in-vivo-quantification-g-protein-coupled-receptor-interactions-using

<em>In vivo</em> Quantification of G Protein Coupled Receptor Interactions using Spectrally Resolved Two-photon Microscopy

The study of protein interactions in living cells is an important area of research because the information accumulated both benefits industrial ...

University of Wisconsin - Milwaukee

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Current methods for analysis of data from studies of protein-protein interactions using fluorescence resonance energy transfer (FRET) emerged from several decades of research using wide-field microscopes and spectrofluorometers to measure fluorescence from individual cells or cell populations. Inherent to most measurements is an averaging of the distributions of FRET efficiencies over large populations of protein complexes, which washes out information regarding the stoichiometry and structure of protein complexes. Although the introduction of laser-scanning microscopes in principle could facilitate quantification of the distributions of FRET efficiencies in live cells, only comparatively recently did this potential fully materialize, through development of spectral- or lifetime-based approaches. To exploit this new opportunity in molecular imaging, it is necessary to further develop theoretical models and methods of data analysis. Using Monte Carlo simulations, we investigated FRET in homogenous and inhomogeneous spatial distributions of molecules. Our results indicate that an analysis based on distributions of FRET efficiencies presents significant advantages over the average-based approach, which include allowing for proper identification of biologically relevant FRET. This study provides insights into the effect of molecular crowding on FRET, and it offers a basis for information extraction from distributions of FRET efficiencies using simulations-based data fitting.

Comparison between whole distribution- and average-based approaches to the determination of fluorescence resonance energy transfer efficiency in ensembles of proteins in living cells.

Les m&#xE9;thodes actuelles d&#x26;#39;analyse des donn&#xE9;es provenant d&#x26;#39;&#xE9;tudes de interactions prot&#xE9;ine-prot&#xE9;ine utilisant la fluorescence de transfert d&#x26;#39;&#xE9;nergie par r&#xE9;sonance (FRET) a &#xE9;merg&#xE9; de plusieurs d&#xE9;cennies de recherche en utilisant l&#x26;#39;&#xE9;chelle microscopes &#xE0; champ et Spectrofluorim&#xE8;tres pour mesurer la fluorescence des cellules individuelles ou des populations cellulaires. Inh&#xE9;rent &#xE0; la plupart des mesures est une moyenne des distributions de rendements de plus de FRET de grandes populations de complexes prot&#xE9;iques, qui baigne l&#x26;#39;information au sujet de la stoechiom&#xE9;trie et la structure des complexes prot&#xE9;iques. Bien que l&#x26;#39;introduction du laser-microscopes &#xE0; balayage, en principe, pourrait faciliter la quantification des distributions de gains en efficience dans FRET des cellules vivantes, que relativement r&#xE9;cemment que ce potentiel se concr&#xE9;tiser pleinement, &#xE0; travers le d&#xE9;veloppement d&#x26;#39;approches spectrales ou la dur&#xE9;e de vie bas&#xE9; sur. Pour exploiter cette nouvelle opportunit&#xE9; dans l&#x26;#39;imagerie mol&#xE9;culaire, il est n&#xE9;cessaire de continuer &#xE0; d&#xE9;velopper des mod&#xE8;les th&#xE9;oriques et des m&#xE9;thodes d&#x26;#39;analyse de donn&#xE9;es. En utilisant des simulations de Monte Carlo, nous avons &#xE9;tudi&#xE9; FRET dans homog&#xE8;nes et inhomog&#xE8;nes des distributions spatiales de mol&#xE9;cules. Nos r&#xE9;sultats indiquent qu&#x26;#39;une analyse bas&#xE9;e sur les distributions de gains d&#x26;#39;efficacit&#xE9; de FRET pr&#xE9;sente des avantages significatifs sur la m&#xE9;thode de la moyenne bas&#xE9;e sur, qui comprennent la possibilit&#xE9; pour l&#x26;#39;identification correcte de biologiquement pertinente FRET. Cette &#xE9;tude fournit un aper&#xE7;u de l&#x26;#39;effet d&#x26;#39;&#xE9;viction mol&#xE9;culaire sur le FRET, et il offre une base pour l&#x26;#39;extraction d&#x26;#39;informations &#xE0; partir des distributions de FRET efficacit&#xE9; au moyen de simulations bas&#xE9;es sur des donn&#xE9;es de montage.

Comparaison entre les approches de distribution des entiers et Moyenne bas&#xE9;e &#xE0; la d&#xE9;termination de l&#x26;#39;efficacit&#xE9; de transfert de fluorescence par r&#xE9;sonance de l&#x26;#39;&#xE9;nergie dans des ensembles de prot&#xE9;ines dans les cellules vivantes

Aktuelle Methoden zur Analyse von Daten aus Studien von Protein-Protein Interaktionen mit Fluoreszenz-Resonanz-Energie-Transfer (FRET) entstand aus mehreren Jahrzehnten Forschung mit weiten Feld Mikroskope und berbessert Messen Fluoreszenz von einzelnen Zellen oder Zellen-Populationen. Die meisten Messungen innewohnt eine Mittelwertbildung der Verteilungen der FRET-Effizienz &uuml;ber gro&szlig;e Bev&ouml;lkerungen von Proteinkomplexen, die Informationen &uuml;ber die St&ouml;chiometrie und Struktur von Proteinkomplexen w&auml;scht. Obwohl die Einf&uuml;hrung von Laser-scanning Mikroskope grunds&auml;tzlich erleichtern k&ouml;nnte nur vergleichsweise Quantifizierung der Verteilungen der FRET-Effizienz in lebenden Zellen, vor kurzem hat dieses Potenzial voll zustande, durch die Entwicklung von spektralen oder Lebensdauer-basierte Ans&auml;tze. Um diese neue M&ouml;glichkeit in der molekularen Bildgebung auszunutzen, ist es notwendig, theoretische Modelle und Methoden der Datenanalyse weiterzuentwickeln. Mit Monte-Carlo-Simulationen, untersuchten wir FRET in homogenen und inhomogenen r&auml;umlichen Verteilungen von Molek&uuml;len. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine Analyse auf der Grundlage von Verteilungen von FRET-Effizienz entscheidende Vorteile gegen&uuml;ber dem Durchschnitt basierenden Ansatz, die umfassen pr&auml;sentiert, zulassend korrekte Kennzeichnung der biologisch relevanten FRET. Diese Studie liefert Erkenntnisse &uuml;ber die Wirkung der molekularen Gedr&auml;nge am Bund und bietet eine Grundlage f&uuml;r Informationsextraktion aus Verteilungen der FRET-Effizienz mit Simulationen basierenden Daten Formst&uuml;ck.

Vergleich zwischen ganzen Verteilung und Durchschnitt-basierte Ans&auml;tze zur Bestimmung der Fluoreszenz Resonanz Transfer Energieeffizienz in Ensembles Proteine in lebenden Zellen.

Attuali metodi di analisi dei dati provenienti da studi di interazioni proteina-proteina mediante fluorescenza resonance energy transfer (FRET) &egrave; emerso da diversi decenni di ricerca utilizzando microscopi wide-field e spettrofluorimetri per misurare la fluorescenza da singole celle o popolazioni di cella. Inerente alla maggior parte delle misurazioni &egrave; una media delle distribuzioni di FRET efficienze sopra grandi popolazioni dei complessi della proteina, che lava le informazioni riguardanti la stechiometria e la struttura dei complessi della proteina. Sebbene l&#39;introduzione della scansione laser microscopi in linea di principio potrebbero facilitare la quantificazione delle distribuzioni di FRET efficienze in cellule vive, solo relativamente di recente ha fatto questo potenziale completamente materializzare, attraverso lo sviluppo di approcci spettrale o vita-based. Per sfruttare questa nuova opportunit&agrave; in imaging molecolare, &egrave; necessario sviluppare ulteriormente i modelli teorici e metodi di analisi dei dati. Mediante simulazioni Monte Carlo, abbiamo studiato FRET in omogenei e disomogeneo distribuzioni spaziali di molecole. I nostri risultati indicano che un&#39;analisi basata sulle distribuzioni di FRET efficienze presenta vantaggi significativi rispetto l&#39;approccio basato su media, che includono l&#39;autorizzazione per la corretta identificazione della FRET biologicamente rilevanti. Questo studio fornisce intuizioni l&#39;effetto dell&#39;affollamento molecolare sul tasto, e offre una base per l&#39;estrazione di informazioni da distribuzioni di FRET efficienza utilizzando il raccordo dei dati basati su simulazioni.

Confronto tra intera distribuzione media base e approcci per la determinazione dell&#39;efficienza di trasferimento del energia di risonanza di fluorescenza in insiemi di proteine in cellule viventi.

&#x500B;&#x3005;&#x306E;&#x7D30;&#x80DE;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x7D30;&#x80DE;&#x96C6;&#x56E3;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x86CD;&#x5149;&#x3092;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x5E83;&#x8996;&#x91CE;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x3068;spectrofluorometers&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x305F;&#x7814;&#x7A76;&#x306E;&#x6570;&#x5341;&#x5E74;&#x304B;&#x3089;&#x751F;&#x307E;&#x308C;&#x305F;&#x86CD;&#x5149;&#x5171;&#x9CF4;&#x30A8;&#x30CD;&#x30EB;&#x30AE;&#x30FC;&#x79FB;&#x52D5;&#xFF08;FRET&#xFF09;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA; - &#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x76F8;&#x4E92;&#x4F5C;&#x7528;&#x306E;&#x7814;&#x7A76;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x306E;&#x5206;&#x6790;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x73FE;&#x5728;&#x306E;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3002;&#x307B;&#x3068;&#x3093;&#x3069;&#x306E;&#x6E2C;&#x5B9A;&#x306B;&#x56FA;&#x6709;&#x306E;&#x306F;&#x3001;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x8907;&#x5408;&#x4F53;&#x306E;&#x5316;&#x5B66;&#x91CF;&#x8AD6;&#x3068;&#x69CB;&#x9020;&#x306B;&#x95A2;&#x3059;&#x308B;&#x60C5;&#x5831;&#x3092;&#x6D17;&#x3046;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x8907;&#x5408;&#x4F53;&#x306E;&#x5927;&#x898F;&#x6A21;&#x306A;&#x96C6;&#x56E3;&#x3092;&#x8D85;&#x3048;&#x308B;&#x52B9;&#x7387;&#x3092;FRET&#x306E;&#x5206;&#x5E03;&#x306E;&#x5E73;&#x5747;&#x3067;&#x3059;&#x3002;&#x539F;&#x5247;&#x3068;&#x3057;&#x3066;&#x3001;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B6;&#x30FC;&#x8D70;&#x67FB;&#x9855;&#x5FAE;&#x93E1;&#x306E;&#x5206;&#x5E03;&#x306E;&#x5B9A;&#x91CF;&#x5316;&#x3092;&#x4FC3;&#x9032;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x304C;&#x3067;&#x304D;&#x308B;&#x306E;&#x5C0E;&#x5165;&#x306F;&#x3001;&#x751F;&#x7D30;&#x80DE;&#x306E;&#x52B9;&#x7387;&#x306E;FRET&#x304C;&#x3001;&#x552F;&#x4E00;&#x306E;&#x6BD4;&#x8F03;&#x7684;&#x6700;&#x8FD1;&#x3001;&#x3053;&#x306E;&#x53EF;&#x80FD;&#x6027;&#x306F;&#x5B8C;&#x5168;&#x306B;&#x30B9;&#x30DA;&#x30AF;&#x30C8;&#x30EB;&#x307E;&#x305F;&#x306F;&#x5BFF;&#x547D;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306E;&#x958B;&#x767A;&#x3092;&#x901A;&#x3058;&#x3066;&#x3001;&#x5177;&#x4F53;&#x5316;&#x3057;&#x306A;&#x304B;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x5206;&#x5B50;&#x30A4;&#x30E1;&#x30FC;&#x30B8;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x3053;&#x306E;&#x65B0;&#x3057;&#x3044;&#x6A5F;&#x4F1A;&#x3092;&#x6D3B;&#x7528;&#x3059;&#x308B;&#x305F;&#x3081;&#x306B;&#x306F;&#x3001;&#x3055;&#x3089;&#x306B;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x89E3;&#x6790;&#x306E;&#x7406;&#x8AD6;&#x30E2;&#x30C7;&#x30EB;&#x3068;&#x65B9;&#x6CD5;&#x3092;&#x958B;&#x767A;&#x3059;&#x308B;&#x5FC5;&#x8981;&#x304C;&#x3042;&#x308A;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x30E2;&#x30F3;&#x30C6;&#x30AB;&#x30EB;&#x30ED;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x3092;&#x7528;&#x3044;&#x3066;&#x3001;&#x5206;&#x5B50;&#x306E;&#x5747;&#x8CEA;&#x3068;&#x4E0D;&#x5747;&#x8CEA;&#x306A;&#x7A7A;&#x9593;&#x5206;&#x5E03;&#x3067;FRET&#x306E;&#x691C;&#x8A0E;&#x3092;&#x884C;&#x3063;&#x305F;&#x3002;&#x6211;&#x3005;&#x306E;&#x7D50;&#x679C;&#x306F;&#x3001;&#x52B9;&#x7387;&#x306E;FRET&#x306E;&#x5206;&#x5E03;&#x306B;&#x57FA;&#x3065;&#x3044;&#x305F;&#x5206;&#x6790;&#x306F;&#x3001;FRET&#x306E;&#x751F;&#x7269;&#x5B66;&#x7684;&#x306B;&#x95A2;&#x9023;&#x306E;&#x9069;&#x5207;&#x306A;&#x8B58;&#x5225;&#x3092;&#x53EF;&#x80FD;&#x306B;&#x542B;&#x307E;&#x308C;&#x308B;&#x5E73;&#x5747;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306F;&#x3001;&#x5927;&#x304D;&#x306A;&#x5229;&#x70B9;&#x3092;&#x63D0;&#x793A;&#x3059;&#x308B;&#x3053;&#x3068;&#x3092;&#x793A;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;&#x672C;&#x7814;&#x7A76;&#x3067;&#x306F;&#x3001;FRET&#x306E;&#x5206;&#x5B50;&#x30AF;&#x30E9;&#x30A6;&#x30C7;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x306E;&#x5F71;&#x97FF;&#x3078;&#x306E;&#x6D1E;&#x5BDF;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x3001;&#x30D5;&#x30A3;&#x30C3;&#x30C6;&#x30A3;&#x30F3;&#x30B0;&#x3001;&#x30B7;&#x30DF;&#x30E5;&#x30EC;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30C7;&#x30FC;&#x30BF;&#x3092;&#x4F7F;&#x7528;&#x3057;&#x3066;&#x52B9;&#x7387;&#x5316;&#x3092;FRET&#x306E;&#x30C7;&#x30A3;&#x30B9;&#x30C8;&#x30EA;&#x30D3;&#x30E5;&#x30FC;&#x30B7;&#x30E7;&#x30F3;&#x304B;&#x3089;&#x306E;&#x60C5;&#x5831;&#x62BD;&#x51FA;&#x306E;&#x305F;&#x3081;&#x306E;&#x57FA;&#x790E;&#x3092;&#x63D0;&#x4F9B;&#x3057;&#x3066;&#x3044;&#x307E;&#x3059;&#x3002;

&#x751F;&#x304D;&#x305F;&#x7D30;&#x80DE;&#x4E2D;&#x306E;&#x30BF;&#x30F3;&#x30D1;&#x30AF;&#x8CEA;&#x306E;&#x30A2;&#x30F3;&#x30B5;&#x30F3;&#x30D6;&#x30EB;&#x306B;&#x304A;&#x3051;&#x308B;&#x86CD;&#x5149;&#x5171;&#x9CF4;&#x30A8;&#x30CD;&#x30EB;&#x30AE;&#x30FC;&#x79FB;&#x52D5;&#x52B9;&#x7387;&#x306E;&#x5B9A;&#x91CF;&#x3078;&#x306E;&#x5168;&#x4F53;&#x306E;&#x5206;&#x5E03;&#x3068;&#x5E73;&#x5747;&#x30D9;&#x30FC;&#x30B9;&#x306E;&#x30A2;&#x30D7;&#x30ED;&#x30FC;&#x30C1;&#x306E;&#x6BD4;&#x8F03;

&#xD615;&#xAD11; &#xACF5;&#xBA85; &#xC5D0;&#xB108;&#xC9C0; &#xC804;&#xB2EC; (FRET)&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xC0C1;&#xD638; &#xC791;&#xC6A9;&#xC758; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB370;&#xC774;&#xD130;&#xC758; &#xBD84;&#xC11D;&#xC744; &#xC704;&#xD574; &#xD604;&#xC7AC;&#xC758; &#xBC29;&#xBC95;&#xC740; &#xB113;&#xC740; &#xD544;&#xB4DC; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xBC0F; spectrofluorometers&#xB97C; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; &#xAC1C;&#xBCC4; &#xC140;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD615;&#xAD11;&#xC744; &#xCE21;&#xC815; &#xD558;&#xAC70;&#xB098; &#xC138;&#xD3EC; &#xC778;&#xAD6C; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC758; &#xC218; &#xC2ED;&#xB144;&#xC5D0;&#xC11C; &#xB4F1;&#xC7A5;. &#xB300;&#xBD80;&#xBD84;&#xC758; &#xCE21;&#xC815;&#xC5D0; &#xB0B4;&#xC7AC; &#xB41C; &#xD3C9;&#xADE0; FRET &#xD6A8;&#xC728;&#xC758; &#xBC30;&#xD3EC;&#xD310;&#xC758; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xBCF5;&#xD569;&#xBB3C;&#xC758; &#xD070; &#xC778;&#xAD6C;&#xB97C; &#xD1B5;&#xD574; stoichiometry &#xBC0F; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8; &#xBCF5;&#xD569;&#xBB3C;&#xC758; &#xAD6C;&#xC870;&#xC5D0; &#xAD00;&#xD55C; &#xC815;&#xBCF4;&#xB97C; &#xBC16;&#xC73C;&#xB85C; &#xC53B;&#xC5B4;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBE44;&#xB85D; &#xB808;&#xC774;&#xC800; &#xC2A4;&#xCE94; &#xC18C;&#xAC1C; &#xC6D0;&#xCE59;&#xC801;&#xC73C;&#xB85C; &#xD604;&#xBBF8;&#xACBD; &#xC218;&#xB9CC; &#xBE44;&#xAD50;&#xD574; &#xBCF4;&#xBA74; &#xBB34;&#xC11C; &#xC6CC; &#xD6A8;&#xC728;&#xC131; &#xB77C;&#xC774;&#xBE0C; &#xC140;&#xC5D0; &#xBD84;&#xBC30;&#xC758; &#xBD80; &#xB7C9;&#xC744; &#xC6A9;&#xC774; &#xD558; &#xAC8C; &#xCD5C;&#xADFC; &#xC54A;&#xC558;&#xB2E4;&#xC774; &#xC7A0;&#xC7AC;&#xB825;&#xC744; &#xC644;&#xC804;&#xD788; &#xC2E4;&#xD604;, &#xC2A4;&#xD399;&#xD2B8;&#xB7FC; &#xB610;&#xB294; &#xC218;&#xBA85; &#xAE30;&#xBC18; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xBC95;&#xC758; &#xAC1C;&#xBC1C;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574;. &#xBD84;&#xC790; &#xD654;&#xC0C1; &#xC9C4; &#xCC30;&#xC5D0;&#xC11C;&#xC774; &#xC0C8;&#xB85C;&#xC6B4; &#xAE30;&#xD68C;&#xB97C; &#xC545;&#xC6A9;, &#xC774;&#xB860;&#xC801;&#xC778; &#xBAA8;&#xB378; &#xBC0F; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xBD84;&#xC11D;&#xC758; &#xBC29;&#xBC95;&#xC744; &#xAC1C;&#xBC1C; &#xD558;&#xB294; &#xB370; &#xD544;&#xC694;&#xD55C;&#xC785;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xC6B0;&#xB9AC; &#xBB34;&#xC11C; &#xC6CC; &#xBD84;&#xC790;&#xC758; &#xADE0;&#xC9C8; &#xC131; &#xBC0F; &#xD718;&#xB3C4;&#xAC00; &#xACF5;&#xAC04; &#xBD84;&#xD3EC; &#xC870;&#xC0AC; &#xBAAC;&#xD14C; &#xCE74;&#xB97C;&#xB85C; &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC;. &#xC6B0;&#xB9AC;&#xC758; &#xACB0;&#xACFC; FRET &#xD6A8;&#xC728;&#xC758; &#xBC30;&#xD3EC;&#xD310;&#xC5D0; &#xB530;&#xB77C; &#xBD84;&#xC11D; &#xC0DD;&#xBB3C;&#xD559; &#xAD00;&#xB828; &#xBB34;&#xC11C; &#xC6CC;&#xC758; &#xC801;&#xC808; &#xD55C; &#xC2DD;&#xBCC4; &#xC218; &#xC788;&#xB3C4;&#xB85D; &#xD3EC;&#xD568; &#xD558;&#xB294; &#xD3C9;&#xADE0;&#xC5D0; &#xAE30;&#xCD08;&#xB97C; &#xB454; &#xC811;&#xADFC; &#xBC29;&#xC2DD;&#xC744; &#xD1B5;&#xD574; &#xC911;&#xC694; &#xD55C; &#xC774;&#xC810;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xB098;&#xD0C0;&#xB0C5;&#xB2C8;&#xB2E4;. &#xBB34;&#xC11C; &#xC6CC;&#xC5D0; &#xD06C;&#xB864; &#xB9C1;&#xC774; &#xBD84;&#xC790;&#xC758; &#xD6A8;&#xACFC;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xD1B5;&#xCC30;&#xB825;&#xC744; &#xC81C;&#xACF5; &#xD558;&#xB294;&#xC774; &#xC5F0;&#xAD6C;&#xC640; &#xC2DC;&#xBBAC;&#xB808;&#xC774;&#xC158; &#xAE30;&#xBC18; &#xB370;&#xC774;&#xD130; &#xB9DE;&#xCDA4;&#xC744; &#xC0AC;&#xC6A9; &#xD558; &#xC5EC; FRET &#xD6A8;&#xC728;&#xC758; &#xBC30;&#xD3EC;&#xD310;&#xC5D0;&#xC11C; &#xC815;&#xBCF4; &#xCD94;&#xCD9C;&#xC5D0; &#xB300; &#xD55C; &#xAE30;&#xCD08;&#xB97C; &#xC81C;&#xACF5; &#xD569;&#xB2C8;&#xB2E4;.

&#xBE44;&#xAD50; &#xC0AC;&#xC774;&#xC758; &#xC804;&#xCCB4; &#xBD84;&#xD3EC; &#xBC0F; &#xD3C9;&#xADE0; &#xAE30;&#xBC18; &#xC0B4;&#xC544;&#xC788;&#xB294; &#xC138;&#xD3EC;&#xC5D0; &#xC788;&#xB294; &#xB2E8;&#xBC31;&#xC9C8;&#xC758; &#xC559;&#xC0C1;&#xBE14;&#xC5D0;&#xC11C; &#xD615;&#xAD11; &#xACF5;&#xBA85; &#xC5D0;&#xB108;&#xC9C0; &#xC804;&#xC1A1; &#xD6A8;&#xC728;&#xC758; &#xACB0;&#xC815;&#xC5D0; &#xC811;&#xADFC; &#xD55C;&#xB2E4;.

Los m&#xE9;todos actuales de an&#xE1;lisis de datos procedentes de estudios de las interacciones prote&#xED;na-prote&#xED;na mediante la transferencia de energ&#xED;a de resonancia fluorescente (FRET) surgi&#xF3; de varias d&#xE9;cadas de investigaci&#xF3;n que utilizan microscopios de campo amplio y espectrofluor&#xF3;metros para medir la fluorescencia de las c&#xE9;lulas individuales o poblaciones de c&#xE9;lulas. Inherente a la mayor&#xED;a de las mediciones es un promedio de las distribuciones de FRET eficiencias m&#xE1;s grandes poblaciones de complejos de prote&#xED;nas, que se lava a cabo informaci&#xF3;n con respecto a la estequiometr&#xED;a y la estructura de los complejos de prote&#xED;nas. A pesar de la introducci&#xF3;n de sistemas de escaneo, microscopios, en principio, podr&#xED;a facilitar la cuantificaci&#xF3;n de la distribuci&#xF3;n de la eficiencia de FRET en c&#xE9;lulas vivas, s&#xF3;lo hace relativamente poco tiempo se materialicen plenamente este potencial, a trav&#xE9;s del desarrollo de enfoques espectrales-o de por vida a base de. Para aprovechar esta nueva oportunidad en la proyecci&#xF3;n de imagen molecular, es necesario desarrollar modelos te&#xF3;ricos y m&#xE9;todos de an&#xE1;lisis de datos. Usando simulaciones de Monte Carlo, se determin&#xF3; la distribuci&#xF3;n espacial de FRET homog&#xE9;neos y no homog&#xE9;neos de las mol&#xE9;culas. Nuestros resultados indican que un an&#xE1;lisis basado en la distribuci&#xF3;n de la eficiencia de FRET presenta importantes ventajas sobre el enfoque basado en promedio, que incluyen lo que permite la correcta identificaci&#xF3;n de FRET biol&#xF3;gicamente relevantes. Este estudio proporciona informaci&#xF3;n detallada sobre el efecto de la aglomeraci&#xF3;n molecular en el traste, y ofrece una base para la extracci&#xF3;n de informaci&#xF3;n de la distribuci&#xF3;n de la eficiencia de FRET mediante simulaciones basadas en datos de conexi&#xF3;n.

Comparaci&#xF3;n entre los enfoques integrales de distribuci&#xF3;n y medio basado en la determinaci&#xF3;n de la eficiencia de transferencia de energ&#xED;a de resonancia de fluorescencia en los conjuntos de prote&#xED;nas en las c&#xE9;lulas vivas

Deo Singh

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