сеть из белков и метаболитов, которые усиливают, фильтруют, обрабатывают, декодируют и передают информацию. Внеклеточные небольшие молекулы, называемые лигандами, такие как гормоны, нейротрансмиттеры или лекарства, связываются непосредственно с рецепторными белками.Связывание внеклеточных биомолекул с рецепторами усиливает рецепторы для передачи сигналов, изменяя трехмерную структуру рецепторов. Это изменение структурной конформации рецептора приводит к тому, что другие белки, присутствующие внутри клетки, такие как ферменты, изменяют уровень своей активности, например, путем связывания или расцепления с рецепторами. Эти внутриклеточные взаимодействия могут привести к активации других ферментов, которые катализируют биохимические реакции внутри клетки. Эта биомолекулярная динамика приводит к передаче информации извне клетки во внутренние области клетки.Внутри клеток постоянно параллельно протекает каскад биохимических реакций, при этом различные сигнальные пути постоянно активируются и деактивируются. Следовательно, информация от тысяч рецепторов разных типов, присутствующих на поверхности каждой клетки, объединяется для определения поведения клетки. Этого можно достичь, регулируя экспрессию генов посредством активации или ингибирования факторов транскрипции. Факторы транскрипции — это белки, которые связываются с ДНК клетки и регулируют экспрессию генов.Другими эффекторами клеточных сигнальных событий являются белки, которые регулируют трансляцию белков, деградацию белков, модуляцию электрической активности посредством посттрансляционных модификаций канальных белков в мембране, а также регуляцию некоторых других клеточных механизмов и органелл внутри клеток [30].

Одним из результатов такой регуляции является способность некоторых клеток человека ползать [31–33]. Направление и скорость ползания определяются сигнальной сетью соты [32] и могут считаться одним из исполнительных механизмов соты.Другой органеллой, которая регулируется сигнальной сетью клетки, является митохондрия. Митохондрии в клетках действуют как двигатели и сенсоры [34]. Они производят источники энергии в единой валюте ATP, GTP и NAD +. Эти заряженные энергией молекулы могут использоваться многими белками для выполнения своей работы. Интересно, что митохондрии в клетках ощущают уровни энергии, и если они получают определенные сигналы, митохондрии могут вызывать запрограммированную гибель клеток, также называемую апоптозом [35]. Такое альтруистическое поведение инициируется митохондриями, высвобождая белки, которые запускают сигналы, которые приводят клетку к самоубийству для улучшения всего организма.Эволюционное происхождение митохондрий также является примером симбиоза. Сходство митохондрий с некоторыми бактериями, которые существуют сегодня, убедительно свидетельствует о том, что клетки изначально были инфицированы бактериями, и постепенно бактерии стали частью клетки в результате эволюции эндосимбиотических отношений [36].

Иногда требуется запрограммированная смерть клетки, если клетка повреждена или инфицирована. Однако, прежде чем принять такие радикальные меры для борьбы с инфекцией или повреждением, клетки эволюционировали, чтобы иметь механизмы защиты и самовосстановления.Одним из примеров системы защиты в клетках человека является ответ интерферона на вирусную инфекцию [37]. Клетки имеют специфический рецептор и внутриклеточные белки, которые могут обнаруживать вирусную двухцепочечную РНК и передавать сигнал в сигнальную сеть клетки, чтобы включить иммунный ответ. Такой иммунный ответ сигнализирует соседним клеткам новости об инфекции, а также запускает внутреннюю реакцию на инородный объект различными способами [38]. Аналогичным образом, примером механизма самовосстановления является реакция на повреждение ДНК, механизм, который может восстанавливать разрывы двухцепочечной ДНК [39].Механизм реакции на повреждение ДНК также связан с механизмом запрограммированной гибели клеток. Если повреждение ДНК слишком велико, механизмы сигнализируют клеточной сигнальной сети, чтобы активировать апоптоз. Механизм реакции на повреждение ДНК также связан с аппаратом клеточного цикла — удивительной способностью клеток эффективно самовоспроизводиться по своим копиям. Если обнаружено повреждение ДНК, программа клеточного цикла останавливается. Повреждение клеток может быть вызвано активными формами кислорода, побочным продуктом метаболизма [40,41].Это можно считать одним из продуктов жизнедеятельности клетки. Клетки разработали механизмы для нейтрализации активных форм кислорода, а также их использования для передачи сигналов в клетках, но при повышенных уровнях они могут вызвать повреждение и привести к болезни. Другим примером механизма утилизации продуктов жизнедеятельности клеток является недавнее наблюдение, что наш мозг сжимается, пока мы спим. Недавнее исследование показало, что это необходимо для удаления метаболических токсинов, накопленных в течение дня, когда мы бодрствуем и полностью используем наш мозг [42].При болезни Альцгеймера амилоидные бляшки, образующиеся в головном мозге, можно рассматривать как клеточные отходы, с которыми неправильно обращаются [43]. Циркадный цикл в клетках — это только один из нескольких часов, которые встроены в сигнальные и генные регуляторные сети. Эти часы обеспечивают циклическое регулирование процессов, которые необходимо периодически активировать [44,45]. Вышеупомянутые связи между общими паттернами проектирования, наблюдаемыми во многих сложных системах, и паттернами, наблюдаемыми в клетках человека, резюмируются визуально ().Перечисленные соединения не являются исчерпывающими и приведены здесь только для иллюстрации общей концепции. Также ожидается, что по мере углубления нашего понимания внутренних компонентов клеток человека появится гораздо больше примеров.

Клетка человека — это прототип сложной системы. Красный цвет за рамкой — общие свойства сложных систем. Внутри находятся проявления этих абстрактных понятий в клетках человека. Обзорные статьи, которые дополнительно объясняют некоторые из субклеточных систем, упомянутых на рисунке, следующие: ползание клеток [31–33], митохондрии [34–36], интерфероновый ответ [37,38], сигнальная сеть клеток [30], повреждение ДНК. ответ [39], активные формы кислорода [40,41], циркадные ритмы [44,45] и аутофагия [46].(Онлайн-версия в цвете.)

8. Заключение

Клетки и их внутренние составляющие слишком малы для наблюдения невооруженным глазом, а макромолекулярные компоненты внутри клеток можно наблюдать только с помощью лучших микроскопов. До недавнего времени мы могли изучать только несколько молекулярных компонентов внутри клетки в одном эксперименте. Однако, благодаря новым биотехнологическим открытиям последних нескольких десятилетий, мы теперь можем понять внутреннюю работу клеток в более глобальном масштабе с улучшенным разрешением и детализацией.Это связано с тем, что эти появляющиеся новые биотехнологии, например секвенирование ДНК, РНК и белков, могут одновременно измерять уровень многих молекулярных видов в одном эксперименте. Эти технологии создают моментальные снимки состояния многих переменных, составляющих систему клеточного комплекса. Эта революция в клеточной и молекулярной биологии получила название системной биологии [22], термин, который теперь взаимозаменяем с биоинформатикой больших данных [47]. Это позволяет понять регуляцию клеток более глобально и целостно.Однако для достижения такого понимания также необходимы новые теории, объясняющие, как все эти части объединяются для создания функций высокого порядка. Но прежде чем такие теории могут сформироваться, мы должны иметь возможность обрабатывать массивы данных, собранных с помощью этих новых технологий. Благодаря быстрому снижению затрат на вычисления и хранение, а также технологиям, которые позволяют записывать почти все, мы теперь можем отслеживать состояние переменных, составляющих многие типы сложных систем, с течением времени и в условиях различных контролируемых или естественных спонтанных возмущений, в том числе человеческих. клетки.Сколько таких данных нам нужно собрать, чтобы построить точное грубое представление всей системы клеток человека? Как лучше всего извлечь из таких данных слепки знаний и сделать прогнозы о поведении и условиях системы, которые еще не измерены или еще не наблюдаются? Как мы можем визуализировать и интегрировать эти многомерные данные? Это некоторые из серьезных проблем, с которыми сегодня сталкиваются специалисты по данным, в том числе биологи, занимающиеся вычислительными системами.

Область системной биологии богата и мало данных.В нем много данных, потому что уже собрано огромное количество данных, которые необходимо проанализировать, и мало данных, потому что система настолько сложна и трудна для наблюдения, и, таким образом, в настоящее время данных, которые мы уже собрали, явно недостаточно. чтобы полностью понять сложные молекулярные механизмы, управляющие поведением клеток человека.

В настоящее время мы не до конца понимаем все молекулярные детали того, как сигнальные сети клетки на самом деле интегрируют и обрабатывают информацию для регулирования клеточной функции.Открытые вопросы включают в себя то, как множество различных лигандов, диффундирующих во внеклеточной среде и способных связываться с разными и множественными типами рецепторов, инициируют изменения внутриклеточной активности, которые приводят к альтернативным клеточным фенотипам. До недавнего времени клеточные и молекулярные биологи использовали редукционистский подход к изучению такой сложной системы. Редукционизм в биологии привел к тому, что экспериментаторы всю свою научную карьеру посвятили анализу только одного или нескольких генов и их белковых продуктов; где на самом деле каждая клетка млекопитающего имеет тысячи различных типов генов и белков, экспрессируемых этими генами, чтобы функционировать одновременно.Все эти разные типы белков работают вместе согласованно, влияя на активность и уровень изобилия друг друга. Однако, поскольку такие биомолекулы настолько малы, мы не можем точно увидеть, как они работают, и нам приходится прибегать к измерению их активности с использованием косвенных методов. Изучение только нескольких генов или белков отдельными лабораториями по-прежнему доминирует в биомедицинских исследованиях сегодня. Информация о трудоемких малопроизводительных экспериментах с одним геном, проводимых многими различными лабораториями по всему миру, постоянно накапливается.Информация из таких исследований, характеризующих отдельные белки и их взаимодействия, может быть использована для реконструкции посредством интеграции данных более глобальной картины головоломки клеточной регуляции [30]. Однако такой сбор данных страдает из-за предвзятости исследовательской направленности [48] и проблем с воспроизводимостью [49]. Однако подходы системной биологии постепенно становятся новым стандартом. Концепция изучения систем в биологии была введена раньше, но тогда не было достаточно молекулярных деталей, чтобы связать молекулярные взаимодействия с поведением системы [22].

В последние годы большой интерес вызвали возможности, которые открывают возможности искусственного интеллекта и машинного обучения, в частности глубокого обучения. Приложения глубокого обучения в системной биологии действительно могут ускорить открытие путем вменения знаний [50]. Глубокое обучение может дать ответы без необходимости знать все детали, но также может открывать новые знания, которые исследователи упускают из виду, подобно тому, как глубокая нейронная сеть открывала новые стратегии для игры го, стратегии, которые люди никогда не рассматривали более 2000 лет назад. овладение этой сложной игрой [51].В технологической эволюции также наблюдается быстрый прогресс благодаря достижениям в обеспечении большей доступности алгоритмов глубокого обучения с помощью специализированного оборудования и простых в использовании программных библиотек с открытым исходным кодом. Хотя эти разработки способствуют прогрессу, такого прогресса иногда можно достичь без полного понимания последствий, вытекающих из перспективы сложной теории систем. В этом обзоре я попытался дополнительно подчеркнуть важность более глубокого понимания человеческой клетки как сложной системы, а также других сложных систем вокруг нас и внутри нас.

Благодарности

A.M. благодарит доктора Кэтлин Ягодник за полезные комментарии и редактирование.

Конкурирующие интересы

Я заявляю, что у меня нет конкурирующих интересов.

Финансирование

Эта работа была частично поддержана грантами NIH No. U54CA189201, R01GM098316 и U54HL127624 до A.M.

Список литературы

1. Харари Ю.Н. 2014 г. Sapiens: краткая история человечества. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Random House. [Google Scholar] 2. Дарвин К. 1888 г. Происхождение человека и отбор в отношении пола, т.1. Лондон, Великобритания: Джон Мюррей. [Google Scholar] 3. Келли К. 2010 г. Какие технологии хотят. Хармондсворт, Великобритания: Пингвин. [Google Scholar] 4. Waldrop MM. 1993 г. Сложность: развивающаяся наука на грани порядка и хаоса. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Саймон и Шустер. [Google Scholar] 5. Митчелл М. 2009 г. Сложность: экскурсия. Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета. [Google Scholar] 6. Голландия JH. 1992 г. Сложные адаптивные системы. Дедал 121, 17–30. [Google Scholar] 7. Коробка GE, Hunter WG, Hunter JS. 1978 г. Статистика для экспериментаторов: введение в дизайн, анализ данных и построение моделей, т.1 Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Wiley. [Google Scholar] 8. Перл Дж. 2009 г. Причинная связь. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета. [Google Scholar] 9. Принц А.А., Бухер Д., Мардер Э. 2004 г. Аналогичная сетевая активность из-за разнородных параметров цепи. Nat. Neurosci. 7, 1345–1352. (10.1038 / nn1352) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 10. Каплан Д., Гласс Л. 2012 г. Понимание нелинейной динамики. Берлин, Германия: Springer Science & Business Media. [Google Scholar] 11. Майер-Шёнбергер V, Цукьер К. 2013. Большие данные: революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и думаем.Бостон, Массачусетс: Houghton Mifflin Harcourt. [Google Scholar] 12. Султан М. и др. 2008 г. Глобальный взгляд на активность генов и альтернативный сплайсинг путем глубокого секвенирования человеческого транскриптома. Наука 321, 956–960. (10.1126 / science.1160342) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Эберсолд Р., Манн М. 2003 г. Протеомика на основе масс-спектрометрии. Природа 422, 198–207. (10.1038 / nature01511) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Мааян А., Руайяр А.Д., Кларк Н.Р., Ван З., Дуан К., Коу Ю. 2014 г. Экономичная интеграция больших данных в системной биологии и системной фармакологии.Trends Pharmacol. Sci. 35, 450–460. (10.1016 / j.tips.2014.07.001) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 16. Барабаши А.Л., Альберт Р. 1999 г. Появление масштабирования в случайных сетях. Наука 286, 509–512. (10.1126 / science.286.5439.509) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 17. Васкес А., Фламмини А., Маритан А., Веспиньяни А. 2003 г. Моделирование сетей взаимодействия белков. Комплексус 1, 38–44. (10.1159 / 000067642) [CrossRef] [Google Scholar] 18. Опарин А.И. 1965 г. Зарождение жизни на Земле.Минеола, Нью-Йорк: Dover Publications. [Google Scholar] 19. Роджерс Э.М. 2010 г. Распространение инноваций. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Саймон и Шустер. [Google Scholar] 20. Teich AH. 2008 г. Технологии и будущее. Бостон, Массачусетс: Уодсворт. [Google Scholar] 22. Идекер Т., Галицкий Т., Худ Л. 2001 г. Новый подход к расшифровке жизни: системная биология. Анну. Rev. Genomics Hum. Genet. 2, 343–372. (10.1146 / annurev.genom.2.1.343) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Бар-Ям Ю. 1997 г. Динамика сложных систем, т. 213 Читающий Массачусетс: Эддисон-Уэсли.[Google Scholar] 24. Баркай Н., Лейблер С. 1997 г. Устойчивость в простых биохимических сетях. Природа 387, 913 (10.1038 / 43199) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25. Кауфман С.А. 1993 г. Истоки порядка: самоорганизация и отбор в эволюции. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. [Google Scholar] 26. Болл П. 2009 г. Формы: природные узоры: гобелен из трех частей. Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета. [Google Scholar] 27. Фон Берталанфи Л. 1950 г. Очерк общей теории систем. Br.J. Philos. Sci. 1, 134 (10.1093 / bjps / I.2.134) [CrossRef] [Google Scholar] 28. Келли К. 2016 г. Неизбежное: понимание 12 технологических сил, которые будут определять наше будущее. Хармондсворт, Великобритания: Пингвин. [Google Scholar] 29. Мааян А. 2012 г. Встречающиеся динамические сложные сетевые модели: биологические аттракторы против аттракторов из физики материалов. Биофиз. Дж. 103, 1816–1817. (10.1016 / j.bpj.2012.09.019) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 30. Ma’ayan A, et al. 2005 г. Формирование регуляторных паттернов при распространении сигнала в клеточной сети млекопитающих.Наука 309, 1078–1083. (10.1126 / science.1108876) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 32. Девреотес П.Н., Бхаттачарья С., Эдвардс М., Иглесиас П.А., Ламперт Т., Мяо Ю. В прессе. Сети передачи возбудимых сигналов при направленной миграции клеток. Анну. Rev. Cell Dev. Биол. 33 (10.1146 / annurev-cellbio-100616-060739) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 33. Мэр Р., Этьен-Манневиль С. 2016 г. Фронт и тыл коллективной миграции клеток. Nat. Rev. Mol. Cell Biol.17, 97 (10.1038 / nrm.2015.14) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 35. Зеленый Д.Р., Рид Дж. С.. 1998 г. Митохондрии и апоптоз. Наука 281, 1309 (10.1126 / science.281.5381.1309) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 37. Platanias LC. 2005 г. Механизмы передачи сигналов, опосредованной интерфероном типа I и типа II. Nat. Rev. Immunol. 5, 375–386. (10.1038 / nri1604) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 38. Халлер О., Кохс Г., Вебер Ф. 2006 г. Схема ответа интерферона: индукция и подавление патогенными вирусами.Вирусология 344, 119–130. (10.1016 / j.virol.2005.09.024) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 40. Апель К., Хирт Х. 2004 г. Активные формы кислорода: метаболизм, окислительный стресс и передача сигналов. Анну. Rev. Plant Biol. 55, 373–399. (10.1146 / annurev.arplant.55.031903.141701) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 41. Речек CR, Chandel NS. 2017 г. Две стороны активных форм кислорода при раке. Анну. Rev. Cancer Biol. 1, 79–98. (10.1146 / annurev-Cancebio-041916-065808) [CrossRef] [Google Scholar] 43.Харди Дж., Селкое DJ. 2002 г. Амилоидная гипотеза болезни Альцгеймера: прогресс и проблемы на пути к терапии. Наука 297, 353–356. (10.1126 / science.1072994) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 44. Баггс Дж. Э., Прайс Т. С., ДиТаккио Л., Панда С., Фитцджеральд Г. А., Хогенеш Дж. Б.. 2009 г. Сетевые особенности циркадных часов млекопитающих. PLoS Biol. 7, e1000052 (10.1371 / journal.pbio.1000052) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 46. Ouyang L, Shi Z, Zhao S, Wang FT, Zhou TT, Liu B, Bao JK.2012 г. Пути запрограммированной гибели клеток при раке: обзор апоптоза, аутофагии и запрограммированного некроза. Cell Prolif. 45, 487–498. (10.1111 / j.1365-2184.2012.00845.x) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 48. Ван З., Кларк Н.Р., Мааян А. 2015 г. Динамика процесса открытия белок-белковых взаимодействий из исследований с низким содержанием. BMC Syst. Биол. 9, 26 (10.1186 / s12918-015-0173-z) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 49. Бегли CG, Эллис LM. 2012 г. Разработка лекарств: повышение стандартов доклинических исследований рака.Природа 483, 531–533. (10.1038 / 483531a) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 50. Сюй Х., Лемишка И.Р., Мааян А. 2010 г. Классификатор SVM для прогнозирования генов, важных для самообновления и плюрипотентности эмбриональных стволовых клеток мыши. BMC Syst. Биол. 4, 173 (10.1186 / 1752-0509-4-173) [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 51. Сильвер Д. и др. 2016 г. Освоение игры в го с глубокими нейронными сетями и поиском по дереву. Природа 529, 484–489. (10.1038 / nature16961) [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Эндоплазматический ретикулум — молекулярная биология клетки

Все эукариотические клетки имеют эндоплазматический ретикулум (ER) .Его мембрана обычно составляет более половины всей мембраны средней клетки животного (см. Таблицу 12-2). ER организован в виде сетчатого лабиринта разветвленных канальцев и уплощенных мешочков, простирающихся по всему цитозолю (19). Считается, что канальцы и мешочки соединяются между собой, так что мембрана ER образует непрерывный лист, охватывающий единое внутреннее пространство. Это сильно извитое пространство называется просветом ER или цистернальным пространством ER , , и оно часто занимает более 10% от общего объема клетки (см. Таблицу 12-1).Мембрана ER отделяет просвет ER от цитозоля и обеспечивает селективный перенос молекул между этими двумя компартментами.

Рисунок 12-35

Флуоресцентные микрофотографии эндоплазматической сети. (A) Часть сети ER в культивируемой клетке млекопитающего, окрашенная антителом, которое связывается с белком, оставшимся в ER. ER распространяется как сеть по всему цитозолю, так что все (подробнее …)

ER играет центральную роль в биосинтезе липидов и белков.Его мембрана является местом производства всех трансмембранных белков и липидов для большинства клеточных органелл, включая сам ER, аппарат Гольджи, лизосомы, эндосомы, секреторные везикулы и плазматическую мембрану. Мембрана ER вносит основной вклад в митохондриальные и пероксисомные мембраны, производя большую часть их липидов. Кроме того, почти все белки, которые будут секретироваться наружу клетки, а также те, которые предназначены для просвета ER, аппарата Гольджи или лизосом, первоначально доставляются в просвет ER.

Рибосомы, связанные с мембраной, определяют грубый ER

ER захватывает выбранные белки из цитозоля в процессе их синтеза. Эти белки бывают двух типов: трансмембранных белков, , которые лишь частично перемещаются через мембрану ER и встраиваются в нее, и водорастворимых белков, которые полностью перемещаются через мембрану ER и высвобождаются в просвет ER. . Некоторые из трансмембранных белков функционируют в ER, но многим предназначено находиться в плазматической мембране или мембране другой органеллы.Водорастворимые белки предназначены либо для просвета органеллы, либо для секреции. Все эти белки, независимо от их дальнейшей судьбы, направляются к мембране ER с помощью одной и той же сигнальной последовательности и перемещаются через нее с помощью аналогичных механизмов.

В клетках млекопитающих импорт белков в ЭР начинается до того, как полипептидная цепь полностью синтезируется, то есть импорт является ко-трансляционным процессом. Это отличает процесс от импорта белков в митохондрии, хлоропласты, ядра и пероксисомы, которые являются посттрансляционными процессами.Поскольку один конец белка обычно перемещается в ЭР по мере того, как образуется остальная часть полипептидной цепи, белок никогда не попадает в цитозоль и, следовательно, никогда не подвергается опасности сворачивания, прежде чем достигнет транслокатора в мембране ЭР. Таким образом, в отличие от посттрансляционного импорта белков в митохондрии и хлоропласты, белки-шапероны не требуются для поддержания белка в развернутом состоянии. Рибосома, синтезирующая белок, непосредственно прикрепляется к мембране ЭР.Эти связанные с мембраной рибосомы покрывают поверхность ER, создавая области, называемые грубым эндоплазматическим ретикулумом или грубым ER ().

Рисунок 12-36

Черновая ER. (A) Электронная микрофотография грубого ER экзокринной клетки поджелудочной железы, которая ежедневно вырабатывает и секретирует большое количество пищеварительных ферментов. Цитозоль заполнен плотно упакованными листами мембраны ER, усеянными рибосомами. В (подробнее …)

Таким образом, в цитозоле есть две пространственно разделенные популяции рибосом.Связанные с мембраной рибосомы, прикрепленные к цитозольной стороне мембраны ER, участвуют в синтезе белков, которые одновременно перемещаются в ER. Свободные рибосомы, не прикрепленные к какой-либо мембране, синтезируют все другие белки, кодируемые ядерным геномом. Связанные с мембраной и свободные рибосомы структурно и функционально идентичны. Они различаются только белками, которые производятся в любой момент времени. Когда рибосома производит белок с сигнальной последовательностью ER, сигнал направляет рибосому к мембране ER.

Поскольку многие рибосомы могут связываться с одной молекулой мРНК, обычно образуется полирибосома, которая прикрепляется к мембране ER, направляемая туда сигнальными последовательностями на множестве растущих полипептидных цепей (). Отдельные рибосомы, связанные с такой молекулой мРНК, могут вернуться в цитозоль, когда они завершат трансляцию около 3′-конца молекулы мРНК. Сама мРНК, однако, остается прикрепленной к мембране ER с помощью изменяющейся популяции рибосом, каждая из которых временно удерживается на мембране транслокатором.Напротив, если молекула мРНК кодирует белок, у которого отсутствует сигнальная последовательность ER, образующаяся полирибосома остается свободной в цитозоле, и ее белковый продукт выделяется там. Следовательно, только те молекулы мРНК, которые кодируют белки с сигнальной последовательностью ER, связываются с грубыми мембранами ER; те молекулы мРНК, которые кодируют все другие белки, остаются свободными в цитозоле. Считается, что отдельные рибосомные субъединицы случайным образом перемещаются между этими двумя сегрегированными популяциями молекул мРНК ().

Рисунок 12-37

Свободные и мембраносвязанные рибосомы. Общий пул рибосом используется для синтеза белков, которые остаются в цитозоле, и тех, которые транспортируются в ER. Сигнальная последовательность ER на вновь образованной полипептидной цепи направляет задействованную рибосому (подробнее …)

Smooth ER изобилует в некоторых специализированных клетках

Области ER, в которых отсутствуют связанные рибосомы, называются гладким эндоплазматическим ретикулумом или гладким ER . В подавляющем большинстве клеток такие области немногочисленны и часто частично гладкие, а частично шероховатые.Их иногда называют переходными ER , потому что они содержат сайтов выхода ER , из которых отходят транспортные пузырьки, несущие вновь синтезированные белки и липиды для транспорта в аппарат Гольджи. В некоторых специализированных клетках, однако, гладкий ER в изобилии и выполняет дополнительные функции. В частности, это обычно заметно в клетках, которые специализируются на липидном обмене. Клетки, которые синтезируют стероидные гормоны из холестерина, например, имеют расширенный гладкий отсек ER для размещения ферментов, необходимых для выработки холестерина и его модификации для образования гормонов ().

Рисунок 12-38

Гладкий ER. (A) Обильный гладкий ER в клетке, секретирующей стероидные гормоны. Эта электронная микрофотография представляет собой секретирующую тестостерон клетку Лейдига в яичках человека. (B) Трехмерная реконструкция области гладкого ER и грубого ER в печени (подробнее …)

Основной тип клеток в печени, гепатоцит , является другой клеткой с обильным гладким ER. Это основное место производства липопротеиновых частиц, которые переносят липиды через кровоток в другие части тела.Ферменты, которые синтезируют липидные компоненты липопротеинов, расположены в мембране гладкой ЭПР, которая также содержит ферменты, которые катализируют серию реакций по детоксикации как липидорастворимых лекарств, так и различных вредных соединений, производимых метаболизмом. Наиболее широко изученные из этих реакций детоксикации осуществляются ферментами семейства цитохрома P450 , которые катализируют серию реакций, в которых нерастворимые в воде лекарственные средства или метаболиты, которые в противном случае накапливались бы до токсических уровней в клеточных мембранах, оказываются в достаточной степени. растворим в воде, чтобы покинуть клетку и вывести с мочой.Поскольку грубый ER сам по себе не может вместить достаточное количество этих и других необходимых ферментов, большая часть мембраны гепатоцита обычно состоит из гладкого ER (см. Таблицу 12-2).

Когда большие количества определенных соединений, таких как лекарственный препарат фенобарбитал, попадают в кровоток, ферменты детоксикации синтезируются в печени в необычно больших количествах, а площадь поверхности гладкого ЭПР удваивается в течение нескольких дней. Как только лекарство исчезнет, избыток гладкой мембраны ЭПР специфически и быстро удаляется с помощью лизосомно-зависимого процесса, называемого аутофагоцитоз (обсуждается в главе 13).Неизвестно, как регулируются эти резкие изменения.

Другой функцией ER в большинстве эукариотических клеток является изоляция Ca ²⁺ из цитозоля. Высвобождение Ca ²⁺ в цитозоль из ER и его последующий обратный захват участвует во многих быстрых ответах на внеклеточные сигналы, как обсуждается в главе 15. Хранение Ca ²⁺ в просвете ER облегчается за счет высоких концентраций Ca ²⁺-связывающих белков. В некоторых типах клеток и, возможно, в большинстве, определенные области ER специализируются на хранении Ca ²⁺.Мышечные клетки, например, имеют обильный специализированный гладкий ER, называемый саркоплазматическим ретикулумом , который изолирует Ca ²⁺ из цитозоля с помощью Ca ²⁺ -АТФазы, которая перекачивает Ca ²⁺ в его просвет. Высвобождение и повторный захват Ca ²⁺ саркоплазматической сетью запускает сокращение и расслабление миофибрилл, соответственно, во время каждого раунда мышечного сокращения (обсуждается в главе 16).

Теперь мы вернемся к двум основным функциям ER: синтезу и модификации белков и синтезу липидов.

Шероховатые и гладкие области ER можно разделить с помощью центрифугирования

Для изучения функций и биохимии ER необходимо изолировать мембрану ER. Это может показаться безнадежной задачей, потому что ER сложно перемежается с другими компонентами цитозоля. К счастью, когда ткани или клетки разрушаются в результате гомогенизации, ЭР распадается на фрагменты и снова запечатывается во множество маленьких (~ 100-200 нм в диаметре) замкнутых пузырьков, называемых микросомами, которые относительно легко очистить.Микросомы, полученные из грубого ER, усеяны рибосомами и называются грубыми микросомами . Рибосомы всегда находятся на внешней поверхности, поэтому внутренняя часть микросомы биохимически эквивалентна просвету ЭПР (). Поскольку они могут быть легко очищены в функциональной форме, грубые микросомы особенно полезны для изучения многих процессов, выполняемых грубым ER. Для биохимика они представляют собой небольшие аутентичные версии грубого ER, все еще способные к синтезу белка, гликозилированию белка, захвату Ca ²⁺ и синтезу липидов.

Рисунок 12-39

Выделение очищенных грубых и гладких микросом из ER. (A) При осаждении до равновесия с помощью градиента сахарозы два типа микросом отделяются друг от друга на основе их различной плотности. (B) Тонкослойный электрон (подробнее …)

В этих гомогенатах также обнаружено множество пузырьков, размер которых похож на размер грубых микросом, но без прикрепленных рибосом. Такие гладкие микросомы происходят частично из гладких частей ЭР и частично из пузырьковых фрагментов плазматической мембраны, аппарата Гольджи, эндосом и митохондрий (соотношение зависит от ткани).Т.о., тогда как грубые микросомы происходят из шероховатых частей ER, происхождение гладких микросом не может быть так легко определено. Исключение составляют микросомы печени. Из-за необычно большого количества гладких ER в гепатоцитах большинство гладких микросом в гомогенатах печени происходит из гладких ER.

Рибосомы, прикрепленные к грубым микросомам, делают их более плотными, чем гладкие микросомы (). В результате грубые и гладкие микросомы можно отделить друг от друга равновесным центрифугированием (см.).Когда разделенные шероховатые и гладкие микросомы печени сравниваются по таким свойствам, как активность ферментов или состав полипептидов, они очень похожи, хотя и не идентичны: очевидно, что большинство компонентов мембраны ЭР могут свободно диффундировать между шероховатыми и гладкими участками. , как и следовало ожидать от непрерывной жидкой мембраны. Шероховатые микросомы, однако, содержат более 20 белков, которые не присутствуют в гладких микросомах, показывая, что некий механизм разделения должен существовать для субнабора мембранных белков ЭР.Некоторые из белков в этом подмножестве помогают связывать рибосомы с грубым ER, в то время как другие предположительно создают уплощенную форму этой части ER (см.). Неясно, ограничены ли эти мембранные белки грубым ЭПР, образуя большие двумерные сборки в липидном бислое, или же они вместо этого удерживаются на месте за счет взаимодействий с сетью структурных белков на одной или другой стороне грубая мембрана ER.

Сигнальные последовательности были впервые обнаружены в белках, импортированных в грубый ER

Сигнальные последовательности (и стратегия сортировки сигнальных последовательностей) были впервые обнаружены в начале 1970-х годов в секретируемых белках, которые перемещаются через мембрану ER в качестве первого шага к их возможная разрядка из клетки.В ключевом эксперименте мРНК, кодирующая секретируемый белок, транслировалась рибосомами in vitro . Когда микросомы были исключены из этой бесклеточной системы, синтезированный белок был немного больше, чем нормальный секретируемый белок, причем дополнительная длина составляла N-концевой лидерный пептид. Однако в присутствии микросом, полученных из грубого ER, продуцировался белок правильного размера. Эти результаты были объяснены сигнальной гипотезой , которая постулировала, что лидер служит сигнальной последовательностью ER, которая направляет секретируемый белок к мембране ER, а затем отщепляется сигнальной пептидазой в мембране ER перед полипептидной цепью. завершено ().

Рисунок 12-40

Гипотеза сигнала. Упрощенный взгляд на транслокацию белков через мембрану ER, как было первоначально предложено. Когда сигнальная последовательность ER выходит из рибосомы, она направляет рибосому к транслокатору на мембране ER, который формирует поры в (подробнее …)

Согласно сигнальной гипотезе, секретируемый белок должен экструдироваться в просвет микросома в процессе ее синтеза in vitro . Это может быть продемонстрировано обработкой протеазой: вновь синтезированный белок, полученный в отсутствие микросом, разрушается, когда протеаза добавляется в среду, тогда как тот же самый белок, полученный в присутствии микросом, остается нетронутым, поскольку он защищен микросомами. мембрана.Когда белки без сигнальных последовательностей ER синтезируются аналогичным образом in vitro , они не импортируются в микросомы и поэтому разрушаются обработкой протеазой.

Гипотеза о сигнале была тщательно проверена генетическими и биохимическими экспериментами и, как было установлено, применима как к растительным, так и к животным клеткам, а также к транслокации белков через бактериальную плазматическую мембрану и, как мы видели, мембраны митохондрий, хлоропластов. , и пероксисомы. N-концевые сигнальные последовательности ER направляют не только растворимые секретируемые белки, но также и предшественники всех других белков, образованных рибосомами, связанными с грубой мембраной ER, включая мембранные белки.Сигнальная функция этих пептидов была продемонстрирована непосредственно с использованием методов рекомбинантной ДНК для присоединения сигнальных последовательностей ER к белкам, которые в норме их не имеют; полученные слитые белки направляются в ER.

Бесклеточные системы, в которых белки импортируются в микросомы, предоставляют мощные процедуры анализа для идентификации, очистки и изучения различных компонентов молекулярного механизма, ответственного за процесс импорта ER.

Частица распознавания сигнала (SRP) направляет последовательности сигналов ER к определенному рецептору в грубой мембране ER

Последовательность сигналов ER направляется к мембране ER по крайней мере двумя компонентами: частицей распознавания сигнала (SRP) , который циклически проходит между мембраной ER и цитозолем и связывается с сигнальной последовательностью, и рецептор SRP в мембране ER.SRP — это сложная частица, состоящая из шести различных полипептидных цепей, связанных с одной небольшой молекулой РНК (). Гомологи SRP и его рецептора обнаружены у всех организмов, которые были изучены, что указывает на то, что этот механизм нацеливания на белок возник на ранней стадии эволюции и сохранился.

Рисунок 12-41

Частица распознавания сигнала (SRP). (A) SRP млекопитающих представляет собой удлиненный комплекс, содержащий шесть белковых субъединиц и одну молекулу РНК (SRP РНК). Один конец SRP связывается с сигнальной последовательностью ER на растущей полипептидной цепи, а другой конец связывается (больше…)

Сигнальные последовательности ER сильно различаются по аминокислотной последовательности, но каждая имеет восемь или более неполярных аминокислот в центре (см. Таблицу 12-3, стр. 667). Как может SRP связываться конкретно с таким большим количеством различных последовательностей? Ответ пришел из кристаллической структуры белка SRP, которая показывает, что сайт связывания сигнальной последовательности представляет собой большой гидрофобный карман, выстланный метионинами (). Поскольку метионины имеют неразветвленные гибкие боковые цепи, карман достаточно пластиковый, чтобы вмещать гидрофобные сигнальные последовательности различных последовательностей и форм.

SRP связывается с сигнальной последовательностью ER, как только пептид выходит из рибосомы. Это вызывает паузу в синтезе белка, пауза предположительно дает рибосоме достаточно времени для связывания с мембраной ER до завершения синтеза полипептидной цепи, тем самым гарантируя, что белок не попадает в цитозоль. Это защитное устройство может быть особенно важно для секретируемых и лизосомальных гидролаз, которые могут нанести ущерб цитозолю; однако клетки, которые секретируют большие количества гидролаз, принимают дополнительные меры предосторожности, так как имеют высокие концентрации ингибиторов гидролаз в их цитозоле.

После образования комплекс SRP-рибосома связывается с рецептором SRP, который представляет собой интегральный мембранный белок, экспонируемый только на цитозольной поверхности шероховатой мембраны ER. Это взаимодействие приводит комплекс SRP-рибосома к транслокатору белка. Затем высвобождаются рецепторы SRP и SRP, и растущая полипептидная цепь переносится через мембрану ().

Рисунок 12-42

Как сигнальные последовательности ER и SRP направляют рибосомы к мембране ER. Считается, что SRP и его рецептор действуют согласованно.SRP связывается как с экспонированной сигнальной последовательностью ER, так и с рибосомой, тем самым вызывая паузу в трансляции. Рецептор SRP (подробнее …)

Полипептидная цепь проходит через водную пору в транслокаторе

Уже давно ведутся споры о том, переносятся ли полипептидные цепи через мембрану ER в прямом контакте с липидным бислоем или через поры белковый транслокатор. Дебаты закончились очисткой транслокатора белка, который, как было показано, образует заполненную водой пору в мембране, через которую полипептидная цепь пересекает мембрану.Транслокатор, называемый комплексом Sec61 , состоит из трех или четырех белковых комплексов, каждый из которых состоит из трех трансмембранных белков, которые собираются в кольцевидную структуру.

Когда рибосома связывается, центральное отверстие в транслокаторе совпадает с туннелем в большой субъединице рибосомы, через который растущая полипептидная цепь выходит из рибосомы (). Связанная рибосома образует плотное соединение с транслокатором, так что пространство внутри рибосомы непрерывно с просветом ER, и никакие молекулы не могут выйти из ER ().Однако поры в транслокаторе не могут быть открыты постоянно; если бы это было так, Ca ²⁺ просочился бы из ER при отсоединении рибосомы. Считается, что люменальный белок ER служит пробкой или что сам транслокатор может перестраиваться, чтобы закрыть поры, когда рибосома не связана. Таким образом, пора представляет собой динамическую структуру, которая открывается только временно, когда рибосома с растущей полипептидной цепью прикрепляется к мембране ER.

Рисунок 12-43

Рибосома, связанная с транслокатором белка Sec61.(A) Реконструкция комплекса по электронно-микроскопическим изображениям, просматриваемым сбоку. (B) Вид транслокатора сверху (если смотреть на мембрану сверху вниз). (C) Схематический рисунок (подробнее …)

Рисунок 12-44

Доказательства непрерывной водной поры, соединяющей просвет ER и внутреннюю часть рибосомы. В этом эксперименте флуоресцентный краситель прикрепляется к части растущей полипептидной цепи, которая все еще содержится в рибосоме. (A) В свободных рибосомах (подробнее…)

Считается, что сигнальная последовательность в растущей полипептидной цепи запускает открытие поры: после того, как сигнальная последовательность высвобождается из SRP и растущая цепь достигает достаточной длины, сигнальная последовательность связывается с определенным сайтом. внутри самой поры, тем самым открывая ее. Следовательно, сигнальная последовательность ER распознается дважды: сначала SRP в цитозоле, а затем сайтом связывания в транслокаторе белка ER. Это может помочь гарантировать, что только подходящие белки попадают в просвет ER.

Транслокация через мембрану ER не всегда требует постоянного удлинения полипептидной цепи

Как мы видели, транслокация белков в митохондрии, хлоропласты и пероксисомы происходит посттрансляционно, после того, как белок был произведен и выпущен в цитозоль, тогда как транслокация через мембрана ER обычно возникает во время трансляции (ко-трансляционно). Это объясняет, почему рибосомы связаны с ER, но обычно не с другими органеллами.

Некоторые белки, однако, импортируются в ER после завершения их синтеза, демонстрируя, что транслокация не всегда требует постоянной трансляции.Посттрансляционная транслокация белков особенно распространена через мембрану ER в дрожжевых клетках и через плазматическую мембрану бактерий (которая, как полагают, эволюционно связана с ER; см.). Для функционирования в посттрансляционной транслокации транслокатору необходимы дополнительные белки, которые питают полипептидную цепь в пору и управляют транслокацией (). У бактерий моторный белок транслокации, SecA ATPase , прикрепляется к цитозольной стороне транслокатора, где он претерпевает циклические конформационные изменения, вызванные гидролизом АТФ.Каждый раз, когда АТФ гидролизуется, часть белка SecA вставляется в пору транслокатора, выталкивая за собой короткий сегмент белка-пассажира. В результате этого храпового механизма белок SecA проталкивает полипептидную цепь транспортируемого белка через мембрану.

Рис. 12-45

Три способа, которыми транслокация белка может осуществляться через структурно схожие транслокаторы. (A) Ко-трансляционная транслокация. Рибосома доставляется к мембране рецепторами SRP и SRP и образует плотное соединение с транслокатором белка Sec61.(подробнее …)

Эукариотические клетки используют другой набор дополнительных белков, которые связаны с комплексом Sec61. Эти белки охватывают мембрану ER и используют небольшой домен на просветной стороне мембраны ER для депонирования hsp70-подобного шаперонного белка (называемого BiP, для b , что означает p rotein) на полипептидной цепи по мере ее появления. из поры в просвет ER. Однонаправленная транслокация управляется циклами связывания и высвобождения BiP, как описано ранее для митохондриальных белков hsp70, которые тянут белки через митохондриальные мембраны.

Белки, которые транспортируются в ER с помощью посттрансляционного механизма, сначала высвобождаются в цитозоль, где им предотвращается сворачивание путем связывания с белками-шаперонами, как обсуждалось ранее для белков, предназначенных для митохондрий и хлоропластов. Во всех этих случаях, когда транслокация происходит без закрытия поры рибосомой, остается загадкой, как полипептидная цепь может скользить через поры в транслокаторе, не позволяя ионам и другим молекулам проходить через них.

Сигнальная последовательность ER удаляется из наиболее растворимых белков после транслокации

Мы видели, что в хлоропластах и митохондриях сигнальная последовательность отщепляется от белков-предшественников, как только она пересекает мембрану. Точно так же N-концевые сигнальные последовательности ER удаляются сигнальной пептидазой на просветной стороне мембраны ER. Однако сигнальная последовательность сама по себе недостаточна для расщепления сигнала пептидазой; для этого требуется соседний сайт расщепления, который специфически распознается пептидазой.Ниже мы увидим, что сигнальные последовательности ER, которые встречаются внутри полипептидной цепи, а не на N-конце, не имеют этих сайтов узнавания и никогда не расщепляются; вместо этого они могут служить для удержания трансмембранных белков в липидном бислое после завершения процесса транслокации.

N-концевая сигнальная последовательность ER растворимого белка выполняет две сигнальные функции. Он направляет белок к мембране ER и служит сигналом начала переноса (или пептидом начала переноса), который открывает поры.Считается, что даже после того, как он отщепляется сигнальной пептидазой, сигнальная последовательность остается связанной с транслокатором, в то время как остальная часть белка непрерывно проходит через мембрану в виде большой петли. Как только C-конец белка проходит через мембрану, перемещенный белок высвобождается в просвет ER (). Сигнальная последовательность высвобождается из поры и быстро разлагается до аминокислот другими протеазами в ER.

Рисунок 12-46

Модель того, как растворимый белок перемещается через мембрану ER.При связывании сигнальной последовательности ER (которая действует как сигнал начала передачи) транслокатор открывает свою пору, позволяя переносить полипептидную цепь через липидный бислой (подробнее …)

При связывании в поре транслокации сигнал Последовательности контактируют не только с комплексом Sec61, который формирует стенки поры, но и с гидрофобным липидным ядром мембраны. Это было показано в экспериментах по химическому сшиванию, в которых сигнальные последовательности и углеводородные цепи липидов могли быть ковалентно связаны друг с другом.Чтобы передать сигнальную последовательность в мембрану, транслокатор должен открыться сбоку. Таким образом, транслокатор закрывается в двух направлениях: он может открываться, образуя поры через мембрану, чтобы позволить гидрофильным частям белков пересекать липидный бислой, и он может открываться латерально внутри мембраны, позволяя гидрофобным частям белков разделяться в бислой. Этот механизм латерального гейтирования является критическим для встраивания трансмембранных белков в липидный бислой, как мы обсудим далее.

В однопроходных трансмембранных белках единичная внутренняя сигнальная последовательность ER остается в липидном бислое в виде охватывающей мембрану α-спирали

Процесс транслокации белков, которым суждено оставаться в мембране, более сложен, чем для растворимых белков. поскольку некоторые части полипептидной цепи перемещаются через липидный бислой, тогда как другие — нет. Тем не менее, все способы встраивания мембранных белков можно рассматривать как варианты последовательности событий, только что описанных для переноса растворимого белка в просвет ЭПР.Мы начнем с описания трех способов, которыми однопроходные трансмембранные белки (см.) Вставляются в ER.

В простейшем случае N-концевая сигнальная последовательность инициирует транслокацию, как и для растворимого белка, но дополнительный гидрофобный сегмент в полипептидной цепи останавливает процесс переноса до того, как вся полипептидная цепь будет перемещена. Этот сигнал остановки-переноса закрепляет белок в мембране после того, как сигнальная последовательность ER (сигнал начала-переноса) высвобождается из транслокатора и отщепляется ().Последовательность стоп-переноса переносится в бислой с помощью латерального стробирующего механизма и остается там в виде одного α-спирального сегмента, охватывающего мембрану, с N-концом белка на просветной стороне мембраны и C- конец на цитозольной стороне.

Рисунок 12-47

Как однопроходный трансмембранный белок с расщепленной сигнальной последовательностью ER интегрируется в мембрану ER. В этом гипотетическом белке процесс совместной транслокации инициируется N-концевой сигнальной последовательностью ER (красный), , которая функционирует (подробнее…)

В двух других случаях сигнальная последовательность является внутренней, а не на N-конце белка. Подобно N-концевым сигнальным последовательностям ER, внутренняя сигнальная последовательность распознается SRP, который переносит рибосому, производящую белок, на мембрану ER и служит сигналом начала передачи, который инициирует транслокацию белка. После высвобождения из транслокатора последовательность внутреннего старт-переноса остается в липидном бислое в виде единой, охватывающей мембрану α-спирали.

Внутренние последовательности старт-переноса, могут связываться с аппаратом транслокации в любой из двух ориентаций, и ориентация вставленной последовательности старт-переноса, в свою очередь, определяет, какой сегмент белка (предшествующий или следующий за старт-переносом). последовательность) перемещается через мембрану в просвет ER. В одном случае образующийся мембранный белок имеет свой C-конец на просветной стороне (), а в другом случае он имеет свой N-конец на просветной стороне (). Ориентация последовательности старт-перенос зависит от распределения соседних заряженных аминокислот, как описано в легенде к рисунку.

Рисунок 12-48

Интеграция однопроходного мембранного белка с внутренней сигнальной последовательностью в мембрану ER. В этих гипотетических белках внутренняя сигнальная последовательность ER, которая функционирует как сигнал старт-передача, связывается с транслокатором таким образом, что (подробнее …)

Комбинации сигналов старт-передача и стоп-передача определяют топологию многопроходного Трансмембранные белки

В многопроходных трансмембранных белках полипептидная цепь многократно проходит вперед и назад через липидный бислой (см.).Считается, что внутренняя сигнальная последовательность служит сигналом начала передачи в этих белках для инициации транслокации, которая продолжается до тех пор, пока не будет достигнута последовательность остановки передачи. Например, в двухпроходных трансмембранных белках полипептид может затем высвобождаться в бислой (). В более сложных многопроходных белках, в которых многие гидрофобные α-спирали охватывают бислой, вторая последовательность старт-передачи повторно инициирует транслокацию дальше вниз по полипептидной цепи до тех пор, пока следующая последовательность стоп-переноса не вызовет высвобождение полипептида, и так далее для последующего старт-переноса и остановки. -переносные последовательности ().

Рисунок 12-49

Интеграция двухпроходного мембранного белка с внутренней сигнальной последовательностью в мембрану ER. В этом гипотетическом белке внутренняя сигнальная последовательность ER действует как сигнал начала передачи (как на рисунке 12-48) и инициирует перенос C-конца (подробнее …)

Рисунок 12-50

Вставка многопроходного мембранного белка родопсина в мембрану ER. Родопсин — это светочувствительный белок в палочковидных фоторецепторных клетках сетчатки млекопитающих (обсуждается в главе 15).(A) График гидрофобности идентифицирует семь коротких гидрофобных (подробнее …)

Функционирование данной гидрофобной сигнальной последовательности в качестве последовательности начала-передачи или остановки-передачи должно зависеть от ее положения в полипептидной цепи, поскольку ее функция может быть переключается путем изменения своего местоположения в белке с использованием методов рекомбинантной ДНК. Таким образом, различие между последовательностями передачи старт и стоп происходит главным образом из их относительного порядка в растущей полипептидной цепи. Похоже, что SRP начинает сканирование развернутой полипептидной цепи на предмет гидрофобных сегментов на ее N-конце и продвигается к С-концу в направлении, в котором синтезируется белок.Распознавая первый подходящий гидрофобный сегмент, выходящий из рибосомы, SRP устанавливает «рамку считывания»: если транслокация инициируется, следующий соответствующий гидрофобный сегмент распознается как последовательность стоп-переноса, вызывая участок полипептидной цепи между ними. быть продетым через мембрану. Подобный процесс сканирования продолжается до тех пор, пока все гидрофобные области белка не будут вставлены в мембрану.

Поскольку мембранные белки всегда вставляются с цитозольной стороны ЭР таким запрограммированным образом, все копии одной и той же полипептидной цепи будут иметь одинаковую ориентацию в липидном бислое.Это создает асимметричную мембрану ER, в которой белковые домены, экспонируемые с одной стороны, отличаются от доменов, экспонируемых с другой. Эта асимметрия сохраняется во время многих событий образования почки и слияния мембран, которые транспортируют белки, вырабатываемые в ER, к др. Клеточным мембранам (обсуждается в главе 13). Таким образом, способ, которым вновь синтезированный белок вставляется в мембрану ЭР, определяет ориентацию белка и во всех других мембранах.

Когда белки отделяются от мембраны и затем воссоздаются в искусственные липидные везикулы, обычно получается случайная смесь ориентации белков вправо-наружу и наизнанку.Таким образом, белковая асимметрия, наблюдаемая в клеточных мембранах, по-видимому, не является неотъемлемым свойством белка, а является результатом исключительно процесса, посредством которого белки встраиваются в мембрану ER из цитозоля.

Транслоцированные полипептидные цепи складываются и собираются в просвете грубого ER

Многие белки в просвете ER находятся в пути, на пути в другие места назначения; другие, однако, обычно проживают там и присутствуют в высоких концентрациях.Эти резидентные белки ER содержат сигнал удерживания ER из четырех аминокислот на своем С-конце, который отвечает за удержание белка в ER (см. Таблицу 12-3; обсуждается в Главе 13). Некоторые из этих белков действуют как катализаторы, которые помогают множеству белков, которые перемещаются в ЭР, правильно складываться и собираться.

Одним из важных резидентных белков ER является протеин-дисульфидизомераза (PDI) , которая катализирует окисление свободных сульфгидрильных (SH) групп на цистеинах с образованием дисульфидных (S-S) связей.Почти все цистеины в белковых доменах, находящихся либо во внеклеточном пространстве, либо в просвете органелл секреторных и эндоцитарных путей, связаны дисульфидными связями; Однако дисульфидные связи не образуются в доменах, открытых для цитозоля, из-за там восстанавливающей среды.

Другой резидентный белок ER — это шаперонный белок BiP . Мы уже обсуждали, как BiP работает, чтобы втягивать белки посттрансляционно в ER через транслокатор ER. Как и другие шапероны, BiP распознает неправильно свернутые белки, а также белковые субъединицы, которые еще не собрались в свои конечные олигомерные комплексы.Для этого он связывается с экспонированными аминокислотными последовательностями, которые обычно находятся внутри правильно свернутых или собранных полипептидных цепей. Примером сайта связывания BiP является участок чередующихся гидрофобных и гидрофильных аминокислот, который обычно находится в β-листе. Связанный BiP предотвращает агрегацию белка и помогает удерживать его в ER (и, таким образом, вне аппарата Гольджи и более поздних частей секреторного пути). Подобно семейству белков hsp70, которые связывают развернутые белки в цитозоле и облегчают их импорт в митохондрии и хлоропласты, BiP гидролизует АТФ, чтобы обеспечить энергию для его роли в сворачивании белков и посттрансляционном импорте в ЭПР.

Большинство белков, синтезируемых в необработанном ER, гликозилируется путем добавления общего N-связанного олигосахарида

Ковалентное добавление сахаров к белкам является одной из основных биосинтетических функций ER. Большинство растворимых и связанных с мембраной белков, которые образуются в ЭПР, включая те, которые предназначены для транспорта в аппарат Гольджи, лизосомы, плазматическую мембрану или внеклеточное пространство, являются гликопротеинами. Напротив, очень немногие белки в цитозоле гликозилированы, а те, которые несут гораздо более простую модификацию сахара, в которой одна N -ацетилглюкозаминовая группа добавляется к сериновому или треониновому остатку белка.

Важным достижением в понимании процесса гликозилирования белка стало открытие того, что предварительно сформированный олигосахарид-предшественник (состоящий из N -ацетилглюкозамина, маннозы и глюкозы и содержащий в общей сложности 14 сахаров) переносится en bloc в белки в ER. Поскольку этот олигосахарид переносится в боковую группу NH ₂ аминокислоты аспарагина в белке, говорят, что он является N-связанным или аспарагин-связанным ().Перенос катализируется мембраносвязанным ферментом, олигосахарилтрансферазой , активный центр которой открыт на просветной стороне мембраны ER; это объясняет, почему цитозольные белки не гликозилируются таким образом. Олигосахарид-предшественник удерживается в мембране ER с помощью специальной липидной молекулы, называемой dolichol , и переносится на целевой аспарагин за один ферментативный этап сразу после того, как эта аминокислота попала в просвет ER во время транслокации белка ().Поскольку большинство белков ко-трансляционно импортируются в ER, N -связанных олигосахаридов почти всегда добавляются во время синтеза белка.

Рисунок 12-51

Связанный с аспарагином олигосахарид-предшественник (связанный с N ), который добавляется к большинству белков в грубой мембране ER. Пять сахаров в сером прямоугольнике образуют «сердцевину» этого олигосахарида. Для многих гликопротеинов только ядро (подробнее …)

Рис. 12-52

Гликозилирование белка в грубом ER.Почти как только полипептидная цепь входит в просвет ЭПР, она гликозилируется по целевым аминокислотам аспарагина. Олигосахарид-предшественник, показанный на рис. 12-51, переносится в аспарагин в виде цельной единицы (подробнее …)

Олигосахарид-предшественник связан с липидом долихола пирофосфатной связью с высокой энергией, которая обеспечивает энергию активации, которая приводит в движение реакция гликозилирования, проиллюстрированная на. Весь олигосахарид-предшественник состоит из сахара из сахара на этой мембраносвязанной липидной молекуле перед его переносом в белок.Сахара сначала активируются в цитозоле путем образования промежуточных соединений нуклеотид-сахар , которые затем отдают свой сахар (прямо или косвенно) липиду в упорядоченной последовательности. В ходе этого процесса липид-связанный олигосахарид переворачивается с цитозольной стороны мембраны ER на просвет просвета ().

Рисунок 12-53

Синтез липид-связанного олигосахарида-предшественника в грубой мембране ER. Олигосахарид представляет собой собранный сахар сахаром на липиде-носителе долихоле (полиизопреноид; см. Панель 2-5, стр.118–119). Долихол длинный и очень гидрофобный: (подробнее …)

Все разнообразие N -связанных олигосахаридных структур на зрелых гликопротеинах является результатом более поздней модификации исходного олигосахарида-предшественника. Еще находясь в ЭПР, три глюкозы (см.) И одна манноза быстро удаляются из олигосахаридов большинства гликопротеинов. Вскоре мы вернемся к важности снижения уровня глюкозы. Эта «обрезка» или «обработка» олигосахаридов продолжается в аппарате Гольджи и обсуждается в главе 13.

Олигосахариды, связанные с N , на сегодняшний день являются наиболее распространенными олигосахаридами, обнаруженными на гликопротеинах. Реже олигосахариды связаны с гидроксильной группой в боковой цепи аминокислоты серина, треонина или гидроксилизина. Эти О-связанных олигосахаридов образуются в аппарате Гольджи путями, которые еще не полностью изучены.

Олигосахариды используются в качестве меток для обозначения состояния сворачивания белков

Уже давно обсуждается, почему гликозилирование является такой распространенной модификацией белков, которые попадают в ЭР.Одно особенно загадочное наблюдение заключалось в том, что некоторые белки требуют гликозилирования, связанного с N , для правильного фолдинга в ER, однако точное расположение олигосахаридов, прикрепленных к поверхности белка, не имеет значения. Ключ к разгадке роли гликозилирования в сворачивании белков был получен из исследований двух белков-шаперонов ER, которые называются калнексин и кальретикулин , потому что им для их активности требуется Ca ²⁺. Эти шапероны представляют собой лектины, которые связываются с олигосахаридами неполностью свернутых белков и удерживают их в ЭПР.Как и другие шапероны, они предотвращают необратимую агрегацию неполностью свернутых белков. И калнексин, и кальретикулин также способствуют ассоциации неполностью свернутого белка с другим шапероном ER, который связывается с цистеинами, которые еще не образовали дисульфидные связи.

Кальнексин и кальретикулин распознают N -связанных олигосахаридов, которые содержат одну концевую глюкозу, и, следовательно, связывают белки только после того, как две из трех глюкоз, которые первоначально присоединены, были удалены ER-глюкозидазами.Когда третья глюкоза удаляется, белок отделяется от своего шаперона и может покинуть ER.

Как же тогда калнексин и кальретикулин отличают свернутые белки от неполно свернутых? Ответ кроется в еще одном ферменте ER, глюкозилтрансферазе, которая продолжает добавлять глюкозу к тем олигосахаридам, которые потеряли свою последнюю глюкозу. Однако он добавляет глюкозу только к олигосахаридам, которые прикреплены к развернутым белкам. Таким образом, развернутый белок подвергается непрерывным циклам обрезки глюкозы (глюкозидазой) и добавления (гликозилтрансферазой) и сохраняет сродство к калнексину и кальретикулину до тех пор, пока не достигнет своего полностью свернутого состояния ().

Рисунок 12-54

Роль гликозилирования, связанного с N , в укладке белка ER. Связанный с ER-мембраной шаперонный белок калнексин связывается с неполностью свернутыми белками, содержащими одну концевую глюкозу на N -связанных олигосахаридах, захватывая белок в ER. Удаление (подробнее …)

Неправильно свернутые белки экспортируются из ER и деградируют в цитозоле

Несмотря на всю помощь шаперонов, многие белковые молекулы (более 80% для некоторых белков), перемещенные в ER, терпят неудачу для достижения их правильно свернутого или олигомерного состояния.Такие белки экспортируются из ER обратно в цитозоль, где они разрушаются. Ретротранслокация, также называемая дислокацией , происходит через тот же транслокатор (комплекс Sec61), через который белки вошли в ER в первую очередь, хотя дополнительные белки помогают транслокатору работать в обратном направлении. Неизвестно, как такие неправильно свернутые белки, которые больше не имеют своих сигнальных последовательностей ER, распознаются или переносятся.

Как только неправильно свернутый белок достигает цитозоля, его олигосахариды удаляются.Дегликозилирование катализируется N -гликаназой, которая удаляет олигосахаридные цепи путем разрыва амидной связи между карбонильной группой и аминогруппой исходного аспарагина, к которому был присоединен олигосахарид. Дегликозилированный полипептид быстро убиквитилируется ER-связанными убиквитин-конъюгирующими ферментами и затем подается в протеасомы (обсуждается в главе 6), где он разрушается ().

Рисунок 12-55

Экспорт и деградация неправильно свернутых белков ER.Неправильно свернутые растворимые белки в просвете ER перемещаются обратно в цитозоль, где они дегликозилируются, убиквитилированы и разлагаются в протеасомах. Неправильно свернутые мембранные белки следуют аналогичному (подробнее …)

Неправильно свернутые белки в ЭПР активируют ответ развернутого белка

Клетки тщательно контролируют количество неправильно свернутых белков, которые они содержат в различных компартментах. Накопление неправильно свернутых белков в цитозоле, например, запускает реакцию на тепловой шок (обсуждается в главе 6), которая стимулирует транскрипцию генов, кодирующих цитозольные шапероны, которые помогают повторно укладывать белки.Сходным образом накопление неправильно свернутых белков в ER запускает ответ развернутого белка, который включает повышенную транскрипцию генов, кодирующих шапероны ER и ферментов, участвующих в деградации белка ER.

Как неправильно свернутые белки в цитозоле или ER передают сигнал ядру? Путь от ER к ядру особенно хорошо изучен в дрожжевых клетках, и это примечательно. Трансмембранная протеинкиназа в ER активируется неправильно свернутыми белками, которые вызывают его олигомеризацию и аутофосфорилирование.(Внеклеточные факторы роста активируют свои рецепторы в плазматической мембране аналогичным образом, как описано в главе 15). Олигомеризация киназы ER приводит к активации эндорибонуклеазного домена, содержащегося в той же молекуле. Эта нуклеаза расщепляет специфическую цитозольную молекулу РНК в двух положениях, вырезая интрон. Затем разделенные экзоны соединяются с помощью РНК-лигазы, генерируя сплайсинговую мРНК, которая транслируется на рибосомах с образованием регуляторного белка гена. Белок мигрирует в ядро и активирует транскрипцию генов, кодирующих белки, которые опосредуют ответ развернутого белка ().

Рисунок 12-56

Ответ развернутого белка у дрожжей. Благодаря этому новому внутриклеточному сигнальному пути накопление неправильно свернутых белков в просвете ЭПР сигнализирует ядру, чтобы активировать транскрипцию генов, кодирующих белки, которые помогают клетке справляться (подробнее …)

Некоторые мембранные белки приобретают ковалентно прикрепленные Гликозилфосфатидилинозит (GPI) Якорь

Как обсуждалось в главе 10, несколько цитозольных ферментов катализируют ковалентное присоединение одной цепи жирной кислоты или пренильной группы к выбранным белкам.Присоединенные липиды помогают направлять эти белки к клеточным мембранам. Родственный процесс катализируется ферментами ER, которые ковалентно присоединяют гликозилфосфатидилинозитол (GPI) (GPI), якорь , к С-концу некоторых мембранных белков, предназначенных для плазматической мембраны. Эта связь формируется в просвете ER, где в то же время отщепляется трансмембранный сегмент белка (). Таким образом модифицируется большое количество белков плазматической мембраны. Поскольку они прикрепляются к внешней стороне плазматической мембраны только своими GPI-якорями, они в принципе могут высвобождаться из клеток в растворимой форме в ответ на сигналы, активирующие специфическую фосфолипазу в плазматической мембране.Например, трипаносомные паразиты используют этот механизм, чтобы сбрасывать свою оболочку из поверхностных белков, заякоренных в GPI, если их атакует иммунная система. Якоря GPI также используются для направления белков плазматической мембраны в липидных рафтов и, таким образом, для отделения белков от других мембранных белков, как мы обсуждаем в главе 13.

Рисунок 12-57

Присоединение GPI-якоря к белку в ER. Сразу после завершения синтеза белка белок-предшественник остается закрепленным в мембране ER гидрофобной С-концевой последовательностью из 15-20 аминокислот; остальные (подробнее…)

Большинство липидных бислоев мембраны собраны в ER

ER-мембрана синтезирует почти все основные классы липидов, включая фосфолипиды и холестерин, необходимые для производства новых клеточных мембран. Основным производимым фосфолипидом является фосфатидилхолин (также называемый лецитин ), который может быть образован в три этапа из холина, двух жирных кислот и фосфата глицерина (). Каждый шаг катализируется ферментами в мембране ER, активные центры которых обращены к цитозолю, где находятся все необходимые метаболиты.Таким образом, синтез фосфолипидов происходит исключительно в цитозольной створке мембраны ER. На первой стадии ацилтрансферазы последовательно добавляют две жирные кислоты к глицеринфосфату с образованием фосфатидной кислоты, соединения, достаточно нерастворимого в воде, чтобы оставаться в липидном бислое после его синтеза. Именно на этом этапе увеличивается липидный бислой. Последующие шаги определяют головную группу вновь образованной липидной молекулы и, следовательно, химическую природу бислоя, но они не приводят к чистому росту мембраны.Таким образом синтезируются два других основных мембранных фосфолипида — фосфатидилэтаноламин и фосфатидилсерин, а также минорный фосфолипид фосфатидилинозитол (PI).

Рисунок 12-58

Синтез фосфатидилхолина. Этот фосфолипид синтезируется из жирного ацилкофермента А (жирный ацил-КоА), глицерин-3-фосфата и цитидин-бисфосфохолина (ЦДФ-холин).

Поскольку синтез фосфолипидов происходит в цитозольной половине бислоя ER, необходим механизм, который переносит некоторые из вновь образованных молекул фосфолипидов в люменальный листок бислоя.В синтетических липидных бислоях липиды не «переключаются» таким образом. Однако в ER фосфолипиды уравновешиваются через мембрану в течение нескольких минут, что почти в 100000 раз быстрее, чем может быть объяснено спонтанным «триггером». Считается, что это быстрое транс-бислойное движение опосредуется транслокатором фосфолипидов, называемым скрамблазой , который уравновешивает фосфолипиды между двумя листочками липидного бислоя (). Таким образом, различные типы фосфолипидов, как полагают, одинаково распределяются между двумя створками мембраны ER.Плазматическая мембрана содержит, помимо скрамблазы, другой тип транслокатора фосфолипидов, который принадлежит к семейству переносчиков ABC (обсуждается в главе 11). Эти флиппазы специфически удаляют фосфолипиды, содержащие свободные аминогруппы (фосфатидилсерин и фосфатидилэтаноламин), из внеклеточного листочка и используют энергию гидролиза АТФ, чтобы направить их в листочек, обращенный к цитозолю. Таким образом, плазматическая мембрана имеет сильно асимметричный фосфолипидный состав, который активно поддерживается флиппазами (см.).

Рисунок 12-59

Роль транслокаторов фосфолипидов в синтезе липидного бислоя. (A) Поскольку новые липидные молекулы добавляются только к цитозольной половине бислоя и липидные молекулы не переключаются спонтанно с одного монослоя на другой, мембраносвязанный фосфолипид (подробнее …)

ER также производит холестерин и керамид. Церамид получают конденсацией серина аминокислоты с жирной кислотой с образованием аминоспирта сфингозина; затем добавляют вторую жирную кислоту с образованием церамида.Церамид экспортируется в аппарат Гольджи, где он служит предшественником для синтеза двух типов липидов: олигосахаридные цепи добавляются для образования гликосфинго-липидов (гликолипидов), а головные группы фосфохолина переносятся с фосфатидилхолина на другие церамиды. молекул с образованием сфингомиелина . Таким образом, и гликолипиды, и сфингомиелин продуцируются относительно поздно в процессе мембранного синтеза. Поскольку они продуцируются ферментами, воздействующими на просвет Гольджи, и не являются субстратами для транслокаторов липидов, они обнаруживаются исключительно в нецитозольных листках липидных бислоев, которые их содержат.

Фосфолипидные обменные белки помогают транспортировать фосфолипиды из ER в митохондрии и пероксисомы

Как обсуждалось в главе 13, плазматическая мембрана и мембраны аппарата Гольджи, лизосомы и эндосомы составляют часть мембранной системы, которая взаимодействует с ER посредством транспортных везикул, которые переносят как белки, так и липиды. Митохондрии, пластиды и, возможно, пероксисомы, однако, не принадлежат к этой системе, и поэтому для их роста требуются разные механизмы импорта белков и липидов.Мы уже видели, что большая часть белков в этих органеллах импортируется из цитозоля. Хотя митохондрии модифицируют некоторые из импортируемых липидов, они не синтезируют липиды на пустом месте; вместо этого их липиды должны импортироваться из ER прямо или косвенно через другие клеточные мембраны. В любом случае для перевода требуются специальные механизмы.

Водорастворимые белки-носители, называемые белками обмена фосфолипидов (или белков-переносчиков фосфолипидов) переносят отдельные молекулы фосфолипидов между мембранами.Каждый обменный белок распознает только определенные типы фосфолипидов. Он функционирует, «извлекая» молекулу соответствующего фосфолипида из мембраны и диффундируя прочь вместе с липидом, скрытым в его липид-связывающем сайте. Когда он встречается с другой мембраной, обменный белок имеет тенденцию разряжать связанную молекулу фосфолипида в новый липидный бислой (). Было высказано предположение, что таким образом фосфатидилсерин импортируется в митохондрии, где он затем декарбоксилируется с образованием фосфатидилэтаноламина.Фосфатидилхолин, напротив, импортируется в неизменном виде.

Рисунок 12-60

Фосфолипидные обменные белки. Поскольку фосфолипиды нерастворимы в воде, для их прохождения между мембранами требуются белки-носители. Белки обмена фосфолипидов — это водорастворимые белки, которые несут по одной молекуле фосфолипида за раз; (подробнее …)

Обменные белки действуют для случайного распределения фосфолипидов между всеми присутствующими мембранами. В принципе, такой случайный процесс обмена может привести к чистому переносу липидов от мембраны, богатой липидами, к мембране с низким содержанием липидов, позволяя, например, молекулам фосфатидилхолина и фосфатидилсерина переноситься из ER, где они синтезируются, в митохондриальная или пероксисомальная мембрана.Возможно, митохондрии и пероксисомы являются единственными «бедными липидами» органеллами в цитозоле, и такого процесса обмена достаточно. На электронных микрофотографиях митохондрии часто видны в непосредственной близости от мембран ER, и могут быть специфические механизмы переноса липидов, которые действуют в таких областях близости.

Резюме

Разветвленная сеть ER служит фабрикой по производству почти всех липидов клетки. Кроме того, большая часть синтеза белка клетки происходит на цитозольной поверхности ER: все белки, предназначенные для секреции, и все белки, предназначенные для самого ER, аппарата Гольджи, лизосом, эндосом и плазматической мембраны в первую очередь. импортируется в ЭПР из цитозоля.В просвете ER белки сворачиваются и олигомеризуются, образуются дисульфидные связи и добавляются N -связанных олигосахаридов. N -связанное гликозилирование используется для указания степени сворачивания белка, так что белки покидают ER только тогда, когда они правильно свернуты. Белки, которые не сворачиваются или не олигомеризуются правильно, перемещаются обратно в цитозоль, где они дегликозилируются, убиквитилируются и разлагаются в протеасомах. Если неправильно свернутые белки накапливаются чрезмерно в ER, они запускают ответ развернутого белка, который активирует соответствующие гены в ядре, чтобы помочь ER справиться.

Только белки, несущие особую сигнальную последовательность ER, импортируются в ER. Сигнальная последовательность распознается частицей распознавания сигнала (SRP), которая связывает как растущую полипептидную цепь, так и рибосому и направляет их к рецепторному белку на цитозольной поверхности шероховатой мембраны ER. Это связывание с мембраной ER инициирует процесс транслокации, протягивая петлю полипептидной цепи через мембрану ER через гидрофильную пору в трансмембранном транслокаторе белка.

Растворимые белки, предназначенные для просвета ER, для секреции или для передачи в просвет других органелл, полностью проходят в просвет ER. Трансмембранные белки, предназначенные для ЭР или других клеточных мембран, частично перемещаются через мембрану ЭР и остаются закрепленными там одной или несколькими перекрывающими мембрану α-спиральными участками в своих полипептидных цепях. Эти гидрофобные части белка могут действовать как сигналы старт-передачи или стоп-передачи во время процесса транслокации.Когда полипептид содержит несколько чередующихся сигналов начала-передачи и остановки-передачи, он будет проходить вперед и назад через бислой несколько раз как многопроходный трансмембранный белок.

Асимметрия вставки белка и гликозилирования в ER устанавливает односторонность мембран всех других органелл, которые ER снабжает мембранными белками.

Создание и редактирование сложных пользовательских форм: Legacy desk

diagrams.net имеет большую библиотеку готовых фигур, но также позволяет вставлять собственные растровые и SVG-изображения в ваши диаграммы.Хотя это дает вам большую гибкость, это не позволяет вам стилизовать растровые или SVG-изображения, кроме как изменять цвета во встроенных SVG-изображениях. Поскольку SVG и растровые изображения не являются собственными формами, они не содержат необходимой информации о том, на каких формах рисовать тени, применять ширину линий и т. Д.

Основные настраиваемые формы

Вы можете создавать свои собственные настраиваемые формы на diagrams.net, описывая их геометрию, точки соединения и стили в формате XML.Базовые фигуры diagrams.net используют XML. Выберите «Упорядочить»> «Вставить»> «Фигура » в меню diagrams.net, чтобы открыть диалоговое окно «Редактировать фигуру», в котором можно увидеть XML-структуру фигуры.

Узнайте, как создать эту базовую настраиваемую форму

Советы

После того, как вы добавили настраиваемые формы на холст для рисования, вы можете перетащить их на блокнот или библиотеку настраиваемых форм .
Отредактируйте фигуру , выделив ее, затем нажмите Редактировать фигуру на вкладке Стиль панели форматирования.Обратите внимание, что вы не можете редактировать все фигуры, только те, которые находятся в формате XML.

Создание расширенных пользовательских форм

В конце этой страницы вы найдете XML для создания примера, используемого ниже. Скопируйте и вставьте этот XML-код в диалоговое окно Edit Shape через меню Arrange> Insert> Shape на diagrams.net и щелкните Preview , чтобы увидеть, как в XSD создаются более сложные формы.

Воспользуйтесь приведенной ниже ссылкой, чтобы увидеть, как определяется каждый элемент настраиваемой формы и порядок, в котором нужно вкладывать эти элементы.

Внешний элемент — , который имеет следующие атрибуты:

name — строка, обязательная. Это имя однозначно определяет форму. В настоящее время не используется на diagrams.net.
w, h — необязательные границы десятичного представления. Это определяет вашу систему координат для графических операций в форме. По умолчанию 100,100.
аспект — необязательная строка со значением «переменная», значение по умолчанию или «фиксированное». Fixed всегда отображает форму с соотношением сторон, определяемым соотношением w / h. Переменная заставляет соотношение соответствовать геометрии текущей вершины.
strokewidth — необязательная строка, содержащая либо целое число, либо строку «наследование». Inherit указывает, что ширина линии ячейки изменится как при масштабировании, так и при изменении размера формы. Это числовое значение определяет множитель, применяемый к ширине. По умолчанию — «1».

Если вы хотите определить определенные фиксированные точки соединения в пользовательской форме, используйте элемент .Каждый элемент в элементе соединений определяет фиксированную точку соединения на фигуре.

Ограничения имеют следующие атрибуты:

периметр — обязательный, со значениями 1 или 0. Значение 0 устанавливает точку соединения там, где указано x, y. Значение 1 экстраполирует положение точки соединения от центра формы через x, y до точки пересечения с периметром формы.
x, y — положение фиксированной точки относительно границ фигуры.Они корректируются автоматически, если периметр = 1. (0,0) — это верхний левый угол, (0.5,0.5) — центр, (1,0.5) — центр правого края границ и т. Д. Используйте значения меньше 0 или больше 1 для позиционирования фиксированного точка за пределами формы.
имя — необязательная строка. Уникальный идентификатор порта на фигуре.

<фон> и <передний план>

Пути, используемые для рисования фигуры, разделены на два элемента: <передний план> и <фон>.Если тень определена, она получена из элемента . Как правило, фон формы является линией, идущей снаружи формы, но это не всегда так.

Элемент может содержать только один элемент или (или ни одного). Он не может содержать заливку штрих изображение текст или включить форму .

Обратите внимание, что состояние, стили и рисование в фигурах mxGraph, используемых в диаграммах.net очень близок по дизайну к HTML 5 canvas. Используйте эти предлагаемые учебные пособия по HTML 5 для общего ознакомления с используемыми концепциями.

Состояние

Передний план и фоновые элементы визуализируются в соответствии с концепцией состояния. Помимо операции сохранения / загрузки состояния, есть еще два типа операций: стиль и рисование. Примененный стиль изменяет текущее состояние.

— сохраняет текущее состояние (текущий стиль).
— извлекает (загружает) последнее сохраненное состояние из стека состояний.

Стиль

Для элементов, которые изменяют цвета в текущем состоянии (стиле), требуется шестнадцатеричный цветовой код с хеш-префиксом («# FFEA80»).

<цвет обводки> — определяет цвет контура при выполнении команды обводки или заливки .
— определяет цвет внутри замкнутого контура при выполнении команды fill или fillstroke .
— определяет цвет шрифтов при отрисовке текста.

Остальные элементы стиля следующие:

— определяет альфа-уровень, противоположный прозрачности, с диапазоном 0,0–1,0 в десятичной системе. Используйте 0,0 для полностью прозрачного и 1,0 для твердого (непрозрачного).
— определяет прозрачность заливки в десятичном диапазоне 0,0–1,0. Используйте 0,0 для полностью прозрачного и 1,0 для твердого (непрозрачного).
— определяет прозрачность штриха в диапазоне 0.0-1,0, десятичный. Используйте 0,0 для полностью прозрачного и 1,0 для твердого (непрозрачного).
— определяет элементы целочисленной толщины, нарисованные штрихом или штрихом . Используйте fixed = «1», чтобы применить значение как есть, без масштабирования.
— определяет стиль обводки. Используйте «1» для включения тире и «0» для сплошной линии.
— определяет образец тире и пробелов на штриховых штрихах (когда они включены). Используйте последовательность разделенных пробелами длин «вкл., Выкл.», Чтобы определить количество точек, используемых для рисования линии или пробела.Шаблон повторяется, и значение по умолчанию — «3 3» `. Например, вы можете определить более сложный узор с помощью «5 3 2 6». Четное количество элементов в приборной панели выглядит более сбалансированным, но это не обязательно.
, и — определяют, как два соединяющих сегмента линии соединяются вместе, как нарисованы конечные точки каждой линии и максимальное расстояние между внешними и внутренними точками соединения двух линий. соответственно.Для наглядного примера обратитесь к странице Mozilla, посвященной стилям холста. . diagrams.net использует те же определения, за исключением того, что linecap является «плоским», а не «стыком» Canvas.

Для стилизации шрифта используются следующие элементы:

— целое число.
— битовый шаблон с оператором ИЛИ, обозначающий полужирный (1), курсив (2) и подчеркивание (4). Например, жирное подчеркивание определяется значением «5».
— строка, определяющая используемый шрифт.

Чертеж

Большая часть чертежа (линии внутри фигуры) содержится в элементе . Графические примитивы, используемые mxGraph в diagrams.net, очень похожи на примитивы HTML 5 Canvas.

— к атрибутам, обязательным десятичным знакам (x, y).
<строка> — к атрибутам, обязательные десятичные дроби (x, y).
— до требуемых десятичных знаков (x2, y2) через контрольную точку, требуемых десятичных знаков (x1, y1).
<кривая> — до требуемых десятичных знаков (x3, y3), через контрольные точки требуются десятичные числа (x1, y1) и (x2, y2).
— копия команды дуги SVG и не следует за подписями HTML Canvas. Документация по спецификации SVG лучше всего описывает его поведение. Атрибуты названы одинаково, все десятичные дроби и все необходимые.
— завершает текущий подпуть и вызывает автоматическое построение прямой линии от текущей точки до начальной точки текущего подпути.

Сложный рисунок

В дополнение к описанным выше графическим примитивным операциям существуют и непримитивные операции.Используйте их, чтобы упростить рисование некоторых основных фигур:

— атрибуты «x», «y», «w», «h», все необходимые десятичные знаки.
— атрибуты «x», «y», «w», «h», все требуемые десятичные знаки. Также «arcsize» необязательный десятичный атрибут, определяющий размер угловых кривых.
<эллипс> — атрибуты «x», «y», «w», «h», все требуемые десятичные знаки.

Обратите внимание, что эти 3 формы и все пути должны сопровождаться либо заливкой , штрихом или штрихом для их рендеринга.

Текстовые элементы имеют следующие атрибуты:

str — текстовая строка для отображения, обязательна.
x и y — десятичное положение (x, y) текстового элемента, обязательное.
align — горизонтальное выравнивание текстового элемента по «левому», «центральному» или «правому». Необязательно, по умолчанию «лево».
valign — вертикальное выравнивание текстового элемента по «верху», «середине» или «низу». Необязательно, по умолчанию — «верх».
localized — 0 или 1. Если 1, то «str» фактически содержит ключ, используемый для извлечения значения из mxResources. Необязательно, по умолчанию — 0, в настоящее время не используется в diagrams.net.
вертикальный — 0 или 1. Если 1, этикетка отображается вертикально (поворачивается на 90 градусов). Необязательно, по умолчанию 0.
поворот — угол в градусах (от 0 до 360). Угол поворота текста. Необязательно, значение по умолчанию — 0.
align-shape — 0 или 1. Если 0, то при настройке поворота текста поворот формы игнорируется.Необязательно, по умолчанию — 1.
заполнителей — 0 или 1. Если 1, то заполнители формы% name% будут заменены их значениями. Необязательно, по умолчанию 0.

Элементы изображения могут быть либо внешними URL-адресами, либо URI данных, если они поддерживаются (не поддерживаются в IE 7-). Атрибуты:

src — обязательная строка. Либо URI данных, либо URL.
x, y — обязательные десятичные дроби. Положение (x, y) изображения.
w, h — обязательные десятичные дроби.Ширина и высота изображения.
flipH, flipV = необязательно 0 или 1. Используется для отражения изображения по горизонтальной / вертикальной оси. По умолчанию для обоих установлено значение 0.

Субфигуры (поддерживается только для встроенных фигур в draw.io)

Примечание: Поддерживается только со встроенными фигурами на diagrams.net.

позволяет отображать субфигуры внутри текущей формы, ссылаясь на субфигуру по имени.

Атрибуты:

имя — обязательная строка.Уникальное имя формы.
x y и w, h — обязательные десятичные дроби. Положение (x, y) субфигуры, ее ширина и высота.

Пример сложной нестандартной формы

Эта сложная нестандартная форма представлена следующим XML-кодом. Скопируйте и вставьте этот XML-код в диалоговое окно Edit Shape через меню Arrange> Insert> Shape на diagrams.net, затем щелкните Preview .

 
    <соединения>
         <ограничение x = "0.5 "y =" 0 "периметр =" 0 "name =" N "/>
         <ограничение x = "0,5" y = "1" периметр = "0" name = "S" />
         <ограничение x = "0" y = "0,5" периметр = "0" name = "W" />
         <ограничение x = "1" y = "0,5" периметр = "0" name = "E" />
         <ограничение x = "0" y = "0" периметр = "0" name = "NW" />
         <ограничение x = "1" y = "0" периметр = "0" name = "NE" />
         <ограничение x = "1" y = "1" периметр = "0" name = "SE" />
         <ограничение x = "0" y = "1" периметр = "0" name = "SW" />
    
    <фон>
        
        
        
    
    <передний план>
        
        <сохранить />
        <сохранить />
        <сохранить />
        <сохранить />
        <сохранить />
        <сохранить />
        <сохранить />
        
        
        
        <ход />
        
        <ширина линии />
        
        
        
        
        <ход />
        <восстановить />
        
        <ход />
        
        
        <ширина линии />
        <альфа альфа = "0.25 "/>
        <путь>
            <перемещение x = "0" y = "11" />
            <строка x = "200" y = "211" />
        
        <ход />
        <восстановить />
        
        <ход />
        
        
        
        
        <путь>
            <перемещение x = "200" y = "11" />
            <строка x = "0" y = "211" />
        
        <ход />
        <восстановить />
        
        <ход />
        
        
        <эллипс h = "150" w = "150" x = "25" y = "36" />
        <ход />
        
        <альфа альфа = "0.5 "/>
        <эллипс h = "100" w = "100" x = "50" y = "61" />
        
        <восстановить />
        
        <ход />
        
        
        <эллипс h = "25" w = "200" x = "0" y = "186" />
        <ход />
        <эллипс h = "200" w = "25" x = "0" y = "11" />
        <ход />
        <путь>
            <перемещение x = "150" y = "55" />
            <строка x = "50" y = "55" />
            <строка x = "100" y = "11" />
            <закрыть />
        
        <ход />
        <путь>
            <перемещение x = "180" y = "36" />
            <строка x = "180" y = "61" />
        
        <ход />
        <ширина линии />
        
        <путь>
            <перемещение x = "185" y = "36" />
            <строка x = "185" y = "111" />
        
        <ход />
        <восстановить />
        
        <ход />
        
        
        <ширина линии />
        <альфа альфа = "0.5 "/>
        <путь>
            <перемещение x = "190" y = "36" />
            
        
        <ход />
        <восстановить />
        
        <ход />
        
        
        <ширина линии />
        
        
        <путь>
            
            
        
        <ход />
        <восстановить />
        
        <ход />
        
        
        <путь>
            <перемещение x = "26" y = "22.75 "/>
            <кривая x1 = "26" x2 = "35,25" x3 = "41,5" y1 = "22,75" y2 = "0" y3 = "22,25" />
            <кривая x1 = "47.75" x2 = "55.25" x3 = "56.75" y1 = "44.5" y2 = "27.5" y3 = "20.25" />
            <кривая x1 = "58,25" x2 = "62,75" x3 = "75,75" y1 = "13" y2 = "21,5" y3 = "21" />
            <кривая x1 = "88.75" x2 = "83.5" x3 = "69.25" y1 = "20.5" y2 = "23.25" y3 = "30" />
        
        <ход />
        <путь>
            
            <кривая x1 = "130.25 "x2 =" 138,5 "x3 =" 138,25 "y1 =" 23,25 "y2 =" 10,5 "y3 =" 17,5 "/>
            <кривая x1 = "138" x2 = "156" x3 = "149,25" y1 = "24,5" y2 = "12,5" y3 = "17" />
            <кривая x1 = "142.5" x2 = "167.75" x3 = "163.75" y1 = "21.5" y2 = "24" y3 = "18.75" />
            <кривая x1 = "159.75" x2 = "180.75" x3 = "177" y1 = "13.5" y2 = "11.5" y3 = "14.25" />
            <кривая x1 = "173.25" x2 = "166.5" x3 = "172.75" y1 = "17" y2 = "30.5" y3 = "26.25" />
            <кривая x1 = "179" x2 = "178,5" x3 = "172,5" y1 = "22" y2 = "29,5" y3 = "31,25" />
            <кривая x1 = "166.5 "x2 =" 149,25 "x3 =" 151,5 "y1 =" 33 "y2 =" 35,25 "y3 =" 31,5 "/>
        
        <ход />
        
        
        <путь>
            <перемещение x = "8" y = "57" />
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            <строка x = "2,5" y = "84" />
            
            <закрыть />

Nuclear Pore Complex — обзор

2 NPC и ядерный транспорт

NPC — это массивные мультибелковые комплексы, которые действуют как каналы для транспорта молекул в ядро и из него.Имея молекулярную массу 66 МДа у дрожжей (Rout and Blobel, 1993) и 125 МДа у позвоночных (Reichelt et al., 1990), NPC является одной из крупнейших и наиболее сложных белковых структур эукариотических клеток. Структура NPC, выявленная с помощью электронной микроскопии (рис. 3.2A), описывается как восемь спиц, симметрично окружающих центральный канал. Этот набор спиц имеет диаметр 120 нм и высоту 70 нм и составляет центральный каркас или каркас NPC. Субструктура спиц зажата между цитоплазматическим и ядерным кольцами.К этим периферическим кольцам прикреплены восемь цитоплазматических нитей и корзинообразная структура на ядерном кольце (Рис. 3.2B – D). Структура NPC улучшалась на протяжении многих лет с использованием новейших методов электронной микроскопии и программного обеспечения для трехмерного усреднения; Последние исследования привели к созданию трехмерных моделей NPC с разрешением 6 нм (Beck et al., 2007; Frenkiel-Krispin et al., 2010).

Рисунок 3.2. Структура и состав NPC.

(A – D) Электронные микрофотографии NE ооцитов Xenopus , подготовленных для электронной микроскопии с использованием различных протоколов.В то время как получение изолированного NE путем отрицательного окрашивания (A) выявляет восьмикратную симметрию NPC и характерную сложную структуру спиц, встраивание — тонкое сечение (B) выявляет поперечные срезы NPC, которые изображают нитчатые структуры, прикрепленные к обеим цитоплазматическим клеткам. (большие наконечники стрел) и ядерные (маленькие наконечники стрелок) стороны NPC. Визуализация цитоплазматической и ядерной поверхности NPC после быстрого замораживания, сушки вымораживанием и затемнения металла выявляет восемь нитей, прикрепленных к цитоплазматическому кольцу (C), и ядерную корзину, прикрепленную к ядерному кольцу (D).Масштабные полосы, 100 нм. (E) Схематическая диаграмма структуры NPC, показывающая расположение нуклеопоринов, на основе модели Wente и Rout (2010). Цветную версию этого рисунка отсылают к онлайн-версии этой книги.

Два протеомных анализа с использованием NPC дрожжей (Rout et al., 2000) и млекопитающих (Cronshaw et al., 2002) показали, что NPC состоит из 30 различных белков, называемых нуклеопоринами, каждый из которых представлен в нескольких копиях. Было подсчитано, что около 500–1000 нуклеопоринов составляют NPC (Hoelz et al., 2011). Большинство нуклеопоринов обозначаются Nup, за которыми следует их молекулярная масса в килодальтонах (например, Nup62). Некоторые нуклеопорины находятся в определенных субкомплексах, которые остаются неповрежденными во время митоза и служат строительными блоками NPC. Эти субкомплексы были очень хорошо охарактеризованы даже кристаллографически [например, субкомплекс Nup107-160 (Whittle, Schwartz, 2009) и субкомплекс Nup62 (Solmaz et al., 2011)]. Около одной трети всех нуклеопоринов содержат многочисленные повторяющиеся мотивы фенилаланин-глицин (FG).При 5-50 повторах FG на нуклеопорин было подсчитано, что имеется приблизительно 10 000 мотивов FG на NPC (Peters, 2007). FG-нуклеопорины подразделяются на симметричный, цитоплазматический и нуклеоплазматический подтипы, обращенные к центральному каналу, цитоплазме и ядру NPC соответственно. Полагают, что области FG-повторов симметричных нуклеопоринов формируют сеть филаментов FG-повторов, которые предположительно заселяют центральный канал NPC и формируют барьер проницаемости для NPC (Wente and Rout, 2010).

Как показано на рис. 3.2E, детальная модель положения каждого нуклеопорина в структуре NPC была предложена на основе экспериментальных данных, полученных в результате молекулярного, биохимического и структурного анализа NPC и нуклеопоринов (Alber et al., 2007 ; Wente, Rout, 2010). В этой модели каркас NPC позвоночных образован двумя субкомплексами белков: субкомплексом Nup107-160 и субкомплексом Nup155. В то время как несколько копий субкомплекса Nup155 образуют внутреннее кольцо каркаса, несколько субкомплексов Nup107-160 образуют два внешних кольца каркаса, обращенных к цитоплазме и ядру соответственно (рис.3.2E). Каркас закреплен в ПОМ тремя интегральными мембранными белками, которые образуют просветное кольцо. FG-нуклеопорины прикрепляются к каркасу через линкерные нуклеопорины и нуклеопорины внутреннего кольца каркаса. Стоит подчеркнуть, что положение некоторых нуклеопоринов внутри NPC не является стационарным; в то время как некоторые белки, которые образуют каркас NPC, такие как члены комплекса Nup107-160, стабильно встроены в структуру NPC, другие, такие как Nup153 и Nup98, перемещаются в NPC и выходят из него (Rabut et al., 2004) и даже может быть обнаружен в ядре (Griffis et al., 2002).

Транспорт молекул в ядро и из ядра происходит через центральный канал NPC, который обеспечивает пассивную диффузию молекул диаметром менее 9 нм (Paine et al., 1975) и селективный облегченный транспорт больших грузов размером до 39 нм. в диаметре (Pante, Kann, 2002). Селективность облегченного транспорта диктуется короткими участками аминокислот, называемыми сигналами ядерной локализации (NLS) или сигналами ядерного экспорта (NES), находящимися на транспортируемой молекуле.Эти сигналы распознаются растворимыми транспортными рецепторами (импортинами, транспортинами или экспортинами), происходящими из семейства белков, известных как кариоферины (Chook and Suel, 2011; Strambio-De-Castillia et al., 2010; Wente and Rout, 2010). Обычно транспортный рецептор связывается с NLS- или NES-содержащим грузом в одном отсеке, нацеливается на него и сопровождает его через NPC, высвобождает его в противоположном отсеке, а затем перемещается обратно в первый отсек, чтобы повторить цикл. Малая GTPase Ran и ее регуляторные факторы контролируют связывание и высвобождение импортинов и экспортинов для их сигналов (Fried and Kutay, 2003).Детальный молекулярный механизм транслокации через центральный канал NPC остается нерешенным, но предположительно включает временные взаимодействия между ядерными транспортными рецепторами и участками FG-повторов нуклеопоринов (Wente and Rout, 2010).