Понятие метаболизма: Метаболизм — все статьи и новости

С другой стороны, при неконкурентном ингибировании молекула ингибитора связывается с ферментом в месте, отличном от активного сайта, называемом аллостерическим сайтом , но все же удается блокировать связывание субстрата с активным сайтом. Некоторые молекулы ингибитора связываются с ферментами в том месте, где их связывание вызывает конформационное изменение, которое снижает сродство фермента к его субстрату. Этот тип торможения называется аллостерическим торможением (рис. 4.9).Большинство аллостерически регулируемых ферментов состоят из более чем одного полипептида, что означает, что они имеют более одной белковой субъединицы. Когда аллостерический ингибитор связывается с областью фермента, все активные центры белковых субъединиц слегка изменяются, так что они связывают свои субстраты с меньшей эффективностью. Есть аллостерические активаторы, а также ингибиторы. Аллостерические активаторы связываются с участками фермента, удаленными от активного сайта, вызывая конформационные изменения, которые увеличивают сродство активного сайта (ов) фермента к его субстрату (ам) (Рисунок 4.9).

Рис. 4.9. Аллостерическое ингибирование работает, косвенно вызывая конформационные изменения активного сайта, так что субстрат больше не подходит. Напротив, при аллостерической активации молекула активатора изменяет форму активного сайта, чтобы обеспечить лучшее прилегание субстрата.

Через призму коренных народов

Растения не могут убежать или спрятаться от своих хищников, и они разработали множество стратегий, чтобы отпугнуть тех, кто их съел. Подумайте о шипах, раздражителях и вторичных метаболитах: это соединения, которые напрямую не помогают растениям расти, а созданы специально для защиты от хищников.Вторичные метаболиты — наиболее распространенный способ отпугивания хищников. Некоторые примеры вторичных метаболитов — атропин, никотин, ТГК и кофеин. Люди обнаружили, что эти вторичные метаболиты являются богатым источником материалов для лекарств. Подсчитано, что 90% лекарств в современной аптеке имеют свои «корни» в этих вторичных метаболитах.

Лечение травами первых людей открыло миру эти вторичные метаболиты. Например, коренные народы издавна использовали кору ивовых кустарников и ольхи для приготовления чая, тонизирующего средства или припарок, чтобы уменьшить воспаление.Вы узнаете больше о воспалительной реакции иммунной системы в главе 11.

Рис. 4.10. Кора тихоокеанской ивы содержит соединение салицин.

И ива, и кора ольхи содержат соединение салицин. У большинства из нас в аптечке есть это соединение в виде салициловой кислоты или аспирина. Доказано, что аспирин уменьшает боль и воспаление, а попав в наши клетки, салицин превращается в салициловую кислоту.

Так как это работает? Салицин или аспирин действуют как ингибитор ферментов.В воспалительной реакции ключевыми в этом процессе являются два фермента, COX1 и COX2. Салицин или аспирин специфически модифицируют аминокислоту (серин) в активном центре этих двух родственных ферментов. Эта модификация активных центров не позволяет нормальному субстрату связываться и, таким образом, нарушается воспалительный процесс. Как вы читали в этой главе, это делает его конкурентным ингибитором ферментов.

Разработчик фармацевтических препаратов

Рис. 4.11 Задумывались ли вы, как создаются фармацевтические препараты? (кредит: Дебора Остин)

Ферменты — ключевые компоненты метаболических путей.Понимание того, как работают ферменты и как их можно регулировать, — ключевые принципы, лежащие в основе разработки многих фармацевтических препаратов, представленных сегодня на рынке. Биологи, работающие в этой области, совместно с другими учеными разрабатывают лекарства (рис. 4.11).

Рассмотрим, к примеру, статины. Статины — это название одного класса лекарств, которые могут снижать уровень холестерина. Эти соединения являются ингибиторами фермента HMG-CoA редуктазы, который является ферментом, синтезирующим холестерин из липидов в организме.Ингибируя этот фермент, можно снизить уровень холестерина, синтезируемого в организме. Точно так же ацетаминофен, широко продаваемый под торговой маркой Tylenol, является ингибитором фермента циклооксигеназы. Хотя он используется для снятия лихорадки и воспаления (боли), его механизм действия до сих пор полностью не изучен.

Как обнаруживаются наркотики? Одна из самых больших проблем в открытии лекарств — это определение мишени для лекарства. Мишень лекарства — это молекула, которая буквально является мишенью лекарства.В случае статинов мишенью для лечения является HMG-CoA редуктаза. Цели лекарств определяются путем кропотливых лабораторных исследований. Одной идентификации цели недостаточно; ученым также необходимо знать, как мишень действует внутри клетки и какие реакции идут наперекосяк в случае болезни. Как только цель и путь определены, начинается фактический процесс разработки лекарств. На этом этапе химики и биологи работают вместе, чтобы разработать и синтезировать молекулы, которые могут блокировать или активировать определенную реакцию.Однако это только начало: если и когда прототип лекарства успешно выполняет свою функцию, он подвергается множеству тестов, от экспериментов in vitro до клинических испытаний, прежде чем он получит одобрение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. магазин.

Многие ферменты не работают оптимально или даже не работают, если они не связаны с другими специфическими небелковыми вспомогательными молекулами. Они могут связываться либо временно посредством ионных или водородных связей, либо навсегда посредством более прочных ковалентных связей.Связывание с этими молекулами способствует оптимальной форме и функционированию соответствующих ферментов. Двумя примерами этих типов вспомогательных молекул являются кофакторы и коферменты. Кофакторы — это неорганические ионы, такие как ионы железа и магния. Коферменты — это органические вспомогательные молекулы, имеющие базовую атомную структуру, состоящую из углерода и водорода. Подобно ферментам, эти молекулы участвуют в реакциях, не меняясь сами, и в конечном итоге перерабатываются и используются повторно. Витамины являются источником коферментов.Некоторые витамины являются предшественниками коферментов, а другие действуют непосредственно как коферменты. Витамин C является прямым коферментом множества ферментов, которые участвуют в создании важной соединительной ткани — коллагена. Следовательно, функция фермента частично регулируется обилием различных кофакторов и коферментов, которые могут поступать с пищей организма или, в некоторых случаях, вырабатываться организмом.

Рис. 4.12. Витамины являются важными коферментами или предшественниками коферментов и необходимы для правильного функционирования ферментов.Мультивитаминные капсулы обычно содержат смеси всех витаминов в разном процентном соотношении.

Ингибирование обратной связи в метаболических путях

Молекулы могут регулировать функцию ферментов разными способами. Однако остается главный вопрос: что это за молекулы и откуда они берутся? Как вы уже знаете, некоторые из них являются кофакторами и коферментами. Какие другие молекулы в клетке обеспечивают ферментативную регуляцию, такую ​​как аллостерическая модуляция, а также конкурентное и неконкурентное ингибирование? Возможно, наиболее подходящими источниками регуляторных молекул для ферментативного клеточного метаболизма являются продукты самих клеточных метаболических реакций.Наиболее эффективным и элегантным образом клетки эволюционировали, чтобы использовать продукты собственных реакций для подавления активности ферментов с помощью обратной связи. Подавление обратной связи предполагает использование продукта реакции для регулирования его собственного дальнейшего производства (рис. 4.12). Клетка реагирует на обилие продуктов замедлением производства во время анаболических или катаболических реакций. Такие продукты реакции могут ингибировать ферменты, которые катализируют их производство с помощью механизмов, описанных выше.

Рисунок 4.13 Метаболические пути — это серия реакций, катализируемых множеством ферментов. Ингибирование обратной связи, когда конечный продукт пути ингибирует восходящий процесс, является важным регуляторным механизмом в клетках.

Производство как аминокислот, так и нуклеотидов контролируется посредством ингибирования с обратной связью. Кроме того, АТФ является аллостерическим регулятором некоторых ферментов, участвующих в катаболическом распаде сахара, процессе, который создает АТФ. Таким образом, когда АТФ в избытке, клетка может предотвратить производство АТФ.С другой стороны, АДФ служит положительным аллостерическим регулятором (аллостерическим активатором) для некоторых из тех же ферментов, которые ингибируются АТФ. Таким образом, когда относительные уровни АДФ высоки по сравнению с АТФ, клетка начинает производить больше АТФ за счет катаболизма сахара.

Клетки выполняют жизненные функции посредством различных химических реакций. Метаболизм клетки — это комбинация химических реакций, которые происходят в ней. Катаболические реакции расщепляют сложные химические вещества на более простые и связаны с выделением энергии.Анаболические процессы создают сложные молекулы из более простых и требуют энергии.

При изучении энергии термин «система» относится к веществу и окружающей среде, участвующим в передаче энергии. Энтропия — это мера беспорядка в системе. Физические законы, описывающие передачу энергии, являются законами термодинамики. Первый закон гласит, что общее количество энергии во Вселенной постоянно. Второй закон термодинамики гласит, что каждая передача энергии включает некоторую потерю энергии в непригодной для использования форме, такой как тепловая энергия.Энергия бывает разных форм: кинетической, потенциальной и свободной. Изменение свободной энергии реакции может быть отрицательным (высвобождает энергию, экзергоническое) или положительным (потребляет энергию, эндергоническое). Все реакции требуют начального ввода энергии, называемой энергией активации.

Ферменты — это химические катализаторы, которые ускоряют химические реакции за счет снижения их энергии активации. Ферменты имеют активный центр с уникальной химической средой, которая соответствует определенным химическим реагентам для этого фермента, называемым субстратами.Считается, что ферменты и субстраты связываются в соответствии с моделью индуцированной подгонки. Действие ферментов регулируется для сохранения ресурсов и оптимального реагирования на окружающую среду.

Глоссарий

энергия активации: количество начальной энергии, необходимой для протекания реакции

активный сайт: специфическая область на ферменте, где субстрат связывается

аллостерическое ингибирование: механизм ингибирования действия фермента, при котором регуляторная молекула связывается со вторым сайтом (не активным сайтом) и инициирует изменение конформации в активном сайте, предотвращая связывание с субстратом

анаболический: описывает путь, который требует ввода чистой энергии для синтеза сложных молекул из более простых

биоэнергетика: концепция потока энергии через живые системы

катаболический: описывает путь, по которому сложные молекулы распадаются на более простые, выделяя энергию в качестве дополнительного продукта реакции.

конкурентное ингибирование: общий механизм регуляции активности фермента, при котором молекула, отличная от субстрата фермента, способна связывать активный сайт и предотвращать связывание самого субстрата, тем самым подавляя общую скорость реакции фермента

endergonic: описывает химическую реакцию, в результате которой образуются продукты, которые хранят больше химической потенциальной энергии, чем реагенты.

фермент: молекула, катализирующая биохимическую реакцию

exergonic: описывает химическую реакцию, в результате которой образуются продукты с меньшей химической потенциальной энергией, чем у реагентов, плюс высвобождение свободной энергии

ингибирование обратной связи: механизм регулирования активности фермента, в котором продукт реакции или конечный продукт ряда последовательных реакций ингибирует фермент на более ранней стадии в серии реакций

тепловая энергия: энергия, передаваемая из одной системы в другую, которая не работает

кинетическая энергия: тип энергии, связанной с движущимися объектами

метаболизм: все химические реакции, происходящие внутри клеток, включая те, которые используют энергию, и те, которые выделяют энергию

неконкурентное ингибирование: общий механизм регуляции активности фермента, при котором регуляторная молекула связывается с сайтом, отличным от активного сайта, и предотвращает связывание активного сайта с субстратом; таким образом, молекула ингибитора не конкурирует с субстратом за активный центр; аллостерическое торможение — это форма неконкурентного торможения

потенциальная энергия: тип энергии, который относится к потенциалу совершать работу

субстрат: молекула, на которую действует фермент

термодинамика: наука о взаимосвязи тепла, энергии и работы

4.1 Энергия и метаболизм — Основные понятия биологии

Цели обучения

К концу этого раздела вы сможете:

• Объясните, что такое метаболические пути
• Изложите первый и второй законы термодинамики.
• Объясните разницу между кинетической и потенциальной энергией
• Опишите эндергонические и экзэргонические реакции.
• Обсудите, как ферменты действуют как молекулярные катализаторы

Ученые используют термин биоэнергетика для описания концепции потока энергии (Рисунок 4.2) через живые системы, например клетки. Клеточные процессы, такие как построение и разрушение сложных молекул, происходят через ступенчатые химические реакции. Некоторые из этих химических реакций являются спонтанными и высвобождают энергию, тогда как другие требуют энергии для протекания. Точно так же, как живые существа должны постоянно потреблять пищу для пополнения своих запасов энергии, клетки должны постоянно получать больше энергии, чтобы восполнить то, что используется многими химическими реакциями, требующими энергии, которые постоянно происходят.Вместе все химические реакции, происходящие внутри клеток, в том числе те, которые потребляют или генерируют энергию, называются метаболизмом клетки.

Фигура
4.2

В конечном счете, большинство форм жизни получают энергию от солнца. Растения используют фотосинтез для захвата солнечного света, а травоядные животные поедают растения для получения энергии. Плотоядные животные едят травоядных, и возможное разложение растительного и животного материала способствует пополнению запасов питательных веществ.

Метаболические пути

Рассмотрим метаболизм сахара.Это классический пример одного из многих клеточных процессов, которые используют и производят энергию. Живые существа потребляют сахар в качестве основного источника энергии, потому что молекулы сахара имеют много энергии, хранящейся в их связях. По большей части фотосинтезирующие организмы, такие как растения, производят эти сахара. Во время фотосинтеза растения используют энергию (первоначально солнечного света) для преобразования газообразного углекислого газа (CO ₂ ) в молекулы сахара (например, глюкозы: C ₆ H ₁₂ O ₆ ).Они потребляют углекислый газ и выделяют кислород в качестве побочного продукта. Эта реакция кратко описана следующим образом:

6CO2 + 6h3O -> C6h22O6 + 6O26CO2 + 6h3O -> C6h22O6 + 6O2 размер 12 {C rSub {размер 8 {6}} H rSub {размер 8 {12}} O rSub {размер 8 {2}}} {}

Поскольку этот процесс включает синтез молекулы, накапливающей энергию, для его выполнения требуется подача энергии. Во время световых реакций фотосинтеза энергия обеспечивается молекулой, называемой аденозинтрифосфатом (АТФ), которая является основной энергетической валютой всех клеток.Так же, как доллар используется в качестве валюты для покупки товаров, клетки используют молекулы АТФ в качестве энергетической валюты для выполнения немедленной работы. Напротив, молекулы-накопители энергии, такие как глюкоза, потребляются только для того, чтобы расщепиться для использования своей энергии. Реакцию, которая собирает энергию молекулы сахара в клетках, нуждающихся в кислороде для выживания, можно описать обратной реакцией на фотосинтез. В этой реакции расходуется кислород и выделяется углекислый газ в качестве побочного продукта. Реакция резюмируется как:

C6h22O6 + 6O2 -> 6h3O + 6CO2C6h22O6 + 6O2 -> 6h3O + 6CO2 размер 12 {C rSub {размер 8 {6}} H rSub {размер 8 {12}} или rSub {размер 8 {2}}} {}

Обе эти реакции включают много этапов.

Процессы производства и расщепления молекул сахара иллюстрируют два примера метаболических путей. Метаболический путь представляет собой серию химических реакций, в которых исходная молекула изменяется, шаг за шагом, через ряд промежуточных продуктов метаболизма, в конечном итоге приводя к конечному продукту. В примере метаболизма сахара первый метаболический путь синтезирует сахар из более мелких молекул, а другой путь расщепляет сахар на более мелкие молекулы. Эти два противоположных процесса — первый, требующий энергии, а второй — производящий энергию — называются анаболическими путями (строительство полимеров) и катаболическими путями (разрушение полимеров на их мономеры) соответственно.Следовательно, метаболизм состоит из синтеза (анаболизма) и деградации (катаболизма) (рис. 4.3).

Важно знать, что химические реакции метаболических путей не происходят сами по себе. Каждая стадия реакции ускоряется или катализируется белком, называемым ферментом. Ферменты важны для катализирования всех типов биологических реакций — как тех, которые требуют энергии, так и тех, которые выделяют энергию.

Фигура
4.3

Катаболические пути — это те пути, которые генерируют энергию, расщепляя более крупные молекулы.Анаболические пути — это те, которые требуют энергии для синтеза более крупных молекул. Оба типа путей необходимы для поддержания энергетического баланса клетки.

Энергия

Термодинамика относится к изучению энергии и передачи энергии с участием физической материи. Материя, относящаяся к конкретному случаю передачи энергии, называется системой, а все, что находится вне этой материи, называется окружающей средой. Например, при нагревании кастрюли с водой на плите система включает плиту, кастрюлю и воду.Энергия передается внутри системы (между плитой, кастрюлей и водой). Есть два типа систем: открытая и закрытая. В открытой системе можно обмениваться энергией с окружающей средой. Плита открыта, потому что тепло может быть потеряно в воздухе. Закрытая система не может обмениваться энергией со своим окружением.

Биологические организмы — открытые системы. Между ними и их окружением происходит обмен энергией, поскольку они используют энергию солнца для фотосинтеза или потребляют молекулы, накапливающие энергию, и выделяют энергию в окружающую среду, выполняя работу и выделяя тепло.Как и все в физическом мире, энергия подчиняется физическим законам. Законы термодинамики управляют передачей энергии внутри и между всеми системами во Вселенной.

В общем, энергия определяется как способность выполнять работу или создавать какие-либо изменения. Энергия существует в разных формах. Например, электрическая энергия, световая энергия и тепловая энергия — это разные виды энергии. Чтобы понять, как энергия поступает в биологические системы и выходит из них, важно понимать два физических закона, управляющих энергией.

Термодинамика

Первый закон термодинамики гласит, что общее количество энергии во Вселенной постоянно и сохраняется. Другими словами, во Вселенной всегда было и будет точно такое же количество энергии. Энергия существует во многих различных формах. Согласно первому закону термодинамики, энергия может передаваться с места на место или преобразовываться в различные формы, но не может быть создана или уничтожена. Передачи и преобразования энергии происходят вокруг нас постоянно.Лампочки преобразуют электрическую энергию в световую и тепловую. Газовые плиты преобразуют химическую энергию природного газа в тепловую. Растения осуществляют одно из наиболее биологически полезных преобразований энергии на Земле: преобразование энергии солнечного света в химическую энергию, хранящуюся в органических молекулах (рис. 4.2). Некоторые примеры преобразования энергии показаны на рисунке 4.4.

Задача всех живых организмов состоит в том, чтобы получать энергию из окружающей среды в формах, которые они могут передавать или преобразовывать в полезную энергию для выполнения работы.Живые клетки эволюционировали, чтобы справиться с этой задачей. Химическая энергия, хранящаяся в органических молекулах, таких как сахара и жиры, передается и преобразуется через серию клеточных химических реакций в энергию в молекулах АТФ. Энергия в молекулах АТФ легко доступна для работы. Примеры типов работы, которую должны выполнять клетки, включают построение сложных молекул, транспортировку материалов, обеспечение движения ресничек или жгутиков и сокращение мышечных волокон для создания движения.

Фигура
4.4

Показаны некоторые примеры передачи и преобразования энергии из одной системы в другую и из одной формы в другую. Пища, которую мы потребляем, обеспечивает наши клетки энергией, необходимой для выполнения функций организма, так же как световая энергия дает растениям средства для создания необходимой им химической энергии. (кредит «мороженое»: модификация работы Д. Шэрон Прюитт; кредит «дети»: модификация работы Макса из Providence; кредит «лист»: модификация работы Кори Занкера)

Основные задачи живой клетки по получению, преобразованию и использованию энергии для работы могут показаться простыми.Однако второй закон термодинамики объясняет, почему эти задачи сложнее, чем кажется. Все передачи и преобразования энергии никогда не бывают полностью эффективными. При каждой передаче энергии некоторое количество энергии теряется в непригодной для использования форме. В большинстве случаев это форма тепловой энергии. Термодинамически тепловая энергия определяется как неработающая энергия, передаваемая от одной системы к другой. Например, когда включается электрическая лампочка, часть энергии, преобразуемой из электрической энергии в энергию света, теряется в виде тепловой энергии.Точно так же часть энергии теряется в виде тепловой энергии во время клеточных метаболических реакций.

Важным понятием в физических системах является понятие порядка и беспорядка. Чем больше энергии теряется системой в окружающую среду, тем менее упорядоченной и случайной является система. Ученые называют меру случайности или беспорядка в системе энтропией. Высокая энтропия означает высокий беспорядок и низкую энергию. Молекулы и химические реакции также имеют разную энтропию. Например, энтропия увеличивается, когда молекулы с высокой концентрацией в одном месте диффундируют и разлетаются.Второй закон термодинамики гласит, что энергия всегда будет теряться в виде тепла при передаче или преобразовании энергии.

Живые существа очень упорядочены, и для их поддержания в состоянии низкой энтропии требуется постоянный ввод энергии.

Потенциальная и кинетическая энергия

Когда объект находится в движении, с ним связана энергия. Подумайте о шаре для разрушения. Даже медленно движущийся шар-разрушитель может нанести большой урон другим объектам. Энергия, связанная с движущимися объектами, называется кинетической энергией (Рисунок 4.5). Ускоряющаяся пуля, идущий человек и быстрое движение молекул в воздухе (выделяющих тепло) — все они обладают кинетической энергией.

А что, если тот же самый неподвижный шар для разрушения поднять краном на два этажа над землей? Если подвешенный шар для разрушения неподвижен, связана ли с ним энергия? Ответ положительный. Энергия, которая требовалась для подъема разрушающего шара, не исчезла, но теперь сохраняется в разрушающем шаре в силу его положения и силы тяжести, действующей на него.Этот вид энергии называется потенциальной энергией (рис. 4.5). Если мяч упадет, потенциальная энергия будет преобразована в кинетическую энергию до тех пор, пока вся потенциальная энергия не будет исчерпана, когда мяч упадет на землю. Шары-крушители тоже качаются, как маятник; во время качания происходит постоянное изменение потенциальной энергии (самая высокая в верхней части качания) на кинетическую энергию (самая высокая в нижней части качания). Другие примеры потенциальной энергии включают энергию воды, удерживаемой за плотиной, или человека, который собирается прыгнуть с парашютом из самолета.

Фигура
4.5

У негазированной воды есть потенциальная энергия; движущаяся вода, например, в водопаде или в быстро текущей реке, обладает кинетической энергией. (кредит «Плотина»: модификация работы «Pascal» / Flickr; кредит «водопад»: модификация работы Фрэнка Гуалтьери)

Потенциальная энергия связана не только с расположением материи, но и со структурой материи. Даже пружина на земле имеет потенциальную энергию, если она сжата; то же самое происходит и с туго натянутой резинкой.На молекулярном уровне связи, которые удерживают атомы молекул вместе, существуют в определенной структуре, обладающей потенциальной энергией. Помните, что анаболические клеточные пути требуют энергии для синтеза сложных молекул из более простых, а катаболические пути высвобождают энергию при расщеплении сложных молекул. Тот факт, что энергия может выделяться при разрыве определенных химических связей, означает, что эти связи обладают потенциальной энергией. Фактически, в связях всех пищевых молекул, которые мы едим, хранится потенциальная энергия, которая в конечном итоге используется для использования.Это потому, что эти связи могут высвобождать энергию при разрыве. Тип потенциальной энергии, которая существует в химических связях и высвобождается при разрыве этих связей, называется химической энергией. Химическая энергия отвечает за обеспечение живых клеток энергией из пищи. Высвобождение энергии происходит при разрыве молекулярных связей в молекулах пищи.

Ссылка на обучение

Концепция в действии

Посетите сайт и выберите «Маятник» в меню «Работа и энергия», чтобы увидеть изменение кинетической и потенциальной энергии маятника в движении.

Свободная энергия и энергия активации

Узнав, что химические реакции высвобождают энергию при разрыве энергонакопительных связей, возникает следующий важный вопрос: как количественно и выражается энергия, связанная с этими химическими реакциями? Как можно сравнить энергию, выделяемую в результате одной реакции, с энергией другой реакции? Измерение свободной энергии используется для количественной оценки этой передачи энергии. Напомним, что согласно второму закону термодинамики, любая передача энергии связана с потерей некоторого количества энергии в непригодной для использования форме, такой как тепло.Свободная энергия, в частности, относится к энергии, связанной с химической реакцией, которая доступна после учета потерь. Другими словами, свободная энергия — это полезная энергия или энергия, доступная для выполнения работы.

Если энергия выделяется во время химической реакции, то изменение свободной энергии, обозначенное как ∆G (дельта G), будет отрицательным числом. Отрицательное изменение свободной энергии также означает, что продукты реакции имеют меньше свободной энергии, чем реагенты, потому что они выделяют некоторую свободную энергию во время реакции.Реакции, которые имеют отрицательное изменение свободной энергии и, следовательно, высвобождают свободную энергию, называются экзергоническими реакциями. Подумайте: ex эргономичный означает, что энергия ex идет в систему. Эти реакции также называются спонтанными реакциями, и их продукты имеют меньше накопленной энергии, чем реагенты. Необходимо провести важное различие между термином «спонтанный» и идеей немедленного протекания химической реакции. В отличие от повседневного использования этого термина, спонтанная реакция — это не реакция, которая возникает внезапно или быстро.Ржавчина железа — это пример спонтанной реакции, которая происходит медленно, мало-помалу, с течением времени.

Если химическая реакция поглощает энергию, а не высвобождает ее в балансе, то ∆G для этой реакции будет положительным значением. В этом случае у продуктов больше свободной энергии, чем у реагентов. Таким образом, продукты этих реакций можно рассматривать как молекулы, запасающие энергию. Эти химические реакции называются эндергоническими реакциями, и они не являются спонтанными. Эндергоническая реакция не будет происходить сама по себе без добавления свободной энергии.

Визуальное соединение

Визуальное соединение

Фигура
4.6

Показаны некоторые примеры эндергонических процессов (требующих энергии) и экзэргонических процессов (тех, которые высвобождают энергию). (кредит а: модификация работы Натали Мэйнор; кредит b: модификация работы Министерством сельского хозяйства США; кредит c: модификация работы Кори Занкера; кредит d: модификация работы Гарри Мальша)

Посмотрите на каждый из показанных процессов и решите, является ли он эндергоническим или экзергоническим.

Есть еще одна важная концепция, которую необходимо учитывать в отношении эндергонических и экзэргонических реакций. Экзергонические реакции требуют небольшого количества энергии для начала, прежде чем они смогут приступить к своим этапам высвобождения энергии. Эти реакции имеют чистое высвобождение энергии, но все же требуют некоторого ввода энергии вначале. Это небольшое количество энергии, необходимое для протекания всех химических реакций, называется энергией активации.

Ссылка на обучение

Концепция в действии

Посмотрите анимацию перехода от свободной энергии к переходному состоянию реакции.

Ферменты

Вещество, которое способствует протеканию химической реакции, называется катализатором, а молекулы, катализирующие биохимические реакции, называются ферментами. Большинство ферментов являются белками и выполняют важную задачу по снижению энергии активации химических реакций внутри клетки. Большинство реакций, критических для живой клетки, протекают слишком медленно при нормальной температуре, чтобы быть полезными для клетки. Без ферментов, ускоряющих эти реакции, жизнь не могла бы существовать.Ферменты делают это, связываясь с молекулами реагентов и удерживая их таким образом, чтобы облегчить процессы разрыва и образования химических связей. Важно помнить, что ферменты не изменяют, является ли реакция экзергонической (спонтанной) или эндергонической. Это потому, что они не изменяют свободную энергию реагентов или продуктов. Они только уменьшают энергию активации, необходимую для продолжения реакции (рис. 4.7). Кроме того, сам фермент не изменяется в результате реакции, которую он катализирует.После того, как одна реакция катализируется, фермент может участвовать в других реакциях.

Фигура
4,7

Ферменты снижают энергию активации реакции, но не изменяют свободную энергию реакции.

Химические реагенты, с которыми связывается фермент, называются субстратами фермента. В зависимости от конкретной химической реакции может быть один или несколько субстратов. В некоторых реакциях один реагент-субстрат распадается на несколько продуктов.В других случаях два субстрата могут объединиться, чтобы создать одну большую молекулу. Два реагента также могут вступить в реакцию, и оба они станут модифицированными, но выходят из реакции в виде двух продуктов. Место внутри фермента, где связывается субстрат, называется активным центром фермента. Активный сайт — это место, где происходит «действие». Поскольку ферменты являются белками, в активном центре существует уникальная комбинация боковых цепей аминокислот. Каждая боковая цепь характеризуется разными свойствами. Они могут быть большими или маленькими, слабокислотными или основными, гидрофильными или гидрофобными, положительно или отрицательно заряженными или нейтральными.Уникальная комбинация боковых цепей создает очень специфическую химическую среду в активном центре. Эта специфическая среда подходит для связывания с одним конкретным химическим субстратом (или субстратами).

Активные сайты подвержены влиянию местной среды. Повышение температуры окружающей среды обычно увеличивает скорость реакции, катализируемой ферментами или иначе. Однако температуры за пределами оптимального диапазона снижают скорость, с которой фермент катализирует реакцию. Высокие температуры в конечном итоге вызывают денатурирование ферментов, необратимое изменение трехмерной формы и, следовательно, функции фермента.Ферменты также подходят для наилучшего функционирования в определенном диапазоне pH и концентрации соли, и, как и в случае с температурой, экстремальные значения pH и концентрации соли могут вызывать денатурирование ферментов.

В течение многих лет ученые считали, что связывание фермента с субстратом происходит простым «замком и ключом». Эта модель утверждает, что фермент и субстрат идеально сочетаются друг с другом за один мгновенный шаг. Однако текущие исследования поддерживают модель, называемую индуцированной подгонкой (рис. 4.8). Модель индуцированной подгонки расширяет модель блокировки и ключа, описывая более динамическое связывание между ферментом и субстратом.Когда фермент и субстрат объединяются, их взаимодействие вызывает небольшой сдвиг в структуре фермента, который формирует идеальную структуру связывания между ферментом и субстратом.

Ссылка на обучение

Концепция в действии

Просмотрите анимацию индуцированной посадки.

Когда фермент связывает свой субстрат, образуется комплекс фермент-субстрат. Этот комплекс снижает энергию активации реакции и способствует ее быстрому развитию одним из множества возможных способов.На базовом уровне ферменты способствуют химическим реакциям, в которых участвует более одного субстрата, объединяя субстраты вместе в оптимальной ориентации для реакции. Другой способ, которым ферменты способствуют реакции своих субстратов, — это создание оптимальной среды в активном центре для протекания реакции. Химические свойства, проистекающие из особого расположения R-групп аминокислот в активном центре, создают идеальную среду для реакции определенных субстратов фермента.

Комплекс фермент-субстрат может также снизить энергию активации за счет нарушения структуры связи, так что ее легче разорвать. Наконец, ферменты также могут снижать энергию активации, принимая участие в самой химической реакции. В этих случаях важно помнить, что фермент всегда возвращается в исходное состояние по завершении реакции. Одним из отличительных свойств ферментов является то, что они в конечном итоге остаются неизменными в результате катализируемых ими реакций. После того, как фермент катализирует реакцию, он высвобождает свой продукт (продукты) и может катализировать новую реакцию.

Фигура
4.8

Модель индуцированной подгонки представляет собой корректировку модели «замок-и-ключ» и объясняет, как ферменты и субстраты претерпевают динамические модификации во время переходного состояния, чтобы увеличить сродство субстрата к активному центру.

Казалось бы, идеальным иметь сценарий, в котором все ферменты организма существуют в изобилии и оптимально функционируют во всех клеточных условиях, во всех клетках, во все времена. Однако множество механизмов гарантирует, что этого не произойдет.Клеточные потребности и условия постоянно меняются от клетки к клетке и со временем меняются внутри отдельных клеток. Необходимые ферменты клеток желудка отличаются от ферментов жировых клеток, клеток кожи, клеток крови и нервных клеток. Кроме того, клетка пищеварительного органа намного усерднее обрабатывает и расщепляет питательные вещества в течение времени, которое следует за едой, по сравнению со многими часами после еды. Поскольку эти клеточные потребности и условия меняются, должны меняться количества и функциональность различных ферментов.

Поскольку скорость биохимических реакций контролируется энергией активации, а ферменты ниже и определяют энергию активации химических реакций, относительные количества и функционирование множества ферментов в клетке в конечном итоге определяют, какие реакции будут протекать и с какой скоростью. Это определение строго контролируется в клетках. В определенных клеточных средах активность ферментов частично контролируется факторами окружающей среды, такими как pH, температура, концентрация соли и, в некоторых случаях, кофакторами или коферментами.

Ферменты также можно регулировать способами, которые либо способствуют, либо снижают активность ферментов. Есть много видов молекул, которые подавляют или стимулируют функцию ферментов, и различные механизмы, с помощью которых они это делают. В некоторых случаях ингибирования фермента молекула ингибитора достаточно похожа на субстрат, чтобы она могла связываться с активным сайтом и просто блокировать связывание субстрата. Когда это происходит, фермент ингибируется за счет конкурентного ингибирования, потому что молекула ингибитора конкурирует с субстратом за связывание с активным сайтом.

С другой стороны, при неконкурентном ингибировании молекула ингибитора связывается с ферментом в месте, отличном от активного сайта, называемом аллостерическим сайтом, но все же удается предотвратить связывание субстрата с активным сайтом. Некоторые молекулы ингибитора связываются с ферментами в том месте, где их связывание вызывает конформационное изменение, которое снижает активность фермента, поскольку оно больше не катализирует превращение субстрата в продукт. Этот тип торможения называется аллостерическим торможением (Рисунок 4.9). Большинство аллостерически регулируемых ферментов состоят из более чем одного полипептида, что означает, что они имеют более одной белковой субъединицы. Когда аллостерический ингибитор связывается с областью фермента, все активные центры белковых субъединиц слегка изменяются, так что они связывают свои субстраты с меньшей эффективностью. Есть аллостерические активаторы, а также ингибиторы. Аллостерические активаторы связываются с участками фермента, удаленными от активного сайта, вызывая конформационные изменения, которые увеличивают сродство активного сайта (ов) фермента к его субстрату (ам) (Рисунок 4.9).

Фигура
4.9

Аллостерическое ингибирование работает, косвенно вызывая конформационные изменения активного сайта, так что субстрат больше не подходит. Напротив, при аллостерической активации молекула активатора изменяет форму активного сайта, чтобы обеспечить лучшее прилегание субстрата.

Карьера Связь

Карьера в действии

Разработчик фармацевтических препаратов

Фигура
4.10

Вы когда-нибудь задумывались, как создаются фармацевтические препараты? (кредит: Дебора Остин)

Ферменты — ключевые компоненты метаболических путей.Понимание того, как работают ферменты и как их можно регулировать, — ключевые принципы, лежащие в основе разработки многих фармацевтических препаратов, представленных сегодня на рынке. Биологи, работающие в этой области, совместно с другими учеными разрабатывают лекарства (рис. 4.10).

Рассмотрим, к примеру, статины. Статины — это название одного класса препаратов, которые могут снижать уровень холестерина. Эти соединения являются ингибиторами фермента HMG-CoA редуктазы, который является ферментом, синтезирующим холестерин из липидов в организме.Ингибируя этот фермент, можно снизить уровень холестерина, синтезируемого в организме. Точно так же ацетаминофен, широко продаваемый под торговой маркой Tylenol, является ингибитором фермента циклооксигеназы. Хотя он используется для снятия лихорадки и воспаления (боли), его механизм действия до сих пор полностью не изучен.

Как обнаруживаются наркотики? Одна из самых больших проблем в открытии лекарств — это определение мишени для лекарства. Мишень лекарства — это молекула, которая буквально является мишенью лекарства.В случае статинов мишенью для лечения является HMG-CoA редуктаза. Цели лекарств определяются путем кропотливых лабораторных исследований. Одной идентификации цели недостаточно; ученым также необходимо знать, как мишень действует внутри клетки и какие реакции идут наперекосяк в случае болезни. Как только цель и путь определены, начинается фактический процесс разработки лекарств. На этом этапе химики и биологи работают вместе, чтобы разработать и синтезировать молекулы, которые могут блокировать или активировать определенную реакцию.Однако это только начало: если и когда прототип лекарства успешно выполняет свою функцию, он подвергается множеству тестов, от экспериментов in vitro до клинических испытаний, прежде чем он получит одобрение Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США. магазин.

Многие ферменты не работают оптимально или даже не работают, если они не связаны с другими специфическими небелковыми вспомогательными молекулами. Они могут связываться либо временно посредством ионных или водородных связей, либо навсегда посредством более прочных ковалентных связей.Связывание с этими молекулами способствует оптимальной форме и функционированию соответствующих ферментов. Двумя примерами этих типов вспомогательных молекул являются кофакторы и коферменты. Кофакторы — это неорганические ионы, такие как ионы железа и магния. Коферменты — это органические вспомогательные молекулы, имеющие базовую атомную структуру, состоящую из углерода и водорода. Подобно ферментам, эти молекулы участвуют в реакциях, не меняясь сами, и в конечном итоге перерабатываются и используются повторно. Витамины являются источником коферментов.Некоторые витамины являются предшественниками коферментов, а другие действуют непосредственно как коферменты. Витамин C является прямым коферментом множества ферментов, которые участвуют в создании важной соединительной ткани — коллагена. Следовательно, функция фермента частично регулируется обилием различных кофакторов и коферментов, которые могут поступать с пищей организма или, в некоторых случаях, вырабатываться организмом.

Ингибирование обратной связи в метаболических путях

Молекулы могут регулировать функцию ферментов разными способами.Однако остается главный вопрос: что это за молекулы и откуда они берутся? Как вы уже знаете, некоторые из них являются кофакторами и коферментами. Какие другие молекулы в клетке обеспечивают ферментативную регуляцию, такую ​​как аллостерическая модуляция, а также конкурентное и неконкурентное ингибирование? Возможно, наиболее подходящими источниками регуляторных молекул для ферментативного клеточного метаболизма являются продукты самих клеточных метаболических реакций. Наиболее эффективным и элегантным образом клетки эволюционировали, чтобы использовать продукты собственных реакций для подавления активности ферментов с помощью обратной связи.Подавление обратной связи предполагает использование продукта реакции для регулирования его собственного дальнейшего производства (рис. 4.11). Клетка реагирует на обилие продуктов замедлением производства во время анаболических или катаболических реакций. Такие продукты реакции могут ингибировать ферменты, которые катализируют их производство с помощью механизмов, описанных выше.

Фигура
4.11

Метаболические пути — это серия реакций, катализируемых множеством ферментов. Ингибирование обратной связи, когда конечный продукт пути ингибирует восходящий процесс, является важным регуляторным механизмом в клетках.

Производство как аминокислот, так и нуклеотидов контролируется посредством ингибирования с обратной связью. Кроме того, АТФ является аллостерическим регулятором некоторых ферментов, участвующих в катаболическом распаде сахара, процессе, который создает АТФ. Таким образом, когда АТФ в избытке, клетка может предотвратить производство АТФ. С другой стороны, АДФ служит положительным аллостерическим регулятором (аллостерическим активатором) для некоторых из тех же ферментов, которые ингибируются АТФ. Таким образом, когда относительные уровни АДФ высоки по сравнению с АТФ, клетка начинает производить больше АТФ за счет катаболизма сахара.

границ | Проблемы городского метаболизма: устойчивость и благополучие в городах

Концепция городского метаболизма восходит к девятнадцатому веку (Wolman, 1965; Odum, 1996), поскольку города стали двигателем экономического развития и благосостояния людей. Термин городской метаболизм, как подчеркивают Сеспедес Рестрепо и Моралес-Пинсон (2018), «представляет собой концепцию, в которой город использует биологическое понятие, относящееся к внутренним процессам, посредством которых живые организмы поддерживают непрерывный обмен вещества и энергии с окружающей средой. для обеспечения работы, роста и воспроизводства.«Города — это сложные экосистемы, полностью естественные, даже если мы иногда думаем, что созданные человеком структуры не являются природой. Понять города намного легче, если мы осознаем, что они представляют собой естественные экосистемы, подчиняющиеся тем же законам (принцип максимальной мощности Лотки, эволюция Дарвина, естественный отбор), что и все другие части и виды. Хотя города покрывают <2% поверхности Земли, они потребляют около 78% энергии, доступной на планете, к которой необходимо добавить количество материалов и продуктов (продукты питания, строительные минералы, металлы и т. Д.)), которые косвенно также требуют потребления энергии. Эта цифра может быть объяснена с экономической и социальной точек зрения, поскольку города предлагают жителям новые возможности для бизнеса, образования, здравоохранения, безопасности, социальной жизни. Поддержка этой деятельности (и связанных с ней выгод) требует огромных потоков ресурсов, что чаще всего приводит к экологическому стрессу как на местном, так и на глобальном уровне. Таким образом, оценка метаболизма ресурсов городской системы, хотя и очень трудная из-за ее сложности, становится все более важной не только в отношении взаимосвязи с окружающей средой как источника или поглотителя, но и в отношении внутренней динамики обмена ресурсами между компонентами города. секторы, а также конкуренция между городами за ограниченные ресурсы.За последние несколько лет наблюдается рост интереса к городам и их использованию энергии и материалов - отчасти из-за проблем, связанных с изменением климата, а отчасти из-за социальных проблем, обусловленных социальными и организационными проблемами, порожденными огромными миграционными потоками из сельских районов в другие. городские районы. Города играют центральную роль в сокращении выбросов CO ₂ и борьбе с изменением климата, одним из наиболее серьезных вызовов, с которыми в настоящее время сталкивается наше общество (Zhang et al., 2018).Изменение климата — не единственная проблема, определяемая городами и влияющая на них: заброшенность сельских районов, потребность в воде, отводимой от естественных путей, концентрация городских отходов и необходимость соответствующих способов их удаления, потребность в транспорте. и связанные с этим ограничения по пространству, энергии и загрязнению воздуха, огромное количество ресурсов для поддержки городского образа жизни (образование, медицинские услуги, цепочка поставок продуктов питания и промышленных товаров и т. д.) не только требуют энергии и вызывают загрязнение, но и являются источником загрязнения. потенциальный источник новой рыночной динамики, реорганизации рабочей силы, конфликтов, новых инструментов управления и дорожных карт, спроса на общественные услуги и, наконец, упадка прежних культурных и социальных моделей и их замены новыми (или ничем, что еще хуже).Мониторинг притока и оттока ресурсов и понимание того, как они соотносятся с населением, доступностью ресурсов и пропускной способностью окружающей среды, имеют решающее значение для осознанной и заинтересованной политики устойчивого развития городов и управления. Реорганизация городских структур, связывающая биофизические аспекты с социальными аспектами благополучия сообществ, является приоритетной задачей при разработке политики во всем мире. Чтобы влиять на городской метаболизм, нам необходимо лучше понимать отношения между обществами, окружающей средой, массой и потоками энергии (производство и потребление), не недооценивая фактор роста населения.Благополучие, а не богатство или изобилие, будет ключевым словом для будущего городов, а именно осознанных и сбалансированных отношений городского населения с окружающей средой, ресурсами, другими видами, чтобы способствовать справедливому и равноправному доступу к социальным услугам. , улучшение культуры, экономики и здоровья не обязательно связано с увеличением потребления ресурсов на душу населения.

Распределение человеческого населения по всему миру ясно показывает, что все больше и больше людей переезжают из сельской местности в города, что ведет к росту проблем (и осведомленности о) доступности и использования энергии и ресурсов, городскому развитию и целостности окружающей среды (Cui, 2018) .Согласно отчетам Организации Объединенных Наций, к 2030 году будут существовать 43 мегаполиса (т.е. города с населением более 10 миллионов человек), большинство из которых в развивающихся странах (United Nations, 2018b). Ожидается, что самая большая часть мирового населения будет проживать в городах или мегаполисах, и ожидаемое значительное изменение стиля жизни, цепочек поставок, моделей управления, общественной организации, производства отходов, образовательных инструментов и структур и многого другого в общей экологической, экономической и социальной динамике, трансформируются в острую необходимость во всесторонних исследованиях устойчивости и благополучия городов.

Городские системы и города представляют собой сложные образования со своим собственным метаболизмом, чрезвычайно зависимыми от различных материальных и энергетических ресурсов извне (Currie et al., 2017). Связь воды и энергии в городской системе с учетом моделей потребления воды и энергии в зданиях, жилых секторах и производственных секторах может дать важную информацию для устойчивого городского планирования (Fan et al., 2019). Метаболизм ресурсов влияет и зависит от того, как городские сообщества самоорганизуются и принимают решения, потребляют и сохраняют, деградируют и перерабатывают ресурсы, совместно используют общественные услуги, проектируют и используют инфраструктуры.Тем не менее, общественный аспект и управление метаболизмом ресурсов все еще плохо изучены. Вторая важная тема — это то, как городские системы соотносятся с окружающими сельскими районами и дикой природой, уважают их, помогают им развиваться и сохранять свои модели целостности (Wei et al., 2015). Наконец, много было написано о замедлении роста активов, населения и потребления, но это было очень сильно ограничено количественным замедлением, без изучения все еще возможных моделей качественного роста с точки зрения качества работы, безопасности, взаимодействия с сообществом, совместного использования. , счастье, справедливый доступ к ресурсам на всех уровнях и совместные процессы.Это, вероятно, самый сложный, но также и самый важный аспект устойчивости и устойчивости городов. Интегрированное городское управление посредством надлежащего управления и экологической оценки преимуществ и компромиссов в отношении планирования развития, пространственного планирования инфраструктуры, а также соответствующего вспомогательного вмешательства становится фундаментальным (Fan et al., 2019). Вместо того, чтобы просто заниматься городским развитием и сохранением экологии, градостроители всегда должны помнить об аспектах устойчивости, связанных с качеством и типологией метаболизма (Cui, 2018).Проблема заключается не в максимальном увеличении или обеспечении огромного энергоснабжения или максимально возможном количестве и разнообразии продуктов питания или в максимально быстром транспорте, а в том, чтобы оптимизировать на всех уровнях доступ всего городского населения к услугам, товарам, образованию, отдыху, здоровью. услуг, качества окружающей среды в достаточной степени для обеспечения качества жизни, стабильности, справедливости и уважения.

Благополучие в городах, также называемое пригодностью для жизни в городе, представляет способность города обеспечивать адекватные условия для процветания и хорошего качества жизни граждан (del Mar Martínez-Bravo et al., 2019). Доступность ресурсов и их справедливое распределение / распределение, индивидуальное восприятие, различная организация и условия сообщества (например, уровень образования, общественные услуги, наличие свободного времени, готовность зеленых насаждений, среди прочего), экологическая осведомленность, социальное и экономическое развитие это взаимосвязанные вопросы, которые сильно влияют на метаболизм города. Устойчивость и благополучие городских территорий были предметом обсуждения как в научном мире (Wei et al., 2015; del Mar Martínez-Bravo et al., 2019), а также политические дебаты (United Nations, 2018a) из-за решающей связи между ростом, эксплуатацией природных ресурсов (использование невозобновляемых источников энергии и материалов) и последствиями для состояния среда.

Городские системы широко исследовались с помощью нескольких различных экономических и биофизических подходов. Показатели эффективности для городов, регионов и стран были разработаны на основе хорошо известных методов оценки, иногда интегрированных в специальный инструментарий: воплощенная энергия, анализ материальных потоков (MFA), анализ жизненного цикла (LCA), выбросы CO ₂ , затраты / выгода и экономическая отдача (Yong et al., 2012). Эти индикаторы по отдельности или в комбинации не обязательно обеспечивают полностью адекватную характеристику экологической целостности городской системы и использования ресурсов, поскольку они не были предназначены для оценки целостных систем, замкнутых циклов и характеристик обратной связи, которые являются ключевыми характеристиками устойчивого городского развития. экономика (Yong et al., 2013). Чаще всего в этих подходах не учитываются качество и характеристики потока, а также сложность взаимодействия между природной средой и социально-экономическими системами (Huang et al., 2006). Следовательно, очень важно обсудить и глубже понять сложность будущего развития и управления городами, выходя далеко за рамки линейного и одномерного подхода простого измерения городского населения, потребления энергии или ВВП. Связь городского метаболизма со стратегиями политики необходима для измерения и изменения показателей устойчивости городов, развития междисциплинарной практики городского метаболизма (Dijst et al., 2018). На социальное поведение и индивидуальные предпочтения сильно влияет конкуренция за доступные ресурсы, пространство, возможности.Невозможно иметь образованное следующее поколение без вложений в образование; невозможно наслаждаться здоровой пищей, не инвестируя ресурсы в более чистое производство; Невозможно иметь стабильное и счастливое сообщество без обеспечения равного доступа к основным ресурсам. Как следствие, надлежащее и справедливое управление ресурсами, вероятно, повлияет (и будет затронуто) образованием, демократией, стабильностью, чувством принадлежности, сбалансированным взаимодействием с окружающими территориями и населением.

Одной из самых сложных задач ближайшего будущего является разработка новых экологических стратегий и альтернатив ископаемым источникам энергии с целью удовлетворения потребностей и ожиданий нынешнего и будущих поколений на устойчивой основе.Во времена сокращения ресурсной базы более круговые и гибкие модели предоставления ресурсов в сочетании с изменениями образа жизни могут стать основой менее ресурсоемкой городской жизни (Zucaro et al., 2014). Поскольку городская территория представляет собой сложную систему, связанную с различными производственно-потребительскими цепочками поставок, исследование экологических, экономических и социальных аспектов с использованием общесистемной основы анализа для обеспечения устойчивости является ключевым вопросом для защиты благосостояния и разработки адекватных политических решений. .Даже если энергоэффективность и внедрение возобновляемых источников энергии, а также схемы рециркуляции материалов (круговая экономика), кажется, развиваются быстро и эффективно, многое еще предстоит сделать. Общество представляет собой сложную сеть производственной и потребительской деятельности, связанных друг с другом взаимодействующими цепочками поставок и торговли. Необязательно, что повышение энергоэффективности в одной точке сети (например, за счет рециркуляции или обмена ресурсами или реализации схем замкнутой экономики) приводит к общему повышению эффективности на уровне всей системы; Аналогичным образом, уменьшение одного вида воздействия (истощение энергии, истощение водных ресурсов, потребность в земле, выбросы и т. д.)) не обязательно приводит к общему снижению воздействия системы. Следовательно, исследования городского метаболизма должны срочно подключиться к разработке решений в области устойчивого развития для социально-экологической динамики, описывающих и понимающих взаимозависимости и динамику городов и экосистем (John et al., 2019).

Обсуждение, диалог, совместное управление и соответствующие процессы решения проблем, основанные на подходящей количественной и качественной информации, являются важными аспектами для разработки соответствующего процесса принятия решений для моделей городского метаболизма, которые восстанавливаются как по замыслу, так и по замыслу, чтобы для достижения целей устойчивости и благополучия.

Устойчивое развитие — это то, что произойдет в городах или вряд ли произойдет. Переход от риторики устойчивости к реализации сообщества и благополучия — это то, что не произойдет само по себе и не может быть решено с помощью линейных и детерминированных подходов. Подобно экосистемам, городам требуется оптимизация использования ресурсов во всех секторах и на всех уровнях, взаимосвязь между компонентами и процессами, сбалансированное сотрудничество между городом и деревней, модели восстановления и рециркуляции остатков и отходов, пульсирующие стратегии в соответствии с колеблющейся доступностью ресурсов, образовательные программы, ориентированные на более глубокое понимание сложных экологических ограничений, стратегии качественного роста вместо стремления к неограниченному и вряд ли устойчивому количественному росту.

Взносы авторов

Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Список литературы

Сеспедес Рестрепо, Дж. Д. и Моралес-Пинсон, Т. (2018).Городской метаболизм и устойчивость: прецеденты, генезис и перспективы исследования. Ресурс. Консерв. Рецикл . 131, 216–224. DOI: 10.1016 / j.resconrec.2017.12.023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цуй, X. (2018). Как города могут поддерживать устойчивость: библиометрический анализ городского метаболизма. Ecol. Инд . 93, 704–717. DOI: 10.1016 / j.ecolind.2018.05.056

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карри, П. К., Мусанго, Дж.К., и Мэй, Н. Д. (2017). Городской метаболизм: обзор со ссылкой на Кейптаун. Города 70, 91–110. DOI: 10.1016 / j.cities.2017.06.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

дель Мар Мартинес-Браво, М., Мартинес-дель-Рио, Х. и Антолин-Лопес, Р. (2019). Компромиссы между устойчивостью городов, загрязнением окружающей среды и пригодностью для жизни в европейских городах. J. Clean. Прод . 224, 651–660. DOI: 10.1016 / j.jclepro.2019.03.110

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дийст, М., Worrell, E., Böcker, L., Brunner, P., Davoudi, S., Geertman, S., et al. (2018). Изучение городского метаболизма — к междисциплинарной перспективе. Ресурс. Консерв. Рецикл . 132, 190–203. DOI: 10.1016 / j.resconrec.2017.09.014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фань, Дж. Л., Конг, Л. С., Ван, Х. и Чжан, X. (2019). Обзор взаимосвязи воды и энергии с точки зрения городского метаболизма. Ecol. Модель . 392, 128–136. DOI: 10.1016 / j.ecolmodel.2018.11.019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хуанг, С. Л., Ли, К. Л., и Чен, К. В. (2006). Социально-экономический метаболизм в Тайване: неожиданный синтез против анализа материального потока. Ресурс. Консерв. Рецикл . 48, 166–196. DOI: 10.1016 / j.resconrec.2006.01.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джон Б., Людериц К., Ланг Д. Дж. И фон Верден Х. (2019). На пути к устойчивому метаболизму в городах. от понимания системы к трансформации системы. Ecol. Экон . 157, 402–414. DOI: 10.1016 / j.ecolecon.2018.12.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Одум, Х. Т. (1996). Экологический учет: принятие решений по чрезвычайным ситуациям и окружающей среде . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Wiley-Indersciene.

Google Scholar

Организация Объединенных Наций (2018b). Мировые перспективы урбанизации: редакция 2018 г. .

Вэй, Х., Шэнхуэй, К., Яриме, М., Хашимото, С., и Манаги, С. (2015).Улучшение городского метаболизма исследования для устойчивой городской трансформации. Environ. Technol. Иннов . 4, 62–72. DOI: 10.1016 / j.eti.2015.04.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Юн, Г., Фу, Дж., Саркис, Дж., И Сюэ, Б. (2012). На пути к национальной системе показателей замкнутой экономики в Китае: оценка и критический анализ. J. Clean. Прод . 23, 216. doi: 10.1016 / j.jclepro.2011.07.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Йонг, Г., Саркис, Дж., Улгиати, С., и Чжан, П. (2013). Измерение круговой экономики Китая. Наука 339, 1526–1527. DOI: 10.1126 / science.1227059

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан Ю., Вуа К. и Фатх Б. Д. (2018). Обзор пространственного анализа городского углеродного метаболизма Ecol . Модель . 371, 18–24. DOI: 10.1016 / j.ecolmodel.2018.01.005

CrossRef Полный текст

Зукаро, А., Рипа, М., Меллино, С., Асьоне, М., и Ульгиати, С. (2014). Показатели использования городских ресурсов и экологической результативности. Приложение декомпозиционного анализа. Ecol. Инд . 47, 16–25. DOI: 10.1016 / j.ecolind.2014.04.022

CrossRef Полный текст | Google Scholar

границ | Концепции, проблемы и успехи в моделировании термодинамики метаболизма

Введение

Со времен Больцмана было признано, что живые организмы являются термодинамическими сущностями. Лотка (1922a) перефразировал мышление Больцмана: «Основным объектом спора в жизненной борьбе, в эволюции органического мира является доступная энергия.- продолжила Лотка, — в соответствии с этим наблюдением принцип, согласно которому в борьбе за существование, преимущество должно быть у тех организмов, чьи устройства захвата энергии наиболее эффективны в направлении доступной энергии в каналы, благоприятные для сохранения вида. . » Лотка (1922b) предположил, что естественный отбор на самом фундаментальном уровне является физическим принципом. Шредингер (1945) широко развил эту концепцию в What is Life? , и использовал понятие энтропии для описания того, как порядок в форме высокоэнергетических соединений в окружающей среде управляет организацией внутри организмов.Организмы рассеивают эту энергию в низших формах. Концепция жизни как неравновесного процесса нашла отклик и у других, в том числе у Пригожина, который описал живые организмы как диссипативные структуры, которые самоорганизуются в ответ на большие неравновесные движущие силы (Prigogine, 1978). Абиотические примеры диссипативных структур включают торнадо, ураганы и конвективные ячейки. Неравновесные движущие силы «платят» за самоорганизацию, которая позволяет образовавшимся структурам быстро рассеивать энергию.В биологических системах энергия поступает в систему в виде солнечного света или высокоэнергетических соединений, обычно сильно восстановленных углеродных соединений, и эта энергия рассеивается в окружающей среде в соответствии со вторым законом термодинамики. В биологических системах часть энергии собирается для оплаты создания дополнительных диссипативных структур (рост и размножение) или для создания большого количества накопленной энергии в виде побочных продуктов с более низким энергопотреблением.

Эколог Х.Т. Одум был несомненно убежден в роли статистической термодинамики в системной экологии. В статье «Американский ученый» (Odum and Pinkerton, 1955) Одум стремился понять разнообразную шкалу темпов естественных процессов и предположил, что каждая биологическая система работает с эффективностью, обеспечивающей максимальную эффективность и мощность, подобно концепции Лотки, согласно которой Преимущество получают организмы, чей метаболизм наиболее эффективен при передаче энергии для воспроизводства. Одум понимал естественный отбор как «постоянство тех форм, которые могут отдавать наибольшую полезную энергию в единицу времени.”

Моровиц также предположил, что далекая от равновесия естественная среда ответственна за самоорганизацию биологических систем. Как следствие, Моровиц предположил, что жизнь была не только следствием потока энергии в естественных системах, но и что это весьма вероятно. С этой точки зрения естественный отбор — это случайный процесс, и, по словам Дьюара (2005), виды «отбираются, потому что они характерны для каждого из подавляющего большинства способов, которыми энергия и материя могут течь в условиях ограничений, налагаемых местными условиями. сохранение энергии и массы ».Такие концепции привели к появлению первой гипотезы метаболизма о возникновении жизни на Земле (Smith and Morowitz, 2004).

Хотя в литературе представлен отличный сборник дискуссий о производстве энтропии и самоорганизации природных систем (Kleidon et al., 2010), по большей части признание учеными-физиками роли термодинамики как причинного фактора в работе биологических систем резко контрастирует с отсутствием обсуждения термодинамики в экспериментальной литературе по наукам о жизни.Основная причина этого может быть связана с абстрактным характером статистической термодинамики и отсутствием инструментов для моделирования и оценки термодинамических аспектов живых систем. В конце концов, с момента его концептуализации развитие термодинамики в основном касалось равновесных процессов, а биологические системы сильно неравновесны.

Однако за последние 20 лет статистическая термодинамика и флуктуационные теоремы позволили добиться значительного прогресса в понимании неравновесных систем.Теоремы о флуктуациях начинают использоваться для моделирования биологических систем, что позволяет нам понять, как работает клеточный механизм. Эти теоремы говорят нам, что существует важное различие между термодинамическими моделями макроскопических процессов и статистическими термодинамическими моделями микроскопических процессов, таких как те, которые образуют клетки. Второй закон термодинамики описывает макроскопические процессы и утверждает, что энтропия спонтанного процесса никогда не уменьшается. Однако второй закон ничего не говорит о микроскопических событиях, составляющих макроскопический процесс.Эти микроскопические события могут быть, например, набором связанных реакций, которые приводят к некоторому наблюдаемому изменению состояния — другому фенотипу, говоря языком биологии. Эти микроскопические явления связаны с ферментными комплексами и связанными путями реакций в клетках, которые являются не просто уменьшенными версиями лабораторных систем размером с химический стакан. Фактически, компоненты небольших систем могут иногда работать в обратном направлении. В литературе существует ряд превосходных обзоров флуктуационных теорем (Harris and Schutz, 2007; Sevick et al., 2008; Seifert, 2012), и здесь мы дадим только краткую перспективу.

В этом отчете мы сосредоточимся на вопросах и проблемах термодинамического моделирования биологических систем связанных реакций, например, тех, которые происходят в метаболизме. Сначала мы обсудим функции плотности вероятности, основанные на вероятностях Больцмана и связь со свободной энергией. Со свободной энергией тесно связано понятие энтропии. Мы обсудим различные формулировки энтропии и их значения, чтобы дать ясный обзор производства энтропии.Наконец, мы кратко обсудим флуктуационные теоремы с использованием этой концептуальной основы. Хотя флуктуационные теоремы еще не использовались для всестороннего моделирования метаболизма, они имеют большие перспективы и использовались для изучения динамики отдельных молекул и динамики связанных биохимических реакций во многих масштабах. Наконец, обсуждается применение статистической термодинамики для моделирования биологических реакций, далеких от равновесия.

Теоретические основы

Понимание основополагающих концепций моделирования термодинамики необходимо для понимания проблем, с которыми сталкивается эта отрасль.Математические концепции, представленные в литературе, часто слишком абстрактны, чтобы быть легко доступными для тех, кто не занимается статистической термодинамикой. Показательный пример состоит в том, что может показаться, что в литературе есть зоопарк кажущихся несвязанными статистических данных, все называемых энтропией. Понимание того, какая энтропия используется, имеет решающее значение для понимания и применения теорем термодинамического моделирования и флуктуаций, что станет очевидным ниже.

Однако огромное количество физических представлений о флуктуационных теоремах и термодинамическом моделировании может быть получено, если кто-то понимает функцию полиномиального распределения, которая является просто обобщением общей функции биномиального распределения, когда возможно более двух исходов.Что касается кинетики реакции, то возможно более двух исходов, когда у нас присутствует более двух взаимопревращающих частиц. Математическая форма полиномиального распределения:

.

Prn1,…, nm | Ntotal, θ1,…, θm = Ntotal! ∏objectsjm1nj! Θjnj.

Полиномиальная плотность вероятности выше — это вероятность того, что n _j объектов типа j будут присутствовать, когда присутствует N _всего = Σ n _j объектов.В приведенном выше уравнении θ _j — это вероятность объекта j независимо от других объектов. Согласно частотной статистике, эта вероятность является просто долгосрочным соотношением количества присутствующих объектов j , θ _j = n _j / N _всего . Плотность вероятности — это не просто Pr = Πjθjnj, потому что каждый отдельный объект типа j неотличим от всех других объектов типа j .Таким образом, плотность вероятности должна быть скорректирована на количество перестановок и комбинаций каждого типа объекта, которое учитывается факториальными членами в полиномиальной функции распределения.

Теперь рассмотрим систему, состоящую из трех химических веществ A, B и C в водном растворе в контейнере фиксированного объема. Каждый из трех видов может взаимно превращаться в один из двух других видов, но общее количество частиц фиксировано так, что n _A + n _B + n _C = N _всего .Вероятность Больцмана θ _i видов i связана со свободной энергией сольватации Гельмгольца Δ𝒜i0 by,

θi = e − Δ𝒜i0 ∕ kBT∑вид jme − Δ𝒜j0 ∕ kBT. (1)

, где k _B — постоянная Больцмана, а T — температура. Для простоты мы не будем учитывать внутренние степени свободы для каждого вида. В этом случае числитель e − Δ𝒜i0 ∕ kT упоминается как молекулярная статистическая сумма, q _i .Знаменатель — это просто нормализационная функция, обычно обозначаемая как q = Σ q _i , логарифм которой является средней по Больцману энергией системы, −⟨ E ⟩ _B / k _Б Т . Статистически распределение частиц характеризуется полиномиальной функцией плотности вероятности Больцмана,

Prn1,…, nm | Ntotal, θ1,…, θm = Ntotal! ∏виды jm1nj! Θjnj

, где n _j — количество частиц вида j , а всего N _{частиц.По аналогии с макроскопической, свободной энергией из статистической термодинамики, может быть определена ненормированная массовая плотность для микроскопического состояния, которая является функцией молекулярных статистических сумм q i вместо вероятностей Больцмана,}

−An1,…, nm | NT, q1,…, qmkBT = logNtotal! ∏jm1nj! Qjnj (2)

Для краткости запишем A ( n ₁ ,…, n _m | N _r , q ₁ ,…, q _m ) как A (n¯ | NT, q¯) или просто A .Значение A в уравнении. 2 не является свободной энергией, потому что это не среднее значение по всем возможным значениям для каждого из n _j . Связь между A и плотностью вероятности этого микроскопического состояния составляет

.

−A ∕ kBT = logPr (n1,…, нм | Ntotal, θ1,…, θm) + Ntotal⋅logq

или аналогично

logPrn1,…, nm | Ntotal, θ1,…, θm = A ∕ kBT + Ntotal⋅logq

Поскольку log q = — ⟨ E ⟩ _B / k _B T , мы имеем отношение

−Sg = A ∕ kBT − NTEB ∕ kBTSg = −logPrn1,…, нм | NT, θ1,…, θm (3)

Эта функция справа является строго логарифмической вероятностью, а не энтропией.Однако среднее логарифмическое правдоподобие — это энтропия, а на самом деле энтропия Гиббса для системы с фиксированным общим числом частиц

.

SG = ∑microstatesJPrJlogPrJ = A (n¯ | NT, q¯) −NtotalEB (4)

, где Pr ( J ) — сокращение для Pr ( n ₁ = n ₁ ( J ),…, n _m ( J ) | N _total , θ ₁ ,…, θ _m ) и A (n¯ | NT, q¯) = 𝒜 — свободная энергия макроскопического состояния с параметром N _T .Поскольку энтропия Гиббса является средней по микросостояниям, это энтропия, связанная с макроскопическими наблюдениями (Jaynes, 1965).

Путаница в определение энтропии вносит взаимосвязь между микросостояниями,

SB = A ∕ kBT − NtotalE ∕ kBTU (5)

, где теперь ⟨ E / k _B T ⟩ _U — средняя энергия микросостояния при равномерном распределении вместо распределения Больцмана. Член энтропии также определяется выражением S = — Σ p _j log p _j , где снова вероятности p _j = n _j / N _всего из равномерного распределения (Davidson, 1962; Cannon, 2014).Нижний индекс указывает, что это энтропия Больцмана, потому что она выводится из log W , где W — полиномиальный коэффициент. Эту энтропию также иногда называют конфигурационной энтропией (Davidson, 1962). Разница между энтропиями Гиббса и Больцмана, конечно, связана с межмолекулярными потенциалами и микроскопическими и макроскопическими перспективами (Jaynes, 1965).

Если общее количество частиц не фиксировано, необходимо внести поправки в приведенные выше уравнения.Как правило, корректировка состоит в том, чтобы удалить нормировку вероятностей Больцмана в формуле. 1, так что результирующая величина e − A ∕ kBT является ненормализованной функцией массы вероятности или коэффициентом e − A ∕ kBT: 1. Полиномиальное распределение вероятностей теперь становится полиномиальным распределением шансов, главное отличие состоит в том, что функция массы вероятности по всему пространству состояний суммируется до 1, а новое полиномиальное распределение суммируется до значения> 1.

Если общее количество частиц может изменяться из-за того, что система открыта, то уравнение.4 дает

Обратите внимание, что это определение отличается от одного общего термодинамического определения энтропии, которое определяет энтропию как разность между свободной энергией и средней энергией,

Поскольку мы знаем из неравенства треугольника, || log x — log y || ≥ || журнал x || — || log y ||, следует, что S _G ≥ S .

Для набора связанных реакций, например,

изменение микроскопического состояния с К на Дж описывается отношением правдоподобия,

−ΔSg, JK = logPrJPrK, (6)

или аналогично

, который имеет основную математическую форму теоремы о флуктуации, но в этом случае является тождеством из-за определения S _g в формуле.3. Если мы усредним по всем состояниям Дж и К и система находится в состоянии равновесия,

PrJPrK = e − ΔSg, JK = 1 (8)

, где угловые скобки обозначают среднее равновесное. Среднее значение равно единице, так как логарифмическое правдоподобие уравнения. 6 в среднем равно нулю. Соотношение 8 просто говорит, что в среднем система возвращается к равновесию. Хотя уравнение. 7 является точным для микроскопических процессов, проблема в использовании его для моделирования процессов, зависящих от времени, состоит в том, что основные вероятности, доступные для использования в уравнении.1 являются стационарными вероятностями Больцмана, однако, если отдельные скорости реакций достаточно изменяются в системе связанных реакций, вероятности ядра не будут вероятностями Больцмана, которые основаны исключительно на уровнях энергии реагентов и продуктов. В состоянии равновесия уравнение. 7 может использоваться для зависящих от времени вероятностей из-за подробного баланса — ур. 8. Однако вдали от равновесия уравнение. 7 больше не выполняется, потому что подробный баланс больше не существует. Вместо этого истинные вероятности будут функцией всей энергетической поверхности системы, включая барьеры реакции.Теоремы о флуктуации связывают отношение этих зависящих от времени вероятностей с функцией, которая связана с зависящим от времени Δ S _g ( t ), или, если используются средние по ансамблю, зависящим от времени Δ S _G ( т ).

Например, в неравновесном установившемся состоянии средние флуктуации системы все же можно иногда охарактеризовать, не зная фактических вероятностей каждого состояния. Рассмотрим отклонение от устойчивого состояния J к новому состоянию K с некоторой вероятностью перехода.Мы знаем, что система в конечном итоге вернется в устойчивое состояние J , мы просто не знаем, как именно. По большей части отклонение от установившегося состояния будет происходить в направлении неравновесной движущей силы. Когда система вернется в устойчивое состояние, некоторое количество энергии будет рассеяно из системы. Обратите внимание, что если бы система вернулась в устойчивое состояние по тому же пути, энергия не рассеивалась бы; то есть средняя вероятность возврата по тому же пути не равна 1, как в случае равновесия (ур.8). Таким образом, флуктуационные теоремы для неравновесного стационарного состояния принимают вид

Ω = logπKJtπKJtJ, K (9)

, где π _КДж — вероятность траектории Дж → К , а Ω связано с диссипацией энергии из-за неравновесного установившегося состояния. Например, теория флуктуаций Эванса-Сирлза связывает зависящие от времени вероятности с функцией диссипации, зависящей от траектории, Ω ( t ), которая является мерой того, как далеко система находится от детального баланса,

πKJΩt = −qD ∕ kBTπJKΩt = qD ∕ kBT = e − qD ∕ kBT (10)

Если q _D представляет собой рассеянную энергию из-за отсутствия детального баланса, то шансы восстановить эту энергию за счет разворота траектории экспоненциально малы.Можно даже подумать о правой части уравнения. 10 как представляющую энергию гипотетической частицы («диссипацию»), которая имеет фактор Больцмана e − qD ∕ kBT. Недавние разработки флуктуационных теорий (рассмотренные Sevick et al., 2008; Seifert, 2012) за последние два десятилетия сдвинули конверт в далекую от равновесия область. Многие биохимические реакции находятся в этой области.

Производство энтропии

Когда можно определить зависящий от времени поток материала через реакции, скорость производства энтропии может быть определена несколькими связанными способами (Oster et al., 1973; Ge et al., 2006; Ге и Цянь, 2010). Используя уравнение. 6, производство микроскопической энтропии может быть определено для реакции i в направлении + как,

скорость производства микроскопической энтропии = Ji + ΔSg, i

, а чистое производство энтропии в результате реакции равно Дж _{i, net} Δ S _{g, i} , где J _{i, net} = J _{i +} — J _{i —} . Принимая во внимание соотношение производства энтропии за счет прямой и обратной реакции, вероятность того, что энтропия будет произведена в реакции и , составит

.

OΔSg, i = Ji + ⋅ΔSg, iJi − ⋅ΔSg, i = Ji + Ji− (11)

Хотя соотношение прямого и обратного потоков дает нам шансы на производство термодинамической энтропии, само соотношение не может сказать нам значение термодинамического изменения энтропии или даже то, является ли изменение энтропии положительным или отрицательным; в связанных системах поток через какую-либо конкретную реакцию детерминированно не связан с энтропией или изменением свободной энергии этой реакции.Второй закон термодинамики говорит нам только о том, что для макроскопических процессов энтропия всегда должна возрастать; второй закон не касается того, что может происходить на микроскопическом уровне в индивидуальных реакциях. Это важный аспект стохастических систем: даже несмотря на то, что реакция имеет изменение свободной энергии выше нуля или, что эквивалентно, вероятность ниже единицы, она все еще может происходить при наличии достаточного времени. Например, если набор связанных реакций имеет достаточно большое общее благоприятное изменение свободной энергии, отдельная реакция может иметь чистый положительный поток, даже если свободная энергия реакции неблагоприятна.Поток — это эмерджентное свойство всей системы. Однако, как показывают теоремы о флуктуациях, чем менее вероятна реакция, тем менее вероятно, что у нее будет чистый поток в направлении уменьшения изменения энтропии.

В нескольких исследованиях утверждается, что связь между потоком и свободной энергией составляет Δ G = — RT log ( Дж ₊ / Дж _— ). Эта взаимосвязь была первоначально предложена при обсуждении обратимых систем и обсуждалась в контексте детерминированной кинетики (Beard and Qian, 2007).Для связанных стохастических неравновесных реакций это соотношение, строго говоря, является предположением. Однако в подавляющем большинстве ситуаций разумно ожидать, что Δ G и — RT log ( J ₊ / J _— ) согласованы. Отношения можно использовать для понимания, если использовать их осторожно. Например, Noor et al. (2014) использовали это предположение в качестве основы для оценки статистики потоков в отдельных реакциях. Они правильно указали, что реакции, близкие к равновесию, действуют как кинетические узкие места на путях, которые в целом далеки от равновесия.Это допустимое использование предположения о том, что реакции в состоянии равновесия в другой неравновесной системе — это те реакции, для которых соотношение является приблизительно правильным даже для стохастических систем.

Пока что вопрос о том, как найти устойчивые состояния, оставлен открытым. Установившееся состояние может быть определено с помощью учебного подхода к решению системы дифференциальных уравнений скорости. Однако для биологических систем требуемые параметры скорости доступны редко. В принципе, устойчивое состояние может быть определено на основе экспериментальных измерений всех соответствующих химических веществ, которые могут использоваться для определения химического потенциала каждого вида.Хотя эта задача намного проще, чем определение всех подходящих констант скорости, она все же остается сложной. Тем не менее, наблюдается значительный прогресс (Bennett et al., 2009).

В качестве альтернативы можно предположить, что установившееся состояние соответствует оптимальному термодинамическому процессу. Термодинамически оптимальный процесс — это процесс, при котором максимальное количество энергии может быть извлечено из окружающей среды с минимальным рассеиванием тепла (Sivak and Crooks, 2012). Точно так же термодинамически оптимальный путь — это тот, который требует наименьших усилий для поддержания устойчивого состояния.В любом случае термодинамически оптимальное установившееся состояние может быть найдено путем максимизации стационарной версии уравнения. 4, в котором энтропия Гиббса S _G в окрестности пространства состояний Γ измеряет плотность вероятности состояний, достижимых из начального состояния 𝕊 из-за серии Z реакций, включающих изменение состояния δ𝕊 _i (Пушка, 2014),

SgΓS = −∑Rxni = 1ZPrSi − 1 + δ SilogPrSi − 1 + δ Si (12)

В системе, движущейся к равновесию по траектории из Z реакций, энтропия состояния увеличивается по мере стабилизации системы и достигает максимума в состоянии равновесия, поскольку равновесие требует, чтобы каждая соответствующая реакция была одинаково вероятной.В неравновесной системе окрестность Γ является реакционным путем, и уравнение 12 — энтропия пути, описанная Дьюаром, из которой могут быть выведены флуктуационная теорема, принцип максимального производства энтропии и самоорганизованная критичность (Dewar, 2003). Аналогичную энтропию Гиббса можно определить, усредняя S _г [Γ (𝕊)] по многим траекториям, таким образом, что S _G [Γ (𝕊)] = ⟨ S _г [Γ (𝕊 )]⟩. Если изменение энтропии от равновесия равно ΔSG (Γ (S)) SG0-SG (Γ (S)), то скорость производства термодинамической энтропии может быть определена как,

термодинамическая энтропия скорость производства = JnetΓΔSGΓS

Хотя вполне вероятно, что ни один отдельный организм не находится на пике термодинамической оптимальности, также вероятно, как обсуждалось в разделе «Введение», что естественный отбор на некотором фундаментальном уровне основан на отфильтровывании индивидуумов, которые являются термодинамически неэффективными, так что мало энергии извлекается из окружающей среды или слишком большая часть извлеченной энергии просто рассеивается обратно в окружающую среду; такая система не сможет направить достаточно энергии на рост, чтобы конкурировать с более эффективными людьми.В этом сценарии естественного отбора термодинамически оптимальные установившиеся состояния могут служить полезными моделями.

Приложения

Помимо атомистического моделирования, применение статистической термодинамики и теории флуктуаций к биологическим системам действительно является передовым рубежем. На сегодняшний день приложения в основном представлены в физической литературе и включают (но не ограничиваются) изучение молекулярных моторов, в основном АТФ-синтазы (Andrieux and Gaspard, 2006; Hayashi et al., 2010; Zimmermann and Seifert, 2012), небольшие метаболические сети (Cannon, 2014), бифуркационная динамика реакционных путей (Xiao et al., 2009), а также модели реакции бактерий на изменения окружающей среды (Barato et al., 2014). Эти примеры были выбраны, чтобы представить иерархию шкал, в которой статистическое термодинамическое моделирование было применено к биологии. Поскольку динамика каждой системы представлена ​​с помощью различных уравнений, невозможно подробно описать форму используемой теоремы о флуктуации, кроме как сказать, что все они каким-то образом представлены уравнением. 9, если не указано иное. Подробности по теоремам лучше всего почерпнуть из оригинальной литературы.Ниже мы кратко суммируем результаты этого репрезентативного выбора из литературы.

Динамика одной молекулы роторного двигателя АТФазы F1

Комплекс F ₀ F ₁ –АТФ-синтаза является примером сильно неравновесного наномотора. Роторный двигатель F ₀ F ₁ –АТФ-синтаза приводится в движение потоком протонов поперек градиента, создающим разность свободной энергии протонов 10–20 кДж / моль. Эта разница в свободной энергии значительно больше, чем энергия окружающей среды при комнатной температуре около 2.45 кДж / моль. Двигатель работает в большом диапазоне весов; Константы скорости для различных процессов, составляющих двигатель, различаются более чем на 12 порядков. Андрие и Гаспар использовали теорию флуктуаций и производящие функции для оценки статистических распределений среднего вращения ротора F ₁ , рассеиваемой работы и потока вероятностей в системе (Andrieux and Gaspard, 2006). Анализ показал, что мотор АТФазы имеет крайне нелинейный отклик на химическое топливо: средняя скорость ротора F ₁ как функция термодинамической движущей силы представляет собой сигмовидную кривую.Несмотря на микроскопическую природу двигателя, в этом нелинейном режиме двигатель работает очень надежно: последовательные вращения статистически коррелированы и практически не зависят от колебаний. Тем не менее было показано, что флуктуационная теорема верна даже в крайне нелинейном режиме.

Множественные молекулы: динамика бифуркации пути циркадных часов

При объединении нескольких реакций может возникнуть неинтуитивное поведение. Осциллятор Лотки – Вольтера и Брюсселятор — известные ранние примеры, когда обратная связь или прямое взаимодействие контролируют колебательное поведение.На клеточном уровне важным колебательным феноменом являются циркадные часы таких разнообразных организмов, как плодовые мушки и грибы. В суточных часах отрицательная обратная связь контролирует скорость транскрипции и трансляции определенных белков, которые, в свою очередь, определяют цикл клеточных циркадных колебаний (Dunlap, 1999).

Используя подход стохастической термодинамики, впервые предложенный Зейфертом и его коллегами, Сяо и др. (2009) использовали химическое уравнение Ланжевена для оценки динамических бифуркаций, которые происходят в циркадных часах.Явное выражение для среднего производства энтропии в стационарном состоянии было сформулировано на основе имеющихся кинетических данных. По обе стороны от бифуркации в циркадной динамике форма распределения производства энтропии была сходной и сильно искаженной, так что вероятность наблюдения динамики с отрицательным производством энтропии была довольно мала. Таким образом, как и мотор F1 АТФ-синтазы, работа молекулярных циркадных часов, изученная Xiao et al. является устойчивым, несмотря на стохастический характер малых систем.

Хотя временная зависимость производства энтропии в флуктуационной теореме, используемой в этом исследовании, в конечном итоге была получена из констант скорости, этот подход продемонстрировал, что статистическое термодинамическое моделирование способно производить динамику бифуркации, аналогичную стохастическому кинетическому моделированию. Понимание скорости производства энтропии метаболизма важно для количественной оценки способности организмов адаптироваться к изменяющейся окружающей среде, что обсуждается далее.

Обработка и адаптация сотовой информации

С философской точки зрения, можно принять любую из двух противоположных точек зрения на отношения между простыми биологическими системами, такими как бактерии и их среда.Можно принять точку зрения, согласно которой клетки принимают решения на основе своей внешней среды, что является наиболее обсуждаемой точкой зрения в литературе, или можно принять точку зрения, что внешняя среда определяет клеточный ответ. В то время как первая точка зрения наделяет клетку автономией, вторая точка зрения исходит из того, что регуляция в конечном итоге является функцией внешней среды. Кто за рулем — клетка или окружающая среда? В то время как первая точка зрения верна для коротких периодов времени, таких как суточные циклы, вторая точка зрения более верна для более длительных периодов времени, в течение которых клетка адаптировалась и развивалась.

Barato et al. (2014) оценили модели того, сколько информации клетки могут извлечь из окружающей среды, исходя из их термодинамической эффективности. Хотя Barato et al. Если использовать метафору обучения для способности извлекать информацию, то в равной степени оправдано использование концепции самоорганизации. Исследование показало, что степень самоорганизации клетки в ответ на воздействие окружающей среды ограничивается скоростью производства термодинамической энтропии. Бактерия в медленно меняющейся среде рассеивает гораздо больше энергии, чем использует для самоорганизации.То есть бактерия, однажды организованная для реагирования на определенную среду, имеет ограниченную способность к дальнейшему использованию энергии окружающей среды для дальнейшей адаптации.

Хотя Barato et al. (2014) использовали довольно простые физические модели для создания гипотез, четко объединяя эту структуру с более обширными термодинамическими моделями метаболизма, что может дать представление о том, как клетки внутренне реагируют на изменения движущих сил окружающей среды как в коротких временных масштабах, так и в более длительных эволюционных временных масштабах. .Однако для моделирования потребуются более сложные модели метаболизма, чтобы понять множество путей, по которым может идти клеточное поведение. Далее обсуждаются первые попытки расширить применение статистической термодинамики до более детальных метаболических моделей.

Подробные метаболические модели

Обсуждаемые выше модели и системы представляют собой небольшие системы по сравнению с метаболизмом даже самой маленькой бактерии. Можно ли применить статистическую термодинамику и теории флуктуаций к более обширным биологическим системам, таким как модели метаболизма в масштабе генома? Вопрос в основном заключается в том, можно ли оценить достаточные параметры.Крупномасштабные оценки термодинамических параметров доступны из таких источников, как База данных термодинамики биохимических реакций в Мичиганском университете (Li et al., 2011), База данных термодинамики ферментативно-катализируемых реакций в NIST (Goldberg et al., 2004), и веб-сервер eQuilibrator (Flamholz et al., 2012).

Мы разрабатываем такой подход и на сегодняшний день применили его к относительно небольшим метаболическим путям различных бактерий (Cannon, 2014). В этих первоначальных исследованиях предполагается, что скорости реакций пропорциональны термодинамической движущей силе реакции, которая количественно оценивается вероятностью реакции в модели Маркова на основе уравнения.7.

Первоначальные исследования были сосредоточены на циклах трикарбоновых кислот (ТСА) бактерий. Эти циклы играют центральную роль в метаболизме большинства организмов и могут быть настолько близки к универсальному пути, насколько это существует (Smith and Morowitz, 2004). Циклы TCA способны потреблять ацетил-КоА для производства высокоэнергетических соединений, необходимых для функционирования клетки (например, АТФ, НАДФН), или углеродных скелетов, которые служат в качестве синтетических предшественников для многих реакций вторичного метаболизма и синтеза аминокислот и нуклеиновых кислот.

На рисунке 1 показан цикл TCA E. coli , а на рисунке 2 — профили свободной энергии, энергии и энтропии в метаболических условиях, наблюдаемые для экспоненциального роста глюкозы (Bennett et al., 2009). Цикл моделировался с использованием статистической термодинамической формулировки модели Маркова, основанной на предположении о локальном равновесии (Cannon, 2014). При переходе от ацетил-КоА по часовой стрелке к щавелевоуксусной кислоте изменение свободной энергии в реакциях (рис.2) плавно изменяется, как и следовало ожидать с точки зрения максимальной энтропии (уравнение.12). Однако изменение превращения оксалоацетата и ацетил-КоА в цитрат, катализируемое цитрат-синтазой, и изменение превращения 2-оксоглутарата в сукцинил-КоА, катализируемое 2-оксоглутаратдегидрогеназой, несколько резкие по сравнению с изменениями в других реакциях цикл. Причина этого в том, что концентрации кофакторов, которые служат в качестве граничных условий, удерживаются фиксированными на значениях, которые не позволяют системе далее расслабляться. В результате система не совсем термодинамически оптимальна — энтропия, определяемая уравнением.12 не совсем максимальное значение по сравнению со значением, которое было бы получено, если бы каждая реакция была одинаково вероятной.

Рисунок 1. Цикл трикарбоновых кислот (TCA) из E. coli . Ферменты, катализирующие реакции, показаны курсивом, кофакторы показаны по касательной к каждой соответствующей реакции, а промежуточные продукты реакции показаны в линию со стрелками циклической реакции, указывающими направление цикла для E.coli . Q и QH ₂ представляют собой пары акцептор / донатор электронов и являются точками входа в цепь переноса электронов.

Рис. 2. Термодинамический профиль цикла TCA из E. coli (Cannon, 2014) . Уравнение 4 использовали для расчета изменения энтропии Δ S , энергии Δ E и логарифма (ненормированной) плотности массы Δ𝒜. Поскольку массовая плотность вероятности состоит из комбинаторного коэффициента, который представлен энтропийным членом и основанной на энергии (больцмановской) вероятностью, существует компенсация энергии-энтропии на протяжении всего цикла.Δ𝒜 изменяется плавно по пути реакции, указывая на то, что концентрации метаболитов близки к оптимальным, вероятно, потому, что концентрации были взяты из экспериментального измерения уровней метаболита E. coli .

Очевидно, что информация о термодинамике биосинтетических путей важна для инженерного метаболизма с целью избыточного производства целевых соединений, таких как восстановленные соединения углерода для биотоплива. В то время как много внимания было направлено на перенаправление потока углерода путем исключения путей, конкурирующих за прекурсоры, меньше внимания уделялось разработке окислительно-восстановительных пар, таких как уровни НАДН: НАД ⁺ , которые будут термодинамически управлять этими реакциями.Аналогичным образом, большое внимание было сосредоточено на использовании рибопереключателей для увеличения производства ферментов, участвующих в биосинтезе целевых соединений (Wittmann and Suess, 2012), но включение каталитического механизма для синтеза соединения бесполезно, если только термодинамика пути благоприятны. Термодинамическое моделирование метаболических систем имело бы огромное значение для метаболической инженерии.

В качестве примера потенциального использования статистической термодинамики как для разработки, так и для понимания организмов в контексте их естественной среды обитания, мы сравнили три различных версии цикла TCA, используемых в трех очень разных экологических нишах: типичный цикл гетеротрофных TCA с г. .coli , участвующая в извлечении энергии и биосинтетических предшественников из глюкозы; цианобактериальный цикл TCA Synechococcus sp. PCC 7002, который необходим для производства предшественников биосинтеза, несмотря на уже высокие уровни АТФ в результате фотосинтеза; и цикл TCA Chlorobium tepidum , зеленые серные бактерии, которые также должны продуцировать биосинтетические предшественники в присутствии фотосинтеза и одновременно фиксировать CO ₂ , что он делает, выполняя цикл TCA в восстановительном направлении _. Как и выше, каждый цикл TCA моделировался с использованием модели Маркова, основанной на предположении о локальном равновесии. Профили свободной энергии для этих организмов показаны на рисунке 3. Ясно, что каждый путь очень отличается термодинамически. Циклы для E. coli и Synechococcus имеют схожие профили, за исключением превращения 2-оксоглутарата в сукцинат. В цикле ТСА E. coli эта реакция имеет АТФ в качестве продукта. Synechococcus и другие цианобактерии не могут использовать ту же реакцию для превращения 2-оксоглутарата в цикл сукцината, потому что их циклы должны работать в среде, в которой концентрации АТФ довольно высоки из-за сопутствующего фотосинтеза.Вместо этого цианобактерии используют цикл ТСА, в котором для этого преобразования используется кофермент ферредоксин, и, таким образом, высокие уровни АТФ не замедляют выработку сукцината и других углеродных соединений, необходимых для роста. Профиль свободной энергии цикла TCA для Chlorobium сильно отличается от циклов E. coli и Synechococcus . Вместо того, чтобы иметь очень благоприятный профиль свободной энергии для работы в окислительном направлении (цитрат → оксалоацетат), изменения свободной энергии крайне неблагоприятны.Цикл TCA Chlorobium и других зеленых серных бактерий фактически протекает в противоположном направлении (оксалоактетат → цитрат), и эти организмы используют цикл для фиксации CO ₂ и производства ацетил-CoA. Термодинамическая модель не только позволяет нам понять каждый организм в его окружающей среде, но и четкое проектирование оптимального пути метаболической инженерии с использованием статистической термодинамики было бы очень полезным.

Рисунок 3.Сравнение термодинамических профилей циклов TCA E. coli, Synechococcus sp . PCC 7002 и Chlorobium tepidum . Профиль свободной энергии цикла TCA для каждого организма отражает его экологическую нишу (см. Обсуждение).

При сравнении профилей свободной энергии для E. coli на рисунках 2 и 3 становится ясно, что они значительно различаются. На рисунке 2 профиль свободной энергии изменяется относительно плавно при прохождении цикла, в то время как на рисунке 3 профиль свободной энергии временами изменяется резко.Причина этих различий связана с условиями, используемыми в соответствующих симуляциях. На рисунке 2 при моделировании использовались опубликованные экспериментально измеренные значения для E. coli (Bennett et al., 2009). В последнем случае количество каждого промежуточного продукта в цикле изначально было установлено на ~ 20 мкм для каждого вместо использования экспериментальных опубликованных значений для E. coli (Bennett et al., 2009), что в противном случае могло бы исказить сравнение между три организма. Хотя каждый цикл по существу открыт в том смысле, что два атома углерода входят как ацетил-КоА, а атомы углерода выходят как CO ₂ , общее количество промежуточных продуктов фиксируется стехиометрией общей реакции для завершения цикла.Для E. coli общая стехиометрия составляет

Ацетил -CoA + ADP + 3NAD ++ Pi + Q + 2h3O⇌CoA + ATP + 3NADH + 2CO2 + Qh3,

, где Q и QH ₂ представляют собой окисленные и восстановленные носители электронов соответственно. Хотя циклы открыты, сумма количества всех промежуточных продуктов будет отличаться только на ± 1.

Профили свободной энергии цикла E. coli TCA в зависимости от общей концентрации промежуточных соединений показаны в верхней части рисунка 4.Общие значения концентрации в 1,0, 0,1, 0,01 и 0,001 раза превышают значения, указанные Bennett et al. (2009). Если промежуточных продуктов всего несколько, то они будут преобразованы в метаболиты с самым низким химическим потенциалом, которыми в случае цикла E. coli TCA являются цитрат и сукцинил-КоА. При очень низких уровнях промежуточных продуктов цикл не будет работать, и цитрат и сукцинил-КоА просто объединятся. Для самого низкого уровня промежуточных продуктов поток будет происходить в течение всего цикла только в течение относительно длительных периодов времени.

Рис. 4. (Вверху) Профиль накопленной свободной энергии E . coli Цикл TCA в зависимости от общей концентрации промежуточных продуктов реакции . Хотя углерод может войти в цикл как ацетил-коа и выйти как CO ₂ , общее количество промежуточных продуктов ограничено общей реакцией (см. Текст). Используемые концентрации в 1, 0,1, 0,01 и 0,001 раз превышают концентрации, указанные Bennett et al.(2009) для экспоненциального роста глюкозы. (Внизу) Распределение промежуточных продуктов реакции как функция общей концентрации.

По мере увеличения общего количества промежуточных продуктов метаболизма количество молекул цитрата и сукцинил-КоА увеличивается, как показано на Рисунке 4 (внизу). В конце концов, продукт также накапливается с одновременным увеличением свободной энергии реакций с образованием цитрата и сукцинил-КоА. Между тем, увеличение цитрата снижает свободную энергию для реакции цитрата с изоцитратом, и аналогичным образом увеличение сукцинил-КоА снижает свободную энергию для реакции сукцинил-КоА с сукцинатом.

В конце концов, уровни метаболитов достигают точки, когда все реакции становятся одинаково вероятными в соответствии с уравнением. 12. Это термодинамически наиболее оптимально, поскольку энтропия состояния (уравнение 12) была максимизирована по отношению к неравновесным граничным условиям.

Однако для ячейки существует также термодинамический штраф за получение такой конфигурации. Чтобы обрабатывать большее количество реагентов, ферментативная нагрузка на клетку также должна увеличиваться.Самоорганизующиеся структуры, необходимые для быстрого рассеивания энергии (или хранения собранной энергии для роста), должны оплачиваться неравновесными движущими силами.

Ферменты, катализирующие реакции, далекие от равновесия, потребуют наименьшего увеличения, поскольку поток материала является однонаправленным. Это, несомненно, относится к катализируемым ферментами реакциям превращения оксалоацетата в цитрат и 2-оксоглутарата в сукцинат: по мере увеличения общего пула метаболитов концентрации реагентов оксалоацетата и 2-оксоглутарата заметно не меняются.

Если ферменты, близкие к равновесию, экспрессируются на уровне, достаточном для того, чтобы катализировать его текущую нагрузку, то для увеличения общего пула метаболитов может потребоваться повышенная экспрессия этих ферментов. Однако эти реакции вряд ли останутся в равновесии. Это видно на рисунке 4 (вверху), на котором последние четыре катализируемые ферментами реакции цикла TCA, превращающие сукцинил-КоА в оксалоацетат, близки к равновесию, когда общий пул метаболитов в 0,001 раза превышает значения, указанные Bennett et al. .(2009). По мере роста общего пула метаболитов реакции не остаются в равновесии.

Когда уровни метаболитов выше, чем соответствующая константа Михаэлиса ( K _M ), тогда уровни ферментов должны увеличиваться, чтобы поддерживать стабильное состояние. Это ситуация, описанная Flamholz et al. (2013). Экспериментально наблюдали незначительное увеличение количества ферментов, катализирующих реакции, далекие от равновесия; степень, до которой экспрессия фермента должна увеличиваться для реакций, близких к равновесию, будет зависеть от ситуации, но обычно ее необходимо увеличивать с увеличением потока (Hochachka et al., 1998).

Более того, если скорости оборота ферментов в путях сильно различаются, то также должен быть дифференциальный уровень экспрессии ферментов в путях. Для организма имеет смысл иметь высокую скорость оборота собственных ферментов для дорогостоящих ферментов, которые содержат много аминокислот или требуют высоких энергетических кофакторов, чтобы минимизировать термодинамические затраты для клетки (Flamholz et al., 2013).

Учитывая рисунок 4 (вверху), данные, представленные Bennett et al.(2009), подразумевает, что цикл TCA лабораторного штамма E. coli работает почти с оптимальной эффективностью в отношении уравнения. 12 во время экспоненциального роста глюкозы. По словам Лотки, «борьба за существование, преимущество должно достаться тем организмам, чьи улавливающие энергию устройства наиболее эффективны в направлении доступной энергии в каналы, благоприятные для сохранения вида».

Насколько близки биологические системы к оптимальной эффективности? Бывают ситуации, когда этот идеал не достигается.Например, если бы гликолиз не контролировали, так что каждая реакция была бы одинаково вероятна термодинамически, тогда большое изменение свободной энергии для превращения фруктозо-6-фосфата в фруктозо-1,6-бисфосфат привело бы к клеточным концентрациям фруктозо-1,6-бисфосфата в несколько раз. на несколько порядков выше, чем наблюдается, что, скорее всего, окажет пагубное воздействие на клетку. Фактически, фермент, катализирующий эту стадию, строго регулируется, чтобы предотвратить перепроизводство фруктозо-1,6-бисфосфата.Регуляцию можно рассматривать как самоорганизующееся и возникающее свойство пути, необходимое для того, чтобы организм оставался жизнеспособным. Принимая во внимание основу для адаптации, изложенную Барато и соавт. (2014), это будет означать, что для видов E. coli , которые адаптированы к росту на высоких уровнях глюкозы, существует очень мало возможностей для изучения альтернативных способов регулирования этого фермента или, наоборот, что регуляторная цепь эволюционно стабильна. в этом отношении.

Перспективы будущего

Определение константы скорости для интересующего фермента является простой задачей, если реагент или продукт имеют отчетливую спектроскопическую характеристику. Однако масштабирование процесса для получения всех констант скорости, необходимых для крупномасштабного моделирования метаболизма любого конкретного организма, просто невозможно. Смешивание и согласование констант скорости ортологичных ферментов разных видов может привести к неправильной энергетике, если не ограничивать константы скорости, чтобы они соответствовали константе равновесия для той же реакции.Более того, ad hoc корректировка константы скорости для получения правильной константы равновесия, вероятно, не лучше, чем предположение, что скорости пропорциональны термодинамической движущей силе. Из-за сложности получения констант скорости, модели потоков на основе ограничений стали методом выбора для крупномасштабного моделирования биологических процессов, таких как метаболизм. Однако методы, основанные на ограничениях, в лучшем случае используют термодинамические ограничения для сужения пространства решений. К сожалению, это ограничивает предсказательную силу этих подходов.

Было предложено несколько многообещающих и принципиально разумных подходов, которые включают правильную термодинамику, чтобы выйти за рамки моделирования потоков на основе ограничений. Один из подходов состоит в моделировании систем с использованием кинетики действия массы для тех реакций, для которых доступны параметры скорости, и в использовании моделирования потоков других реакций на основе ограничений (Chowdhury et al., 2014). В этом случае потоки, смоделированные с использованием кинетики действия массы, ограничивают диапазон потоков, которые возможны для тех реакций, смоделированных с помощью моделирования потоков на основе ограничений.

Второй подход состоит в том, чтобы использовать доступные кинетические параметры, где это возможно, а затем вывести оставшиеся параметры на основе предшествующих знаний, включая параметры уравновешивания скорости, чтобы гарантировать получение правильной термодинамики (Stanford et al., 2013). Альтернативой является уменьшение кинетической сложности уравнения скорости каждого основанного на реакции анализа вероятности реакции как функции суммарного потока реакции (Canelas et al., 2011). Для некоторых реакций параметры скорости могут быть полностью исключены и заменены термодинамической вероятностью реакции без ущерба для точности модели.

Наконец, если кто-то знает направленность реакции, например, из экспериментально обоснованного анализа метаболического потока, то набор возможных концентраций метаболитов и свободных энергий реакции может быть определен с использованием методов оптимизации (De Martino et al., 2012). Возможность составить карту энергетического ландшафта метаболизма может быть очень мощной и может сообщить нам, верны ли предположения Лотки, Одума и других о естественном отборе, обсуждаемые в разделе «Введение».Критерии, использованные Де Мартино и соавт. на самом деле может быть слишком строгим, поскольку ограничения оптимизации требуют, чтобы производство энтропии для каждой реакции было положительным. Как указано в разделе «Обсуждение» по формуле. 11, второй закон требует только, чтобы производство энтропии для всего макроскопического процесса было положительным. Отдельная реакция может иметь положительный поток, а также положительное изменение свободной энергии, но вероятность такого события экспоненциально уменьшается с увеличением свободной энергии (Evans and Searles, 1994).Анализ требует ввода конфигураций потока или направленности реакции. Однако именно здесь теории флуктуаций могут сыграть роль, если они также могут предоставить значения потоков.

Использование подробных теорем о флуктуациях будет зависеть от того, можно ли разработать теоремы для неравновесных стационарных состояний, которые не используют константы скорости и вместо этого основаны на химических потенциалах и термодинамических движущих силах. Если это так, то можно установить химические потенциалы на основе (в идеале) измерений метаболомики и провести крупномасштабное моделирование метаболизма, которое было бы идентично кинетическому моделированию на основе констант скорости.Большой интерес вызывает экспериментальное измерение концентраций метаболитов. Ключом к тому, чтобы сделать измерения полезными для интерпретации и моделирования, является снижение неопределенности в отношении того, что измеренные значения отражают in vivo концентраций (Noack and Wiechert, 2014).

Альтернативный статистический термодинамический подход заключается в моделировании процесса как термодинамически оптимального, в котором скорости пропорциональны термодинамической движущей силе. В термодинамически оптимальном процессе максимальное количество энергии извлекается из окружающей среды с минимальным рассеиванием тепла (Sivak and Crooks, 2012).Модель, основанная на этом предположении, примерно соответствовала бы историческим перспективам физической основы биологических систем. Аналогичный подход был использован для анализа данных метаболомики, в котором свободная энергия реакций сведена к минимуму по сравнению с доступными данными метаболомики, чтобы сделать вывод о сайтах регуляции ферментов (Kummel et al., 2006).

Как упоминалось выше, проблема использования моделирования, основанного на статистической термодинамике, заключается в определении точных стандартных свободных энергий реакции или образования каждого метаболита.Стандартные свободные энергии, основанные на методах группового вклада, доступны в массе (Jankowski et al., 2008; Noor et al., 2013), но методы группового вклада иногда могут быть неточными. Следует проявлять осторожность при оценке стандартной свободной энергии реакции из оценок группового вклада стандартных свободных энергий формации, поскольку ошибки в оценках являются аддитивными; при определении разницы между двумя химическими веществами необходимо убедиться, что любые приближения, используемые для групповых энергий, уравновешиваются.Использование расчетов электронной структуры с соответствующей моделью растворителя является привлекательной альтернативой для определения стандартных свободных энергий и химических потенциалов. Такие расчеты были выполнены в большом масштабе для хлорированных углеводородов (Bylaska, 2006), и их можно провести для многих метаболитов. Более крупные молекулы вторичного метаболизма, такие как молекулы растений, могут представлять проблему, поскольку они могут иметь несколько минимумов, которые способствуют их свободной энергии сольватации.

Заявление о конфликте интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Эта работа была поддержана программой исследований под руководством лаборатории Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории и Лабораторией молекулярных наук об окружающей среде (EMSL) Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории (PNNL).EMSL — это национальный научный пользовательский центр, управляемый PNNL для Управления биологических и экологических исследований Министерства энергетики США. PNNL управляется Battelle для Министерства энергетики США по контракту DE-AC06-76RLO.

Список литературы

Барато А.С., Хартич Д. и Зейферт У. (2014). Эффективность обработки сотовой информации. New J. Phys. 16, 103024. DOI: 10.1088 / 1367-2630 / 16/10/103024

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Беннет, Б.Д., Кимбалл, Э. Х., Гао, М., Остерхаут, Р., Ван Дин, С. Дж., И Рабиновиц, Дж. Д. (2009). Абсолютные концентрации метаболитов и предполагаемая занятость активного центра фермента в Escherichia coli . Нац. Chem. Биол. 5, 593–599. DOI: 10.1038 / nchembio.186

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Канелас А. Б., Рас К., Тен Пиерик А., Ван Гулик В. М. и Хейнен Дж. Дж. (2011). Основанная на данных in vivo структура для классификации и количественной оценки кинетики ферментов и определения очевидных термодинамических данных. Метаб. Англ. 13, 294–306. DOI: 10.1016 / j.ymben.2011.02.005

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дэвидсон, Н. (1962). Статистическая механика . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Макгроу.

Google Scholar

Дьюар Р. (2003). Теория информации, объясняющая теорему о флуктуациях, максимальное производство энтропии и самоорганизованную критичность в неравновесных стационарных состояниях. J. Phys. Математика. Gen. 36, 631–641. DOI: 10.1088 / 0305-4470 / 36/3/303

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дьюар Р. (2005). «Максимальное производство энтропии и неравновесная статистическая механика», в Неравновесная термодинамика и производство энтропии , ред. А. Клейдон и Р. Лоренц (Берлин: Springer), 41–55.

Google Scholar

Эванс, Д. Дж., И Сирлз, Д. Дж. (1994). Равновесные микросостояния, которые порождают 2-й закон, нарушающий установившиеся состояния. Phys. Ред. E 50, 1645–1648. DOI: 10.1103 / PhysRevE.50.1645

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фламхольц А., Нур Э., Бар-Эвен А., Либермейстер В. и Майло Р. (2013). Гликолитическая стратегия как компромисс между выработкой энергии и стоимостью белка. Proc. Natl. Акад. Sci. США 110, 10039–10044. DOI: 10.1073 / pnas.1215283110

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ge, H., Цзян Д.К. и Цянь М. (2006). Обратимость и производство энтропии неоднородных цепей Маркова. J. Appl. Вероятно. 43, 1028–1043. DOI: 10.1239 / jap / 1165505205 ​​

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Харрис, Р. Дж., И Шутц, Г. М. (2007). Флуктуационные теоремы для стохастической динамики. J. Stat. Мех. 2007, 07020. DOI: 10.1088 / 1742-5468 / 2007/07 / P07020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гочачка, п.W., Mcclelland, G.B., Burness, G.P., Staples, J.F., Suarez, R.K. (1998). Интеграция потоков метаболических путей со скоростью экспрессии генов ферментов. Комп. Biochem. Physiol. В 120, 17–26. DOI: 10.1016 / S0305-0491 (98) 00019-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, X., Ву, Ф., Ци, Ф., и Борода, Д. А. (2011). База данных термодинамических свойств реакций гликолиза, цикла трикарбоновых кислот и пентозофосфатного пути. База данных (Оксфорд) 2011, bar005. DOI: 10.1093 / база данных / bar005

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лотка, А. Дж. (1922a). Вклад в энергетику эволюции. Proc. Natl. Акад. Sci. США 8, 147–151. DOI: 10.1073 / pnas.8.6.147

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лотка, А. Дж. (1922b). Естественный отбор как физический принцип. Proc. Natl.Акад. Sci. США 8, 151–154. DOI: 10.1073 / pnas.8.6.151

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нур Э., Бар-Эвен А., Фламхольц А., Резник Э., Либермейстер В. и Майло Р. (2014). Термодинамика путей выявляет кинетические препятствия в центральном метаболизме. PLoS Comput. Биол. 10: e1003483. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1003483

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Одум, Х.Т. и Пинкертон Р. Т. (1955). Регулятор скорости Time’s: оптимальный КПД для максимальной выходной мощности в физических и биологических системах. г. Sci. 43, 331–343.

Google Scholar

Остер, Г. Ф., Перельсон, А. С., и Качалс, А. (1973). Сетевая термодинамика — динамическое моделирование биофизических систем. Q. Rev. Biophys. 6, 1–134. DOI: 10.1017 / S0033583500000081

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шредингер, Э.(1945). Что такое жизнь? Физический аспект живой клетки . Кембридж: Издательство университета.

Google Scholar

Стэнфорд, Н. Дж., Любиц, Т., Смоллбоун, К., Клипп, Э., Мендес, П., и Либермейстер, В. (2013). Систематическое построение кинетических моделей из метаболических сетей в масштабе генома. PLoS ONE 8: e79195. DOI: 10.1371 / journal.pone.0079195

Pubmed Реферат | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Циммерманн, Э., и Зейферт, У. (2012). Эффективность молекулярного мотора: универсальная гибридная модель, примененная к F-1-АТФазе. New J. Phys. 14, 20. DOI: 10.1088 / 1367-2630 / 14/10/103023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Метаболизм: определение и обзор — видео и стенограмма урока

Катаболизм

Представьте, что вы едите кусок пиццы пепперони. В этом куске у вас есть несколько ключевых питательных веществ, необходимых для жизни. У вас есть белков , которые содержат аминокислот .У вас есть крахмалов , которые содержат сахара для энергии. У вас также есть жиров , которые можно использовать для производства энергии и гормонов. Но для того, чтобы получить необходимые компоненты (например, аминокислоты и сахар), у вас должен быть способ расщепить эти материалы.

Катаболизм — это процесс разрушения материалов в организме. Когда мы перевариваем еду, мы расщепляем (или катаболизируем) белки, жиры и крахмалы, чтобы получить полезные компоненты.Это делается путем добавления воды к химическим связям в этих веществах, что представляет собой процесс, известный как гидролиз . Пищевые продукты, которые не перевариваются или не могут быть расщеплены, не могут подвергаться гидролизу в организме.

Анаболизм

Для того, чтобы наши тела функционировали, мы должны иметь возможность производить необходимые нам материалы из тех, которые мы перевариваем. Катаболизируя нашу пищу, мы остаемся с основными компонентами, которые нам нужны для жизни. Например, если у нас есть поврежденные ткани, мы должны производить белки для их лечения.Следовательно, аминокислоты, которые мы получаем с пищей, могут использоваться для восстановления белков. Сахар, полученный путем переваривания крахмалов, может использоваться для производства более крупных сахаров для хранения. Жиры можно воспроизводить для хранения энергии. Все эти материалы производятся в результате анаболизма.

Анаболизм — это процесс получения более крупных веществ из более мелких. Это в некотором смысле противоположность катаболизму в том смысле, что он достигается за счет удаления воды для создания связей. Этот процесс известен как дегидратационный синтез .Посредством синтеза обезвоживания мы можем производить белки, жиры и другие необходимые материалы.

Метаболизм непродовольственных товаров также является важным процессом, необходимым для выживания. Хотя потребление пищи необходимо для жизни, употребление многих лекарств и ядов может нанести вред здоровью организма. Следовательно, способность расщеплять эти материалы и выводить их из организма также является частью метаболизма.

Например, печень отвечает за метаболизм и детоксикацию алкоголя, который может быть ядовитым для организма.Аналогичным образом, почек отвечают за удаление этих материалов посредством выработки мочи. Эта форма метаболизма так же важна, как и процессы, которые используются для усвоения питательных веществ.

Несколько физиологических факторов могут повлиять на скорость и эффективность метаболизма в нашем организме. Во-первых, количество и тип потребляемой пищи влияют на скорость метаболизма. Например, жирная пища дольше переваривается в организме. Кроме того, большие порции перевариваются намного медленнее, чем маленькие.

Возраст и пол могут влиять на скорость метаболизма в организме. Мужчины разрушают и восстанавливают материалы быстрее, чем женщины, а молодые люди, как правило, усваивают материалы быстрее, чем люди старшего возраста. Дополнительные факторы включают температуру, наследственность и заболевания, которые могут увеличивать или уменьшать скорость метаболизма в организме.

Резюме

Метаболизм — это сумма всех химических реакций в организме. Катаболизм — это процесс разрушения материалов с целью извлечения необходимых компонентов. Анаболизм , с другой стороны, представляет собой процесс создания более крупных материалов из более мелких компонентов. Метаболизм важен для удаления ядовитых материалов из организма, а также для сохранения здоровых материалов. Наконец, несколько факторов, включая температуру, наследственность, возраст и пол, могут повлиять на скорость метаболизма в организме.

Метаболизм | Очерки биохимии

Фенилкетонурия (PKU) и дефицит ацил-CoA-дегидрогеназы со средней длиной цепи (MCADD) — два наиболее часто наследуемых метаболических нарушения, которым страдает примерно 1 из 10000 новорожденных в США.К.

ФКУ — это аминокислотное заболевание, вызванное дефицитом фермента фенилаланингидроксилазы, вызывающим ферментативный блок. Это приводит к снижению метаболизма аминокислоты фенилаланина, вызывая повышенное накопление в крови и головном мозге. Если не лечить новорожденных, это может вызвать задержку развития или повреждение головного мозга. Лечение начинается рано с диеты с низким содержанием белка, дополненной смесью аминокислот с удаленным фенилаланином.Однако небольшая часть людей с диагнозом ФКУ не отвечает на этот предложенный вид лечения. Эти люди обычно имеют дефекты синтеза дигидроптеридинредуктазы или биоптерина, вызывающие нарушение функции фенилаланингидроксилазы. Эти люди также обычно имеют дефекты тирозингидроксилазы, что может привести к дефициту нейротрансмиттеров. Затем этим пациентам требуются дополнительные добавки с нейротрансмиттерами, а также диета с низким содержанием фенилаланина.

MCADD — это пожизненное состояние, которое возникает из-за мутации ацил-CoA дегидрогеназы со средней длиной цепи (MCAD) при β-окислении жирных кислот. Эта мутация нарушает расщепление жирных кислот со средней длиной цепи в ацетил-КоА. Потеря или недостаточность MCAD снижает окисление жирных ацил-CoA, которые содержат более шести атомов углерода, поскольку первая стадия дегидрирования β-окисления не может происходить. Используя тандемную масс-спектрометрию, можно увидеть, что профиль жирных кислот крови в MCADD показывает накопление C6, C8 и C10: 1.MCADD является основной причиной гипокетотической гипогликемии и может вызывать нарушение функции печени с метаболическим ацидозом, гипераммониемией и внезапной смертью. MCADD особенно опасен во время голодания, когда организм использует запасы гликогена, а свободные жирные кислоты высвобождаются из жировой ткани для получения энергии. Сниженная способность метаболизировать средние жирные кислоты значительно снижает доступность субстратов для кетогенеза, синтеза АТФ и цикла TCA при низкой энергии. Накопление промежуточных продуктов жирных кислот подавляет глюконеогенез, усугубляя гипогликемию.Это накопление также может способствовать сердечно-сосудистым и неврологическим осложнениям, обнаруживаемым в этих условиях. Лечение пациентов с MCADD включает потребление напитков с высоким содержанием сахара и избегание длительных периодов голодания.

Последнее наследственное нарушение обмена веществ, которое мы обсуждаем, встречается гораздо реже и встречается у 1 из 100 000 или 1 50000 новорожденных. Болезнь мочи кленового сиропа (MSUD) возникает из-за дефицита или снижения функции комплекса дегидрогеназы α-кетокислоты с разветвленной цепью (BCKAD).Это приводит к накоплению аминокислот с разветвленной цепью (BCAA), таких как лейцин, изолейцин и валин, в крови и моче. Название болезни происходит от запаха мочи кленового сиропа из-за избытка BCAA. BCAA потребляются в рационе, богатом белком, в таких продуктах, как мясо, рыба, яйца и молоко. Обычно избыточные аминокислоты расщепляются через аминотрансферазы с разветвленной цепью (BCAT) на α-кетокислоты в митохондриях. На второй стадии катаболизма комплекс BCKAD инициирует окислительное декарбоксилирование α-кетокислот, что приводит к образованию ацетоацетата, ацетил-КоА и сукцинил-КоА.Нормальное функционирование катаболизма аминокислот необходимо для синтеза белка, передачи клеточных сигналов и метаболизма глюкозы. BCKAD состоит из четырех субъединиц. Мутации в каталитических компонентах BCKAD снижают его активность и, следовательно, увеличивают уровни BCAA, проявляясь как MSUD и вызывая дисфункцию иммунной системы, скелетных мышц и центральной нервной системы. По мере накопления токсичных метаболитов, таких как молочная кислота и аммиак, функция иммунных клеток подавляется, вызывая нарушение их регуляции.Скелетные мышцы поражены, как показали исследования, которые обнаружили уменьшение диаметра мышечных волокон и поражения миофибрилл у крыс MSUD, однако его механизм полностью не изучен. Нарушение регуляции нервной системы, в частности, поражение головного мозга, было связано с накоплением токсичных метаболитов. Однако исследования показали, что образование азот-активных форм у пациентов с MSUD может вызывать морфологические изменения в клетках глиомы C6. Кроме того, у пациентов с MSUD обнаруживаются маркеры окислительного повреждения белков, ДНК и липидов, возможно, в результате образования свободных радикалов.

.