Teoría De La Información Y Señalización Química Flashcards
(18 cards)
¿Qué elementos fundamentales conforman el modelo general de comunicación de Shannon?
El modelo general de comunicación de Shannon consta de tres elementos fundamentales: una fuente que codifica un mensaje, un canal por donde es transmitido el mensaje y un receptor que decodifica el mensaje.
¿Qué es la entropía de Shannon y cómo se relaciona con la incertidumbre y la cantidad de información?
La entropía de Shannon es una medida de la incertidumbre asociada a la ocurrencia de cierta variable. Cuanta mayor incertidumbre hay, mayor es la entropía de Shannon. Además, se interpreta como la cantidad promedio de información contenida en un conjunto. Teóricamente, representa la menor cantidad de información necesaria para codificar una señal sin perder información.
¿Qué indica la información mutua en el contexto de la teoría de la información?
La información mutua es una medida que indica qué tanto están relacionadas dos variables. Indica cuánta información de una variable se puede “predecir” observando la otra variable. Si la variable y no experimenta cambios cuando x cambia, la información mutua entre x e y es cero. A medida que aumenta la incidencia de cambios en y con respecto a los cambios en x, aumenta la información mutua entre ambas variables.
¿Cuál es la diferencia en la entropía de salida entre las compuertas lógicas AND, OR y XOR, y qué conclusión se puede sacar de esto?
La entropía de salida varía según la naturaleza operativa de cada compuerta y el ruido inherente a cada canal de comunicación. En el caso específico presentado, la compuerta OR tiene la menor entropía de salida, lo que significa que codifica menos información que las compuertas AND y XOR. Esto se debe a que la compuerta OR está encendida en casi todas las configuraciones de entrada, lo que resulta en una salida que codifica menos información.
¿Qué se entiende por cascada de eventos en el contexto de la señalización celular?
En el contexto de la señalización celular, una cascada de eventos se refiere a una serie de procesos bioquímicos secuenciales que se desencadenan como respuesta a la activación de un receptor de superficie celular por una molécula señalizadora, como una hormona o un neurotransmisor. Estos eventos tienen lugar dentro de la célula y su objetivo es transmitir la señal recibida desde el exterior hacia el interior de la célula, lo que finalmente conduce a una respuesta específica.
Una cascada de señalización típicamente implica una serie de pasos que involucran la activación de proteínas efectoras, la modificación de otras proteínas y la amplificación de la señal inicial. Estos pasos pueden incluir la activación de enzimas, como cinasas y fosfatasas, la liberación de segundos mensajeros, como el AMPc o el calcio intracelular, y la modulación de la actividad génica a través de factores de transcripción.
Una característica importante de las cascadas de señalización es su capacidad para amplificar la señal inicial, lo que significa que una sola molécula señalizadora puede desencadenar una respuesta celular significativa al activar múltiples moléculas en la cascada. Esto permite una respuesta celular robusta y específica a estímulos externos.
¿Cuáles son los tres tipos de información que se pueden obtener a partir de una cascada de señalización?
Los tres tipos de información que se pueden obtener a partir de una cascada de señalización son:
- Especificidad: Se refiere a la capacidad de una vía de señalización para procesar una señal específica desde la entrada hasta la salida.
- Diafonía: Se cuantifica para medir en qué medida se producen fugas de señal de una rama a otra y cómo estas interferencias afectan la salida de las vías de señalización.
- Fidelidad: Indica en qué medida la salida de una cascada está determinada por una entrada específica en comparación con otra entrada en una cascada diferente.
¿Qué se entiende por señal espuria en un sistema de señalización?
Una señal espuria es una respuesta no deseada o secundaria que puede ocurrir en un sistema de señalización junto con la salida deseada. Estas señales pueden ser el resultado de interferencias o ruido en el sistema y pueden afectar la interpretación de la señal real.
¿Cómo se pueden medir las especificidades intrínsecas y extrínsecas en una cascada de señalización y qué revelan estos valores?
Medir las especificidades intrínsecas y extrínsecas en una cascada de señalización proporciona información crucial sobre cómo diferentes señales interactúan para modular la respuesta celular y cómo estas señales pueden influir en la dinámica y el comportamiento del sistema de señalización.
Para medir las especificidades intrínsecas y extrínsecas en una cascada de señalización, se pueden realizar experimentos donde se manipulen las condiciones experimentales para aislar los efectos de las señales intrínsecas y extrínsecas. Por ejemplo, se pueden bloquear o activar ciertos componentes de la cascada de señalización para observar cómo afecta esto la salida de la vía de señalización.
Una forma de medir estas especificidades es calcular los cocientes entre la respuesta (relaciones numéricas entre las respuestas observadas) de la vía de señalización a diferentes estímulos. Si ambos cocientes son mayores que 1, indica un caso de inhibición mutua de la señal, lo que significa que las señales compiten entre sí para modular la respuesta. Si ambos cocientes son menores que 1, se observa una amplificación mutua de la señal, lo que implica que las señales se refuerzan entre sí para potenciar la respuesta.
Además, si la señal intrínseca domina la salida de la vía de señalización, las especificidades serán mayores que 1, lo que indica que la señal intrínseca tiene un mayor impacto en la respuesta final. Por otro lado, si la señal extrínseca domina, las especificidades serán menores que 1, lo que sugiere que la señal extrínseca es más determinante en la respuesta de la cascada de señalización, lo cual puede ser contrario a la comprensión inicial del sistema.
¿Qué es el quórum sensing y cómo funciona en las bacterias como Vibrio harveyi?
El quórum sensing es un mecanismo de comunicación celular utilizado por bacterias como Vibrio harveyi para detectar y responder a la densidad de la población. Cuando la concentración de una molécula autoinductora alcanza cierto umbral debido al aumento en la densidad poblacional, se activan genes específicos, permitiendo que las bacterias actúen de forma colectiva.
¿Cuál es el objetivo del estudio en relación con la bacteria V. Harveyi y el quórum sensing?
El objetivo del estudio es comprender cómo la bacteria V. Harveyi integra y separa las señales de tres moléculas autoinductoras diferentes en una sola vía de quórum sensing. Esto implica analizar cómo la bacteria procesa múltiples señales de quórum para coordinar su comportamiento colectivo.
¿Qué receptores se utilizan en el quórum sensing de Vibrio harveyi y qué función cumplen?
Se utilizan el receptor LuxN de AI1, producido exclusivamente por Vibrio harveyi, y el receptor LuxPQ de AI2, producido por otros tipos de Vibrio y algunas especies no Vibrio. Estos receptores permiten a la bacteria detectar las moléculas autoinductoras y activar los genes asociados con el quórum sensing.
¿Cómo se aplicó la teoría de la transmisión de quórum sensing información en el estudio de y qué revelaron los cálculos realizados?
Se aplicó la teoría de la transmisión de información para cuantificar la cantidad de información transmitida y el procesamiento de las señales en la vía de quórum sensing de Vibrio harveyi. Los cálculos incluyeron la medida de información mutua para cada rama de la vía, lo que permitió evaluar cuánta información se puede obtener de la expresión génica a partir de la presencia de un autoinductor. Esto reveló cómo la bacteria procesa y prioriza diferentes señales de quórum.
¿Cuáles fueron los resultados relacionados con la reducción de la interferencia de señal en el estudio de quórum sensing?
Los resultados mostraron que al aumentar la fuerza de las quinasas en una rama de la vía de quórum sensing, se incrementa la transferencia de información por esa vía. Además, la aplicación de retroalimentación positiva a los receptores de una vía también aumenta su transferencia de información, mientras que lo opuesto ocurre con la retroalimentación negativa. Es importante destacar que esta teoría no se había probado experimentalmente hasta ese momento.
¿Cómo se aplicó la entropía de Shannon en el estudio de expresión génica y cómo puede utilizarse en el descubrimiento de nuevos fármacos?
La entropía de Shannon se utilizó para cuantificar el contenido de información de los patrones de expresión genética a lo largo del tiempo en datos reales de expresión génica a gran escala. Se calcularon los niveles de entropía para cada uno de los patrones de expresión temporal normalizados. Esto proporcionó una medida más completa de la participación de cada gen en el proceso de una enfermedad, lo que permite una clasificación por relevancia fisiológica y facilita la identificación de nuevos objetivos farmacológicos.
¿Cuál fue el método utilizado en el estudio para analizar la expresión génica y cómo se relacionó con la toxicidad inducida por fármacos?
Se utilizó RT-PCR para analizar los niveles de ARNm de 112 genes en nueve etapas del desarrollo de la médula espinal de rata. Luego, se administraron tres compuestos a ratas macho en dosis que causan toxicidad: benzo(a)pireno, clofibrato y acetaminofén, y se analizó el nivel de expresión relativo de los genes tratados con respecto al control. Este análisis permitió determinar cómo los genes responden a diferentes toxinas y su nivel de entropía en dicha respuesta.
¿Cuál es la importancia de la entropía de Shannon en la selección de objetivos farmacológicos y cómo se relaciona con la relevancia fisiológica de los genes?
La entropía de Shannon permite identificar genes con mayor entropía, que son aquellos que más participan en el proceso de una enfermedad y, por lo tanto, son los mejores candidatos a objetivos farmacológicos. Al centrarse en los genes con mayor entropía en un modelo de enfermedad particular, se pueden concentrar recursos en aquellos que se ha demostrado que son los participantes más importantes en dicho proceso, lo que facilita el desarrollo de nuevos fármacos.
Cuáles fueron los resultados relacionados con los genes de alta entropía en el estudio de toxicología?
Los resultados sugieren que los genes de muy alta entropía pueden representar menos del 10% del genoma y que la mayoría de los genes tienen una entropía baja, al menos en respuesta a las toxinas. Además, se encontró que los genes de receptores de neurotransmisores ionotrópicos y metabotrópicos están sesgados hacia una alta entropía, mientras que los genes de péptidos y receptores de péptidos están representados con entropía baja, lo que proporciona información sobre su relevancia fisiológica en el proceso de enfermedad.
¿Cuál es la limitación potencial en la aplicación de la entropía de Shannon en el análisis de patrones de ARNm?
Una limitación potencial es la posibilidad de correlaciones deficientes entre la abundancia de transcripciones y la actividad de las proteínas, lo que podría afectar la interpretación de los resultados. Por ejemplo, algunos genes de alta entropía podrían corresponder a patrones de expresión de proteínas de baja entropía, lo que podría contaminar la lista de genes de alta entropía con genes que tienen baja entropía en un sentido funcional. Esto destaca la importancia de validar los resultados mediante correlaciones entre la expresión de ARNm y la actividad de proteínas.
