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Joachim W. Deitmer, FB Biologie mit FB Mathematik und ITWM Räumlich-zeitliche Interaktionen zelluläre Signalmoleküle Die Rolle der Neuroglia bei der Bildung,

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Präsentation zum Thema: "Joachim W. Deitmer, FB Biologie mit FB Mathematik und ITWM Räumlich-zeitliche Interaktionen zelluläre Signalmoleküle Die Rolle der Neuroglia bei der Bildung,"—  Präsentation transkript:

1 Joachim W. Deitmer, FB Biologie mit FB Mathematik und ITWM Räumlich-zeitliche Interaktionen zelluläre Signalmoleküle Die Rolle der Neuroglia bei der Bildung, Funktion und Plastizität von Synapsen

2 A model reduction approach to the kinetics of the monocarboxylate transporter MCT1 and carbonic anhydrase II Neuron-glia interactions Joachim Almquist1, Henning Schmidt1, Patrick Lang2, Dieter Prätzel- Wolters2, Joachim W. Deitmer3, Mats Jirstrand1, and Holger Becker3 1Fraunhofer-Chalmers Centre, Gothenburg, Sweden 2Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) Fraunhofer Gesellschaft, Kaiserslautern, Germany 3Technische Universität Kaiserslautern, Kaiserslautern, Germany 1 H + 1 Lac - MCT

3 Protein expression in Xenopus oocytes Injection of rat MCT1-cRNA Injection of CAII (isolated from bovine erythrocytes) Microelectrodes for intrcellular pH measurements ODE modelling Model reduction To determine the mechanism of the monocarboxylate transporter (MCT1) and to present a mechanistic hypothesis of how MCT1 interacts with the enzyme carbonic anhydrase II (CAII). The modelling process might provide ideas for this. To derive a rate expression for the MCT1 that also includes the effect of CAII. This could be used in other models. Aim of this Project Methods - Electrophysiological Techniques and Mathematical Modeling

4 Functionally expressed proteins in Xenopus oocytes: Interactions with carboanhydrases? Carboanhydrase II Funktionelle heterologe Expression von Membrantransportproteinen in Frosch-Oozyten (Xenopus laevis) - Messung von Membranströmen in ‚Voltage-Clamp‘ - Messung von cytosolischem pH und Na + mit ionen- selektiven Mikroelektroden - Struktur-Funktion-Analyse durch gezielte Mutationen NBCe1 und Carboanhydrase ko-exprimiert Modell der Wechselwirkung zwischen Carboanhydrase und Membrantransporter (NBCe1=Natrium-Bikarbonat-Kotransporter

5 The Model Ordinary differential equation model of the transporter states shown in the cartoon Monocarboxylate transporter 1 H + 1 Lac - MCT

6 CAII Included in Model The effect of CAII is included in the model as an increased rate of proton uptake and release on the intracellular side of the transporter.

7 Comparing Measurements with Simulations Efflux experiments with and without CAII (A,B) are compared with the model (C). Influx experiments with and without CAII (A,C) are compared with the model (B,D).

8 Kooperationen Prof. D. Prätzel-Wolters, FB Mathematik und ITWM ITWM: Dr. P. Lang Fraunhofer-Chalmers-Centre, Göteborg, Schweden: Prof. M. Jirstrand, J. Almquist Erfolge/Fortschritte: Erstes Paper über das Modell in Revision Bisher dem Projekt zugewiesene Mittel: 30 T€ für 2008

9 Weiterer Fahrplan Erweiterung des Modells mit Voraussagen (Einbeziehung von verschiedenen Isoformen und Mutanten der Carboanhydrase sowie mit NBCe1 Experimentelle Überprüfung dieser Voraussagen und Simulierung weiterer Parameter Neues Projekt (DFG-Antrag wird gerade geschrieben): Mechanismen und Modellierung der Protonen- Pufferung in Zellen

10 Future Projects Measuring, analyzing and modelling of the capacity and dynamics of cellular H + buffering - Spatial dynamics of buffering within a cell and role of carbonic anhydrases - The role of acid/base-coupled membrane transporters, such as the NBC, for buffering

11 Thank you! Gilt das nur für den Betze?

12

13 dpH i Measurement of buffer capacity Henderson- Hasselbalch equation: pH = pK‘ log [HCO 3 - ]/[CO 2 ] [HCO 3 - ] i = 10 (pHi-pK‘) x [CO 2 ] (pK‘=6.1) Addition/injection of acid Buffer capacity = acid/base injection / dpH i CO 2 +H 2 OH + + HCO 3 - CA β t = intrinsic + CO 2 /HCO 3 — dependent ß CO2 ≈ 2.3 [ HCO 3 - ] By measuring pHi, ß can be determined!

14 Model Reduction One possible set of constraints that can be used to reduce the ODE- system. Solving this set of equations yields a explicit rate expression for the cross-membrane transport of MCT1 substrates,T.

15 Substrate Inhibition Predictions Model reduction with different assumptions on transporter properties leads to predictions of inhibition by single substrate presence.

16 A Hypothesis for the MCT1-CAII-mechanism A hypothesis for the MCT1-CAII-mechanism. One or several CAII molecules close to the inner mouth of MCT1 might be working as a proton antenna. If proton uptake and release are the rate-limiting steps of transport, MCT1 turnover could be increase by this antenna.

17 Voltage dependence of the total buffer capacity (ß T ) of oocytes expressing NBC Becker & Deitmer (2004) J. Biol. Chem. 279,

18 Aim of these studies Measuring and modelling (simulating) H + buffer capacity Predicting parameters of cellular buffering Testing predicted parameters in experiment What consequences do our findings might have for pH-dependent processes in systems (cells, tissue, organs)?

19 Data from Substrate Inhibition The inhibition predictions are tested in experiments.


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