ziele der biologischen forschung und erwartungen an die
play

Ziele der biologischen Forschung und Erwartungen an die Wissenschaft - PowerPoint PPT Presentation

Ziele der biologischen Forschung und Erwartungen an die Wissenschaft Peter Schuster sterreichische Akademie der Wissenschaften Trends in Biotechnologie, 21.- 22.11.2002 World Trade Center, Vienna Airport Erfordert Ziel orientierte Forschung


  1. Ziele der biologischen Forschung und Erwartungen an die Wissenschaft Peter Schuster Österreichische Akademie der Wissenschaften Trends in Biotechnologie, 21.- 22.11.2002 World Trade Center, Vienna Airport

  2. Erfordert Ziel orientierte Forschung eigene Programme und besondere Einrichtungen Beispiele: FFF , “ GENAU ” “ BioRegio ” und andere BMBF-Programme Universitäten, ÖAW, ... , MPG Austrian Research Seibersdorf Johaneum Research FWF, Nationalbank, ..., DFG Fraunhofer Institute Finanziert durch die Regierung und von ihr finanzierte Einrichtungen “Technologietransfer” Industrieforschungslabora orien und t auf Gewinn orientierte Einrichtungen Konventionelle Vorstellung der Forschungslandschaft

  3. Institut für Biomedizinische Alternsforschung Innsbruck Institut für Biophysik und Röntgenstrukturforschung Graz Österreichische Akademie der Wissenschaften Institut für Molekularbiologie Salzburg GMI - Gregor Mendel Institut für Molekulare Pflanzenbiologie GmbH Wien CeMM – Forschungszentrum für Molekulare Medizin GmbH Wien IMBA - Institut für Molekulare Biotechnologie GmbH Wien

  4. Ziel der biologischen Forschung ist das Verstehen von Arten und Organismen als robuste Einheiten, die ihre Eigenschaften durch die Dynamik der in ihnen auf verschiedenen Zeitskalen und in ständigem Energie - und Material- austausch mit der Umgebung ablaufenden Vorgänge aufrechterhalten. Das Wissen um diese Vorgänge ist gleichzeitig die Basis für die Erklärung und die Behebung von pathologischen Fehlfunktionen. Vier aktuelle Beispiele für die Vorteile und die Notwendigkeit einer dynamischen Sicht anstelle des konventionellen statischen Bildes: 1. Genbegriff, 2. Datenexplosion, 3. Netzwerkkonzepte und 4. Evolutionäre Biotechnologie.

  5. 4 × 4 × F1 × × 2 + 3 + + F2 × × × × 2 + 2 2 + 2 × F1 F2 Intermediäres Allelpaar Dominant/rezessives Allelpaar The „gene“ is an abstract element or atom of inheritance

  6. Replication: → DNA 2 DNA + + Transcription: Food RNA Nucleotides Amino Acids → Metabolism Lipids DNA Carbohydrates Small Molecules Waste Ribosom Protein mRNA Genetic Code → Translation: mRNA Protein mRNA The gene is a stretch of DNA which after transcription gives rise to a mRNA

  7. Elimination of introns through splicing genomic DNA mRNA AAA The gene is a stretch of DNA which after transcription and processing gives rise to a mRNA

  8. Sex determination in Drosophila through alternative splicing The process of protein synthesis and its regulation is now understood but the notion of the gene as a stretch of DNA has become obscure. The gene is essentially associated with the sequence of unmodified amino acids in a protein, and it is determined by the nucleotide sequence as well as the dynamics of the the process eventually leading to the m-RNA that is translated.

  9. Number of genes in the human genome The number of genes in the human genome is still only a very rough estimate

  10. Linear chain Network Processing of information in cascades and networks

  11. Albert-László Barabási, Linked – The New Science of Networks. Perseus Publ., Cambridge, MA, 2002

  12. Small world network Distributed network Albert-László Barabási, Linked – The New Science of Networks. Perseus Publ., Cambridge, MA, 2002

  13. Albert-László Barabási, Linked – The New Science of Networks Perseus Publ., Cambridge, MA, 2002

  14. • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 000

  15. • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 001

  16. • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 002

  17. • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 003

  18. • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 004

  19. • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 005

  20. • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 006

  21. • • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 007

  22. • • • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 008

  23. • • • • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 009

  24. • • • • • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 010

  25. • • • • • • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 011

  26. • • • • • • • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 012

  27. • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • Formation of a scale-free network through evolutionary point by point expansion: Step 024

  28. 2 2 2 2 • • • 2 3 • • • 3 • 3 3 links # nodes • • 2 14 • • 2 14 2 • 10 3 6 • 5 5 2 • 2 • 2 • 10 1 5 12 1 12 • 14 1 3 • 2 • • • 3 • 2 • 2 2 • • 2 Analysis of nodes and links in a step by step evolved network

  29. Structures in Directed Networks Albert-László Barabási, Linked – The New Science of Networks. Perseus Publ., Cambridge, MA, 2002

  30. A B C D E F G H I J K L Biochemical Pathways 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 The reaction network of cellular metabolism published by Boehringer-Ingelheim.

  31. The citric acid or Krebs cycle (enlarged from previous slide).

  32. The bacterial cell as an example of an optimized nanostructure

  33. Taming of sequence diversity through selection and evolutionary design of RNA molecules D.B.Bartel, J.W.Szostak, In vitro selection of RNA molecules that bind specific ligands . Nature 346 (1990), 818-822 C.Tuerk, L.Gold, SELEX - Systematic evolution of ligands by exponential enrichment: RNA ligands to bacteriophage T4 DNA polymerase . Science 249 (1990), 505-510 D.P.Bartel, J.W.Szostak, Isolation of new ribozymes from a large pool of random sequences . Science 261 (1993), 1411-1418 R.D.Jenison, S.C.Gill, A.Pardi, B.Poliski, High-resolution molecular discrimination by RNA . Science 263 (1994), 1425-1429

  34. Amplification Diversification Genetic Diversity Selection Cycle Selection Desired Properties ? ? ? no Selection cycle used in yes applied molecular evolution to design molecules with predefined properties

  35. A A A A A 5’- G G C C G G G U U U G C U C C U C G U G C C -3’ U U A C A 5’- G G C G G G U A G 3’- C C G U A G C U C C A U C Formation of secondary structure of the tobramycin binding RNA aptamer L. Jiang, A. K. Suri, R. Fiala, D. J. Patel, Chemistry & Biology 4 :35-50 (1997)

  36. The three-dimensional structure of the tobramycin aptamer complex L. Jiang, A. K. Suri, R. Fiala, D. J. Patel, Chemistry & Biology 4 :35-50 (1997)

  37. A ribozyme switch E.A.Schultes, D.B.Bartel, One sequence, two ribozymes: Implication for the emergence of new ribozyme folds . Science 289 (2000), 448-452

  38. Two ribozymes of chain lengths n = 88 nucleotides: An artificial ligase ( A ) and a natural cleavage ribozyme of hepatitis- � -virus ( B )

  39. The sequence at the intersection : An RNA molecules which is 88 nucleotides long and can form both structures

  40. Reference for the definition of the intersection and the proof of the intersection theorem

  41. Physik Mathematik Mathematik Chemie Mathematische Biologie Theoretische Biologie Informatik Biophysik Bioinformatik Strukturbiologie Biochemie Molekularbiologie Medizin Pharmazie Vernachlässigte und überbewertete Fächer in der Ausbildung der Molekularbiologen

Recommend


More recommend