Das molekulare Schlüssel-Schloss-Prinzip

Präsentation zum Thema: "Das molekulare Schlüssel-Schloss-Prinzip"—  Präsentation transkript:

1 Das molekulare Schlüssel-Schloss-Prinzip
Ingo Rechenberg PowerPoint-Folien zur 5. Vorlesung Bionik II (Biosensorik / Bioinformatik) Das molekulare Schlüssel-Schloss-Prinzip Die universelle Technologie des Lebens

2 Schlüssel / Schloss in der Technik

3 pH < 5 pH > 5 ! Schlüssel / Schloss in der Biologie
Komplex aus 44 Aminosäuren Verdauungsenzym Schloss Schlüssel pH < 5 pH > 5 ! Magensäure pH = 2 Pepsinogen Pepsin Schlüssel / Schloss in der Biologie aktiv inaktiv ! aufgeschlossen zugeschlossen Self-X

4 Wie stellt die Natur ihre
Schlüssel-Schloss-Moleküle her ?

5 Konstruktionszeichnung – Gestern

6 Realisation – Gestern

7 Konstruktionszeichnung – Heute
Autocad Konstruktionszeichnung – Heute

8 Vielleicht auch über Autocad konstruiert
Realisation – Heute

9 Konstruktionszeichnung – Realisation In der Biologie
Desoxyribonukleinsäure (DNA-Doppelhelix) Protein (Aminosäurekette) Konstruktionszeichnung – Realisation In der Biologie

10 Nukleotidbasen Aminosäuren Adenin Thymin Guanin Cytosin A T G C
Bausteine für die „Konstruktionszeichnung“ Aminosäuren Phenylalanin Leucin Isoleucin Methionin Valin Serin Prolin Threonin Alanin Tyrosin Histidin Glutamin Asparagin Lysin Asparaginsäure Glutaminsäure Cystein Tryptophan Arginin Glycin Phe Leu Ile Met Val Ser Pro Thr Ala Tyr His Gln Asn Lys Asp Glu Cys Try Arg Gly TTT TTC CTT CTC ATT ATC ATA . Bausteine für die Realisierung

11 Schlüssel-Schloss-Prinzip – Basenpaarung

12 Der Genetische DNA-Code

13 Aminoacyl t-RNA Synthetase
Ablesewerkzeug T C A Aminoacyl t-RNA Synthetase T C A Montageplattform Bei der RNA ist Thymin durch Uracyl ersetzt Realisierung der genetischen Information

14 Akzeptor für Aminosäure
G Phenylalanin t-RNA

15 Aminosäure und ATP docken an
Aminoacyl t-RNA Synthetase ATP gibt zwei Phosphatgruppen ab Enzym kehrt in den Originalzustand zurück und verbindet sich mit der Aminosäure t-RNA dockt an AMP wird frei Beladene t-RNA wird freigegeben unbeladene t-RNA

16 Die Form und damit die Funktion der Aminoacyl t-RNA Synthetase entsteht durch die Aneinanderreihung der „richtigen“ Aminosäuren Die Form und damit die Funktion eines jeden Enzyms entsteht durch die Aneinanderreihung der „richtigen“ Aminosäuren !

17 Technisches Formgebungsproblem „Zahnrad“
Durch die Aneinanderreihung der „richtigen“ Längen und Winkel eines Polygonzuges entsteht ein Zahnrad. Technisches Formgebungsproblem „Zahnrad“

18 Man stelle sich die 20 Aminosäuren als 20 verschiedene Winkelstücke vor, die zu einer Gelenkkette aneinandergekoppelt werden können.

19 Aufbau einer Gelenkkette mit Rechteckaussparung
A8-A11-A17-A19-A19-A8-A18-A7-A15-A18-A7-A14-A16-A10-A20-A17-A9-A5-A8-A2 Signalmolekül Aufbau einer Gelenkkette mit Rechteckaussparung Wozu der lange Rest ? Zur Feineinstellung !

20 Technisches Formgebungsproblem und biologisches Formgebungsproblem
Zahnradfertigung Proteinfaltung Technisches Formgebungsproblem und biologisches Formgebungsproblem

21 Mit DNA Rechnen

22 William Rowan Hamilton
( ) Der HAMILTON-Weg Vom Start zum Ziel darf jeder Knoten des Graphen nur einmal durchlaufen werden. Lenonard M. Adleman ADLEMANs Experiment mit seinem TT-100 100 Mikroliter TestTube

23 3 2 4 1 5 7 6 Die Lösung

24 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

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26 Trier Basismoleküle Aalen Celle Gotha Städte-Code Verbindungsmoleküle
Ziel Aalen Städte-Code Celle Gotha Trier Start Verbindungsmoleküle Basismoleküle

27 Trier Gotha Gotha Aalen

28 Die Basis-DNA-Se-quenzen kommen in das Reaktionsgefäß
Enzym Die Basis-DNA-Se-quenzen kommen in das Reaktionsgefäß

29 Kettenbildungen ! Zur Strategie

30 Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain Reaction (PCR)
DNA-Vermehrung durch ein flankierendes Oligonukleotid (Primer) Enzym Polymerase Erhitzen auf knapp 100° C Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain Reaction (PCR) Zur Strategie

31 Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain Reaction (PCR)
DNA-Vermehrung durch zwei flankierende Oligonukleotide (Primer) Erhitzen auf knapp 100° C Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain Reaction (PCR)

32 Aalen Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain Reaction (PCR)
DNA-Vermehrung durch zwei flankierende Oligonukleotide (Primer) Aalen Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain Reaction (PCR) Zur Strategie

33 Gel-Elektrophorese Anode Kathode DNA-Probe Langes Fragment Kurzer Weg
Kurzes Fragment Langer Weg Zur Strategie

34 Affinitätsselektion Zur Strategie

35 Affinitätssektion Zur Strategie

36 ADLEMANs Experiment hat 7 Tage gedauert
Zur Strategie

37 Programmiersprache für DNA-Computing
• Input input(tube t) Input definiert eine Eingabe, mit der im Folgenden gearbeitet werden kann. • Detect detect(tube t) Detect testet, ob in einer Lösung noch DNA-Moleküe vorhanden sind und liefert True bzw. False zurück. Damit entspricht Detect der kombinierten Anwendung von PCR und Elektrophorese. • Amplify amplify(tube t) to (tube t1) and (tube t2) Die Amplify Operation erzeugt zwei Kopien einer Lösung und entspricht damit reiner Anwendung der PCR. • Merge merge(tube t1, tube t2) Merge liefert die Vereinigung zweier Mengen zurück, entspricht damit dem Vermischen zweier Lösungen. • Seperate +(tube t, word w) Die normale Plus-Seperate Operation liefert all die Wörter aus der Menge t zurück, die den Teilstring w enthalten. Es entspricht dem Filtern einer Lösung mittels magnetischer Partikel. −(tube t, word w) Das Minus-Seperate arbeitet analog und liefert all die Wörter, die nicht den Teilstring w enthalten. L(tube t, int n) L-Seperate liefert alle Wörter zurück, die kürzer als der Parameter n sind. Das entspricht der Auftrennung nach Länge mittels Gelelektrophorese. B(tube t, word w) Das B liefert alle Wörter zurück, die mit w beginnen. E(tube t, word w) Analog liefert E alle Wörter zurück, die auf w enden. Beiden entspricht PCR mit den jeweiligen Primern. Quelle: Ralf Eggeling DNA computing

38 Programm-Beispiele Beispiel 1: (1) input(N) (2) N = +(N0,A0) (3) N = +(N0,G0) (4) detect(N) Beispiel 2: (1) input(N) (2) amplify(N) to N1 and N2 (3) NA = +(N01,A0) (4) NG = +(N02,G0) (5) N0A = −(NA,0 G0) (6) N0G = −(NG,0 A0) (7) N = merge(N0A ,N0G) Beispiel 3: (1) input(N) (2) N = B(N, s0) (3) N = E(N, s6) (4) N = L(N, 140) (5) for(i = 1; i < 6; i++) { N = +(N, si) } (6) detect(N) Das einfache Beispiel 1 liefert all die Wörter aus der Eingabemenge zurück, die sowohl A als auch G enthalten. Der Algorithmus in Beispiel 2 realisiert ein ausschließendes Oder. Er liefert alle Wörter zurück, die entweder ein A oder aber ein G enthalten, aber nicht beides . Beispiel 3 ist eine formale Schreibweise von Adlemans Experiment. Quelle: Ralf Eggeling DNA computing

39 Beispiel für eine „tube separation“
SAT-Problem extrahiere x=0 extrahiere z=1 Erfüllbarkeitsproblem (Satisfiability Problem) kombiniere x=0 z=1 1 extrahiere y=0 extrahiere x=1 kombiniere x=1 y=0 2 Für welche Werte x, y, z ist die Aussage wahr ? extrahiere z=0 extrahiere y=1 kombiniere y=1 z=0 1 2 3 Lösung 3

40 Logische Funktion a b a v b a b a b v a ¬ a 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
a ¬ a 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 „oder“ „und“ „nicht“ Für welche Werte x, y, z ist die Aussage wahr (=1) ? Erfüllbarkeitsproblem

41 Beispiel für eine „tube separation“
SAT-Problem extrahiere x=0 extrahiere z=1 Erfüllbarkeitsproblem (Satisfiability Problem) kombiniere x=0 z=1 1 extrahiere y=0 extrahiere x=1 kombiniere x=1 y=0 2 Für welche Werte x, y, z ist die Aussage wahr ? extrahiere z=0 extrahiere y=1 kombiniere y=1 z=0 1 2 3 Lösung 3

42 Elektronische Informationsverarbeitung Molekulare Informationsverarbeitung

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44 Die Organisation und Komplexität aller Lebewesen basiert auf einer Codierung mit vier verschiedenen Basen im DNA-Molekül. Dadurch stellt die DNA ein Medium dar, welches für die Datenverarbeitung perfekt geeignet ist. Nach verschiedenen Berechnungen würde ein DNA-Computer mit einer Flüssigkeitsmenge von einem Liter und darin enthaltenen sechs Gramm DNA eine theoretische Speicherkapazität von 3072 Exabyte ergeben. Auch die theoretisch erreichbare Geschwindigkeit wegen der massiven Parallelität der Berechnungen wäre enorm. Pro Sekunde ergeben sich etwa 1 Million Tera-Operationen, während die leistungsfähigsten Computer heute gerade mal eine Tera-Operation pro Sekunde erreichen. Kilobyte (kB) 103 Byte = 1.000 Byte Megabyte (MB) 106 Byte =  Byte Gigabyte (GB) 109 Byte =  Byte Terabyte (TB) 1012 Byte =  Byte Petabyte (PB) 1015 Byte =  Byte Exabyte (EB) 1018 Byte =  Byte Zettabyte (ZB) 1021 Byte =  Byte Yottabyte (YB) 1024 Byte =  Byte 1 Byte (Oktett) = 8 bit

45 Prinzip „Biochip“ Schlüssel-Schloss-Array Markierte Positiv-Moleküle
Bis zu verschiedene Gruppen von Negativ-Molekülen auf Unterlage fixiert. Je 10 Mill. Moleküle

46 Der DNA Chip

47 1 Glas-Objektträger mit Mikroarray:
Messpunkte (Spots) mit individuellen einzelsträngigen DNA-Stücken bekannter Sequenz DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis

48 2 Hybridisierung: Unbekannte DNA-Probe Kontroll-DNA
Fluoreszenzmarkierung Hybridisierung: Unbekannte DNA-Probe Kontroll-DNA DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis

49 3 Waschen: Falsch gepaarte DNA-Stränge werden herausgewaschen
DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis

50 4 Laserkamera: Orange Mischfarbe, wenn Kontroll- und Probe-DNA iden-
tisch, sonst rote oder grüne Spots DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis

51 5 Auswertung: Auswertung der Spotfarben mit Hilfe eines Computers
DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis

52 Auslesen eines DNA-Chips

53 Ende

54 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

55 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

56 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

57 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

58 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

59 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

60 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !

61 Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten: 1. Erzeuge eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge: a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten beginnt und mit dem Zielknoten endet. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra- phen im Weg enthalten ist. Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I LTON-Weg existiert; wenn sie leer ist melde, dass es keinen gibt !