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Abstrakt

Ein systemischer Vergleich von Mycobacterium tuberculosis , Mycobacterium leprae und Mycobacterium smegmatis auf Basis einer Analyse funktioneller Interaktionsnetzwerke

Richard O. Akinola, Gaston K. Mazandu und Nicola J. Mulder

Mycobacterium leprae ist ein pathogenes Bakterium, das Lepra verursacht, eine Krankheit, die hauptsächlich die Haut, periphere Nerven, Augen und Schleimhäute der oberen Atemwege befällt. Trotz deutlicher Fortschritte in den letzten Jahren bei der Eindämmung dieser Krankheit durch eine Strategie der Mehrfachtherapie (MDT) werden jedes Jahr neue Fälle der Krankheit gemeldet. Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation gab es Anfang 2011 192.242 neue Fälle. Mycobacterium leprae kann nicht im Labor gezüchtet werden, kann aber in Mäusepfotenballen und seit kurzem auch in Neunbindengürteltieren gezüchtet werden, da es anfällig für Lepra ist. Sein stark reduziertes Genom macht es zu einer interessanten Art als Modell für die reduktive Evolution innerhalb der Gattung der Mykobakterien; es hat denselben Vorfahren wie Mycobacterium tuberculosis (MTB). Zuvor wurde ein Funktionsnetzwerk für MTB erstellt und umfangreiche Computeranalysen durchgeführt, um die biologische Organisation des Organismus anhand der topologischen Eigenschaften des Netzwerks aufzudecken. Hier verwenden wir Genomsequenzen und Funktionsdaten aus öffentlichen Datenbanken, um Proteinfunktionsnetzwerke für einen anderen langsam wachsenden Organismus, Mycobacterium leprae (MLP), und den schnell wachsenden, nicht pathogenen Mycobacterium smegmatis (MSM) zu erstellen. Zusammen mit dem MTB-Netzwerk bietet dies die Möglichkeit, drei Mykobakterien mit unterschiedlich großen Genomen zu vergleichen. In diesem Artikel verwenden wir Netzwerkzentralitätsmaße, um MTB, MLP und MSM systematisch zu vergleichen, um Unterschiede zwischen diesen Organismen auf systembiologischer Ebene zu quantifizieren und Netzwerkbiologie und -evolution zu untersuchen.

Haftungsausschluss: Dieser Abstract wurde mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.