Folie 1

1
Ingo Rechenberg
PowerPoint-Folien zur 5. Vorlesung Bionik II /
Biosensorik
Das molekulare Schlüssel-Schloss-Prinzip
Die universelle
Technologie des Lebens
Weiterverwendung nur unter Angabe der Quelle
gestattet
2
Schlüssel / Schloss in der Technik
3
Komplex aus 44 Aminosäuren
Verdauungsenzym
pH lt 5
pH gt 5 !
Magensäure pH 2
Pepsin
Pepsinogen
Schlüssel / Schloss in der Biologie
aktiv
inaktiv !
aufgeschlossen
zugeschlossen
4
Wie stellt die Natur ihre
Schlüssel-Schloss-Moleküle her ?
5
Konstruktionszeichnung Gestern
6
Realisation Gestern
7
0100011011110010110010111100101011 . ..
Konstruktionszeichnung Heute
8
Realisation Heute
9
Desoxyribonukleinsäure (DNA-Doppelhelix)
Protein (Aminosäurekette)
Konstruktionszeichnung Realisation
In der Biologie
10
(No Transcript)
11
Schlüssel-Schloss-Prinzip Basenpaarung
12
Der Genetische DNA-Code
13
Aminoacyl t-RNA Synthetase
Montageplattform
Realisierung der genetischen Information
Bei der RNA ist Thymin durch Uracyl ersetzt
14
Akzeptor für Aminosäure
A
A
G
Phenylalanin t-RNA
15
Aminosäure und ATP docken an
Aminoacyl t-RNA Synthetase
ATP gibt zwei Phosphatgruppen ab
Enzym kehrt in den Originalzustand zurück
und verbindet sich mit der Aminosäure
t-RNA dockt an AMP wird frei
Beladene t-RNA wird freigegeben
unbeladene t-RNA
16
Die Form und damit die Funktion der Aminoacyl
t-RNA Synthetase entsteht durch die
Aneinanderreihung der richtigen Aminosäuren
Die Form und damit die Funktion eines jeden
Enzyms entsteht durch die
Aneinanderreihung der richtigen Aminosäuren
!
17
Durch die Aneinanderreihung der richtigen
Längen und Winkel eines Polygonzuges entsteht ein
Zahnrad.
Technisches Formgebungsproblem Zahnrad
18
Man stelle sich die 20 Aminosäuren als 20
verschiedene Winkelstücke vor, die zu einer
Gelenkkette aneinandergekoppelt werden können.
19
A8-A11-A17-A19-A19-A8-A18-A7-A15-A18-A7-A14-A16-A1
0-A20-A17-A9-A5-A8-A2
Signalmolekül
Aufbau einer Gelenkkette mit Rechteckaussparung
20
Zahnradfertigung
Proteinfaltung
Technisches Formgebungsproblem
und

biologisches Formgebungsproblem
21
Mit DNA Rechnen
22
Der HAMILTON-Weg
Vom Start zum Ziel darf jeder Knoten des
Graphen nur einmal durchlaufen werden.
ADLEMANs Experiment mit seinem TT-100
23
3
4
2
1
5
6
7
Die Lösung
24
Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
25
(No Transcript)
26
Ziel
Aalen
Städte-Code
Celle
Gotha
Trier
Start
Verbindungsmoleküle
Basismoleküle
27
Trier
Gotha
Aalen
Gotha
28
Enzym
Die Basis-DNA-Se-quenzen kommen in das
Reaktionsgefäß
29
Kettenbildungen
!
Zur Strategie
30
DNA-Vermehrung durch ein flankierendes
Oligonukleotid (Primer)
Enzym Polymerase
Erhitzen auf knapp 100 C
Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain
Reaction (PCR)
Zur Strategie
31
DNA-Vermehrung durch zwei flankierende
Oligonukleotide (Primer)
Erhitzen auf knapp 100 C
Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain
Reaction (PCR)
32
DNA-Vermehrung durch zwei flankierende
Oligonukleotide (Primer)
Aalen
Polymerase-Ketten-Reaktion Polymerase Chain
Reaction (PCR)
Zur Strategie
33
Gel-Elektrophorese
DNA-Probe
Langes Fragment Kurzer Weg
Anode
Kathode
Kurzes Fragment Langer Weg
Zur Strategie
34
Affinitätsselektion
Zur Strategie
35
Affinitätssektion
Zur Strategie
36
ADLEMANs Experiment hat 7 Tage gedauert
Zur Strategie
37
Programmiersprache für DNA-Computing
Input input(tube t) Input
definiert eine Eingabe, mit der im Folgenden
gearbeitet werden kann. Detect
detect(tube t) Detect testet, ob in einer
Lösung noch DNA-Moleküe vorhanden sind und
liefert True bzw. False zurück. Damit
entspricht Detect der kombinierten Anwendung von
PCR und Elektrophorese. Amplify
amplify(tube t) to (tube t1) and (tube t2)
Die Amplify Operation erzeugt zwei Kopien einer
Lösung und entspricht damit reiner Anwendung der
PCR. Merge merge(tube t1, tube t2)
Merge liefert die Vereinigung zweier Mengen
zurück, entspricht damit dem Vermischen zweier
Lösungen. Seperate (tube t, word w)
Die normale Plus-Seperate Operation liefert
all die Wörter aus der Menge t zurück, die den
Teilstring w enthalten. Es entspricht
dem Filtern einer Lösung mittels magnetischer
Partikel. -(tube t, word w) Das
Minus-Seperate arbeitet analog und liefert all
die Wörter, die nicht den Teilstring w
enthalten. L(tube t, int n)
L-Seperate liefert alle Wörter zurück, die kürzer
als der Parameter n sind. Das entspricht der
Auftrennung nach Länge mittels
Gelelektrophorese. B(tube t, word w)
Das B liefert alle Wörter zurück, die mit w
beginnen. E(tube t, word w)
Analog liefert E alle Wörter zurück, die auf w
enden. Beiden entspricht PCR mit den jeweiligen
Primern.
http//www.marinero.de/bioinformatics/dnacomputing
.pdf
Quelle Ralf Eggeling DNA computing
38
Programm-Beispiele
Beispiel 2 (1) input(N) (2) amplify(N) to N1 and
N2 (3) NA (N01,A0) (4) NG (N02,G0) (5) N0A
-(NA,0 G0) (6) N0G -(NG,0 A0) (7) N
merge(N0A ,N0G)
Beispiel 3 (1) input(N) (2) N B(N, s0) (3) N
E(N, s6) (4) N L(N, 140) (5) for(i 1 i lt 6
i) N (N, si) (6) detect(N)
Beispiel 1 (1) input(N) (2) N (N0,A0) (3) N
(N0,G0) (4) detect(N)
Das einfache Beispiel 1 liefert all die Wörter
aus der Eingabemenge zurück, die sowohl A als
auch G enthalten. Der Algorithmus in Beispiel 2
realisiert ein ausschließendes Oder. Er liefert
alle Wörter zurück, die entweder ein A oder aber
ein G enthalten, aber nicht beides . Beispiel 3
ist eine formale Schreibweise von Adlemans
Experiment.
http//www.marinero.de/bioinformatics/dnacomputing
.pdf
Quelle Ralf Eggeling DNA computing
39
Beispiel für eine tube separation
SAT-Problem
extrahiere x0
extrahiere z1
Erfüllbarkeitsproblem (Satisfiability Problem)
kombiniere x0 z1
1
extrahiere y0
extrahiere x1
kombiniere x1 y0
2
extrahiere z0
Für welche Werte x, y, z ist die Aussage wahr ?
extrahiere y1
kombiniere y1 z0
3
40
Logische Funktion
a v b
a b
a
b
b
a
v
a
a
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
1
0
1
1
0
1
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
oder
und
nicht
41
Beispiel für eine tube separation
SAT-Problem
extrahiere x0
extrahiere z1
Erfüllbarkeitsproblem (Satisfiability Problem)
kombiniere x0 z1
1
extrahiere y0
extrahiere x1
kombiniere x1 y0
2
extrahiere z0
Für welche Werte x, y, z ist die Aussage wahr ?
extrahiere y1
kombiniere y1 z0
3
42
Elektronische Informationsverarbeitung
Molekulare Informationsverarbeitung
43
(No Transcript)
44
Die Organisation und Komplexität aller Lebewesen
basiert auf einer Codierung mit vier
verschiedenen Basen im DNA-Molekül. Dadurch
stellt die DNA ein Medium dar, welches für die
Datenverarbeitung perfekt geeignet ist. Nach
verschiedenen Berechnungen würde ein DNA-Computer
mit einer Flüssigkeitsmenge von einem Liter und
darin enthaltenen sechs Gramm DNA eine
theoretische Speicherkapazität von 3072 Exabyte
ergeben. Auch die theoretisch erreichbare
Geschwindigkeit wegen der massiven Parallelität
der Berechnungen wäre enorm. Pro Sekunde ergeben
sich etwa 1 Million Tera-Operationen, während die
leistungsfähigsten Computer heute gerade mal eine
Tera-Operation pro Sekunde erreichen.
Kilobyte (kB) 103 Byte 1.000 Byte
Megabyte (MB) 106 Byte 1.000.000 Byte
Gigabyte (GB) 109 Byte 1.000.000.000 Byte
Terabyte (TB) 1012 Byte 1.000.000.000.000 Byte
Petabyte (PB) 1015 Byte 1.000.000.000.000.000 Byte
Exabyte (EB) 1018 Byte 1.000.000.000.000.000.000 Byte
Zettabyte (ZB) 1021 Byte 1.000.000.000.000.000.000.000 Byte
Yottabyte (YB) 1024 Byte 1.000.000.000.000.000.000.000.000 Byte
45
Biochip
oder Schlüssel-Schloss-Array
Markierte Positiv-Moleküle
Bis zu 100 000 verschiedene Gruppen von
Negativ-Molekülen auf Unterlage fixiert.
Je 10 Mill. Moleküle
46
Der DNA Chip
47
1
Glas-Objektträger mit Mikroarray Messpunkte
(Spots) mit individuellen einzelsträngigen
DNA-Stücken bekannter Sequenz
DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis
48
2
Fluoreszenzmarkierung
Hybridisierung Unbekannte DNA-Probe Kontroll-DNA
DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis
49
3
Waschen Falsch gepaarte DNA-Stränge werden
herausgewaschen
DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis
50
4
Laserkamera Orange Mischfarbe, wenn Kontroll-
und Probe-DNA iden- tisch, sonst rote oder grüne
Spots
DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis
51
5
Auswertung Auswertung der Spotfarben mit Hilfe
eines Computers
DNA-Chip auf Oligonukleotid-Basis
52
Auslesen eines DNA-Chips
53
Ende
www.bionik.tu-berlin.de
54
Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
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Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
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Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
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Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
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Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
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Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
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Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !
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Strategie zur Konstruktion eines HAMILTONschen
Weges
Gegeben sei ein Graph mit n Knoten 1. Erzeuge
eine Menge zufällig bestimmter Wege durch den
Graphen. 2. Für alle Wege in dieser Menge
a) Überprüfe, ob der Weg mit dem Startknoten
beginnt und mit dem Zielknoten endet.
Falls nicht, entferne den Weg aus der Menge.
b) Überprüfe, ob der Weg genau n Knoten enthält.
Falls nicht, entferne den Weg aus der
Menge. c) Überprüfe, ob außer Start- und
Zielknoten auch jeder andere Knoten des Gra-
phen im Weg enthalten ist. Falls nicht,
entferne den Weg aus der Menge. 3. Wenn die
Menge nicht leer ist melde, dass ein HA M I
LTON-Weg existiert wenn sie leer ist melde,
dass es keinen gibt !