Aktif ve pasif hücre içi hareketler ilk kez ayrıldı

Anonim

Aktif ve pasif hücre içi hareketler ilk kez ayrıldı

Bilim

Chris Wood

29 Nisan 2016

2 fotoğraf

Yeni bir veri analizi tekniği, bilim adamlarının hücrelerin içindeki hareketleri daha iyi anlamasına ve bir bileşenin aktif olarak ne zaman harekete geçtiğini belirlemeye izin vermektedir (Kredi: MIT).

Şu anda vücudunuzdaki herhangi bir hücreye bakmış olsaydınız, içerisindeki bireysel yapıların ve bileşenlerin sürekli hareket ettiğini fark edersiniz. Bu seğirmenin ve jürinin bir kısmı pasifken, diğer hareketler daha bilinçlidir, hücreler bileşenleri hareket ettirmek için aktif olarak enerji harcarlar. Yeni bir veri analizi tekniği, bu iki hareket türünü ayırt etme yeteneğimizi geliştirmektedir ve sonuçlar, hücre biyolojisi anlayışımızı önemli ölçüde artırabilir.

Mikroskopik ölçeğe zum yaptığınızda, sıvı veya gaz içindeki parçacıklar çevrelerinden kolaylıkla etkilenir. Bunu ilk olarak 1827'de, İskoç botanikçi Robert Brown'un bir mikroskopta sudaki polen taneleri üzerinde çalıştığı ve tahılların sürekli hareket eden küçük parçacıklar içerdiğini öğrendiğinde öğrendik.

Artık, hücrenin iç parçacıklarının kıpkılmasının, yüksek sıcaklıklarda, sürekli kinetik enerjiye sahip olan su molekülleriyle etkileşimlerine bağlı olduğunu biliyoruz. Parçacıklar, hücreler içindeki daha büyük bileşenleri sürekli olarak bombalayarak, görünüşte rasgele harekete neden olurlar. Keşfedici sayesinde, bu Brownian hareket diyoruz.

Bu fenomen, bilim adamlarının, termal dengede meydana geldiği gibi hücre içi hareketleri rutin olarak reddettikleri kadar yaygındır; sistem, bileşeni hareket ettirmek için enerji kullanmayan, Brownian hareketi için olmasa bile, cansız olurdu.

Ancak, bu elbette, her zaman durum - bazen bir hücre etrafındaki bir bileşeni hareket ettirmek için enerji uyguluyor. Sorun şu ki - bir veya diğer hareket türü meydana geldiğinde nasıl çalışırız?

Yeni analitik yöntemin devreye girdiği yer burası. MIT'deki araştırmacılar tarafından geliştirilen, Göttingen Üniversitesi, Münih Üniversitesi, Free University Amsterdam ve Yale Üniversitesi'ndeki bilim insanlarıyla işbirliği içinde, bu zamanları seçmek için tasarlandı. Hareket sadece bir parçacığa bakarak pasif olmaktan ziyade aktif olduğunda.

Ekip, flagellum frame-by-frame'in hareketini incelemek için video omurgasını kullandı, omurgasındaki değişiklikleri dikkatle inceleyerek tam bir osilatör döngüsünden geçerken oluşturduğu farklı şekilleri tanımladı. Eğer flagellum termal dengede (pasif) olsaydı, o zaman devletler arasındaki ileri geri geçişler dengelenmeli, bunun yerine, geçişlerde bir dengesizlik gözlemledi, bu da enerjinin aktif olarak tükendiğini düşündürdü. flagellum vakası.

Yöntemin işe yaradığını bilerek, araştırmacılar daha sonra aynı deneyi böbrek hücresi silisi ile gerçekleştirdiler ve burada bir kez daha geçişlerde hafif bir dengesizlik gözlemlediler. Bu vakadaki sonuçlar daha aktifti ve aktif süreçlerin, pasif görünümünün aksine, ciliumun hareketini yönlendirdiğini gösteriyordu.

Araştırma, potansiyel olarak devrim niteliğinde olup, hücrelerin nasıl işlediğine dair benzersiz bir bakış açısı sunarak, ilk bakışta açıkça görülmemiş olan aktif süreçleri ortaya çıkarmaktadır.

Kağıt ortak yazarlarından Profesör Nikta Fakhri, “Canlı sistemlerdeki belirli dinamiklerin, hücreler veya dokular veya tüm organizmalar olsun, rasgele termal hareket gibi ilk bakışa baktığımızda gerçekten aktif olarak kullanıldığını görmek istiyoruz” dedi. "Bu önemlidir çünkü hücre enerji harcarsa, süreç ile bağlantılı hayati bir işlev olmalıdır. "

Araştırmanın tüm detayları Science dergisinde online olarak yayınlanmaktadır. Çalışma hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki videoya göz atabilirsiniz.

Kaynak: MIT

Yeni bir veri analizi tekniği, bilim adamlarının hücrelerin içindeki hareketleri daha iyi anlamasına ve bir bileşenin aktif olarak ne zaman harekete geçtiğini belirlemeye izin vermektedir (Kredi: MIT).

Ekip, flagellum frame-by-frame'in hareketini incelemek, omurgasının hareketine dikkatle bakmak ve tam bir salınım döngüsünden geçerken oluşturduğu farklı şekilleri tanımlamak için video mikroskobu kullandı (Kredi: MIT).