Team:CIDEB-UANL Mexico/Math-Improvement/Español

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<h3><b>Concentración del Vip en <i>E.Coli</i></h3></b>
<h3><b>Concentración del Vip en <i>E.Coli</i></h3></b>
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<p align="justify">Otra variable que tenemos que considerar es la saturación del Vip3Ca3 en <i>E.Coli</i> en el ambiente en que lo queremos poner, in este caso, es el gel el que sirve como medio de transportación. En un inicio, asumimos que nuestra variable se comportaría continuamente y sin ruidos (alteraciones) por lo que sería un modelo determinístico sin embargo consideramos que una sobre producción, en este medio sería una variable de un modelo estocástico debido a que existe un factor que afecta nuestro sistema y su respectiva producción, en otras palabras, es una alteración que debemos de considerar si queremos apreciar la manera en que el sistema estará trabajando.   </p>
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<br>En nuestra variable de un modelo estocástico que tratamos de introducir dice que la sobreproducción de Vip3Ca3 matará a la célula huésped, en este caso de E. Coli, y en el siguiente artículo que apoya nuestra hipótesis acerca de esta situación, se investigó "la sobre la producción de siete proteínas de la membrana en un bacteriófago de E. Coli. En los siete casos, cuando se indujo la expresión de la proteína de la membrana objetivo, la mayor parte de la célula huésped murieron, esto nos hace pensar o suponer que la E. coli de nuestro sistema pueden ser afectados por un caso similar ". <a href=" http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8757792"><font color="blue">http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8757792</font></a>
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<p align="justify">La producción de Vip3Ca3 sobresaturada en la bacteria E.Coli, la destruiría, nuestra bacteria desaparecería y por tanto la producción del Vip3Ca3 terminaría. Además, otra situación que nosotros tenemos que  observar… si los gusanos blancos mueren, la razón de esto podría ser la producción del Vip3Ca3 o las secuelas de la muerte de nuestra E.Coli y otros factores del sistema. La implementación de un nuevo modelo estocástico para este modelo debería responder esta variable y hacer una modelación realista de nuestra ecuación, sin embargo no existe un modelo perfecto, solo podemos acercarnos a él o hacer especulaciones.</p>
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<p align="justify"> En otro artículo se afirma que "Las dificultades en la sobreexpresión recombinante de proteínas de membrana se derivan en parte de las limitaciones de espacio físico de la membrana celular, pero la sobreexpresión también pueden ser tóxicos para la célula huésped", también podemos inferir que la sobreproducción puede causar una toxicidad que pueden afectar a morir después de la célula huésped y afecta el sistema o el gusano blanco.</p>
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  <a href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2271156/#!po=16.6667"><font color="blue"> http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2271156/#!po=16.6667</font></a>
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<p align="justify">También se sugiere que después de la célula huésped muere, no podemos saber si los dados blancos gusanos serán para la producción de Vip3Ca3 o la toxicidad que liberar después de su muerte.</p>
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<p align="justify">Hay que recordar que el modelo tiene que ser en un entorno de control, en otras palabras, en un laboratorio con todo el control de las variables con el fin de que todo el modelo tiene una función real. La mejora se alcanza una mayor realidad de tener otras variables que son más específicamente a un ambiente abierto.</p>
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Revision as of 03:56, 22 June 2013

Modelo Matemático
Mejoras

Ecuación de Probabilidad

Intentamos modificar nuestro modelo con una ecuación de probabilidad de un artículo del National Institute for Mathematical and Biological Synthesis, Knoxville, Tennessee, Estados Unidos de América; publicado en la página de internet PLOS ONE con el nombre Is Thermosensing Property of RNA Thermometers Unique? Este trabajo ve la probabilidad de encontrar un ARN en apertura utilizando su temperatura de intersección y de la pendiente del tiempo los parámetros. Esto describe la probabilidad de encontrar nuestra riboswitch k115017 abierto o cerrado. Hacer un suave cambio en el pliegue del termo sensor y el incremento descenso de nuestra pendiente en nuestras simulaciones.


\begin{equation} \large p_{i}\left ( T \right )= \frac{e^{a_{i}+b_{i}T}}{1+e^{a_{i}+b_{i}T}} \end{equation}

"Pi(T)es la probabilidad de encontrar la ventana o abertura a una posición “I” en un gen, abierto a una temperatura (C), , ai and bi son la intersección y la pendiente de los parámetros de la forma en el diario de probabilidades de encontrar una ventana abierta al posición "i", log(pi(T)/1- pi(T)),cambia con la temperatura. El radio –ai/bi indica la temperatura en el cual la probabilidad de abertura de la ventana es 0.5”

Nuestro equipo uso la última información de –ai/bi = T cuando la abertura es 0.5, para obtener “ai” expresada en b ( ai= -T*bi) y tener nuestros propios resultados; para encontrar b los autores del artículo compararon a través de 100 genes, encontrando que los valores no eran significativos mayor que cero para 24 genes a un valor de p es 0.05, entonces el valor de b es 0.157. Esto implica que una pequeña fracción de genes no mostró a cambio significativo en la abertura del RBS con la temperatura sobre el rango de temperatura considerada. Entonces nosotros ponemos nuestro control de temperatura en la ecuación aislada y tenemos que a=-32*0.157 para obtener el valor de “a” que fue 5.024 negativo.

Pero hubo algunos problemas usándola formula de pi(T)en las simulaciones de mathlab como una mal función de la ecuación al momento de ver las gráficas o la inserción de los parámetros en la simulación, entonces finalmente el equipo decidió dejarlo aparte de las gráficas.

Nosotros mencionamos esta fórmula especial porque era la solución del crecimiento rápido y la disminución de las concentraciones del ARNs y de las proteínas en E.Coli. Se nos había acabado el tiempo y fue casi imposible experimentar con él para tener mejores resultados, pero aquí hay un pequeño avance que hicimos con esto.

La gráfica muestra la probabilidad de incremento en la abertura del termómetro ARN. B estaba comprado a través de 100 genes, ellos encontraron que los valores no eran significativos mayor que cero para 24 genes a un valor de p=0.05 y recuerden que ai y bi son la intersección y la pendiente de los parámetros de la forma en el diario de probabilidades de encontrar una ventana abierta al posición "i", log(pi(T)/1- pi(T)), cambia con la temperatura. Entonces se puede concluir que en una pequeña fracción de genes no mostraron cambios en la abertura del RBS considerando el rango de temperatura e indica que el termómetro del ARN no tiene un gran cambio del no termómetro en el incremento de la abertura del RBS con la temperatura.

Concentración del Vip en E.Coli


En nuestra variable de un modelo estocástico que tratamos de introducir dice que la sobreproducción de Vip3Ca3 matará a la célula huésped, en este caso de E. Coli, y en el siguiente artículo que apoya nuestra hipótesis acerca de esta situación, se investigó "la sobre la producción de siete proteínas de la membrana en un bacteriófago de E. Coli. En los siete casos, cuando se indujo la expresión de la proteína de la membrana objetivo, la mayor parte de la célula huésped murieron, esto nos hace pensar o suponer que la E. coli de nuestro sistema pueden ser afectados por un caso similar ". http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8757792

En otro artículo se afirma que "Las dificultades en la sobreexpresión recombinante de proteínas de membrana se derivan en parte de las limitaciones de espacio físico de la membrana celular, pero la sobreexpresión también pueden ser tóxicos para la célula huésped", también podemos inferir que la sobreproducción puede causar una toxicidad que pueden afectar a morir después de la célula huésped y afecta el sistema o el gusano blanco.

http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2271156/#!po=16.6667

También se sugiere que después de la célula huésped muere, no podemos saber si los dados blancos gusanos serán para la producción de Vip3Ca3 o la toxicidad que liberar después de su muerte.

Hay que recordar que el modelo tiene que ser en un entorno de control, en otras palabras, en un laboratorio con todo el control de las variables con el fin de que todo el modelo tiene una función real. La mejora se alcanza una mayor realidad de tener otras variables que son más específicamente a un ambiente abierto.
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