Реферат: Днк наномеханические роботы и вычислительные устройства

ДНК НАНОМЕХАНИЧЕСКИЕ РОБОТЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА


В.Ю. Попов


Уральский государственный университет им. А.М. Горького

620083, г. Екатеринбург, пр. Ленина, д. 51


Аннотация. Одним из основных компонентов для биомолекулярных нанотехнологий является ДНК – молекула с физическими свойствами, которые делают ее идеальной основой как для конструирования на наноуровне, так и для хранения информации. Поэтому естественно, что ученые ищут пути для использования ДНК для создания нанобионических устройств. В частности, исследователи ищут пути использования преимуществ наномеханических свойств ДНК. Данная статья посвящена обзору последних достижений в области ДНК наномеханической робототехники и разработки ДНК наномеханических вычислительных устройств.


Annotation. One of the primary components of all biomolecular nanotechnology is DNA, a molecule with physical properties that make it ideal for both nanoscale construction and information storage. Thus, it is natural that scientists are finding ways to use DNA for biomimetic control systems. In particular, researchers are learning to take advantage of the nanomechanical properties of DNA. This paper focuses on the state of the art in the field of DNA nanomechanical robotics and development of DNA nanomechanical computing devices.


Введение


В 1959 году Фейнман выступил с докладом “There’s Plenty of Room at the Bottom” (см. [1], [2]), посвященным миниатюризации до уровня наночастиц. Позднее в работах [3], [4] был дан обстоятельный анализ возможных перспектив исследований в области нанотехнологий. В частности, в [3] было введено разделение на top–down (сверху вниз) и bottom–up (снизу вверх) технологии. Отличительной особенностью этих технологий должно быть то, что в рамках top–down технологий для получения продуктов, содержащих какие-либо изменения на уровне наночастиц, осуществляется управляющее воздействие из макромира, а в рамках bottom–up технологий для изготовления таких продуктов должно применяться управляющее воздействие из наномира. Естественно для того, чтобы добиться начала поступления требуемого управляющего воздействия из наномира, какие-то начальные воздействия необходимо осуществить из макромира. Однако возможности таких воздействий весьма ограничены. В частности, в области микропроцессоров существующие технологии уже дошли до уровня наночастиц [5] и существует мнение, что в обозримом будущем эти технологии достигнут своего предела [6]. Таким образом, хотя определенных изменений на уровне наночастиц можно добиться и современными технологиями, и даже средневековыми (булатная сталь, цветное стекло и т.д.), существенного прорыва следует ожидать от технологий, максимально переносящих управление в наномир. На сегодняшний день существует ряд документов, характеризующих обозримую перспективу развития нанотехнологий. Например, Дорожная карта развития нанотехнологий, составленная корпорацией RAND (Research And Development, США), Дорожная карта Европейской комиссии (Nanoroadmap Medical and Health, 2006 г.), созданная в рамках подготовки и реализации Седьмой рамочной программы Европейского Союза по научно-исследовательскому и технологическому развитию. В частности, созданная в 2001 году в США National Nanotechnology Initiative (NNI) определила следующую стратегию развития нанотехнологий [7] на 20 лет:

до 2004 года – создание пассивных наноструктур: наночастиц, саноструктурированных материалов, полимеров, керамики и т.д.;

до 2010 года – создание активных наноструктур: транзисторов, усилителей, силовых приводов, адаптивных структур и т.д.;

с 2010 года – создание систем наносистем: роботов, систем управления самоорганизацией и т.д.;

с 2020 года – создание молекулярных систем, являющихся интегрированными самостоятельно эволюционирующими системами для создания молекулярных роботов.

Этот план достаточно наглядно отражает основную задачу, стоящую перед нанотехнологиями в обозримом будущем: наноструктурные изменения должны осуществляться нанороботами, которые производятся на нанозаводах-роботах. До сих пор нанотехнологии опирались преимущественно на достижения в области физики, химии, науки о материалах, биологии. При этом информационные технологии выступали лишь как вспомогательный инструмент, использующийся в рамках только что перечисленных наук. Однако решение основной задачи, стоящей перед нанотехнологиями, потребует от информационных технологий существенно большего: технологии, позволяющей осуществлять автономное управление крупномасштабными нанокомплексами посредством нанокомпьютеров.

Степень успешности и скорость решения этой задачи естественным образом зависит от понимания того, что из себя будут представлять нанороботы и нанокомпьютеры, какова их принципиальная основа и какие конкретные задачи они будут решать. Однозначно ответить на эти вопросы в настоящий момент ответить достаточно сложно, поскольку нанотехнологии пока не готовы предложить какие-либо промышленные решения в этой области. Однако наиболее вероятным представляется прорыв в области биологических нанороботов и вычислительных устройств. Эта точка зрения базируется, во-первых, на том, что Природа уже создала существенный задел в области нанобиотехнологий (см., в частности, [8], [9]), во-вторых, на существенных достижениях молекулярной биологии, в-третьих, на том, что именно такие устройства имеют естественную адаптацию к интеграции с живыми системами на наноуровне. Кроме того, такая точка зрения подкрепляется тем, что нанобиотехнологии уже сейчас существенно опережают другие области нанотехнологий. В частности, если для нанотехнологий в целом переход на создание систем наносистем только ожидается, то в рамках нанобиотехнологий этот этап уже наступил. Особенно интересным представляется направление ДНК наномеханических устройств, поскольку в этой области созданы не только отдельные лабораторные образцы роботов и вычислительных устройств, но и технология нанорешеток, позволяющая в значительной степени перенести разработку наноустройств с дорогостоящего лабораторно-эксперементального уровня на уровень теоретических исследований и компьютерного моделирования.


Литература


Feynman R.P. There's plenty of room at the bottom // Eng. sci. Feb. 1966. V.23. P.22-26.

http://www.zyvex.com/nanotech/feynman.html.

Drexler K.E. Engines of Creation: The Coming Era of Nanotechnology, Anchor Press, 1986.

Drexler K.E. Peterson C., Pergamit G. Unbounding the future: The nanotechnology revolution, 1991.

Whitesides G.M., Love J.C. The Art of Building Small // Scientific American. September. 2001.

http://science.howstuffworks.com/nanotechnology2.htm.

http://www.nsf.gov/crssprgm/nano/reports/nnipres.jsp.

Watson J.D., Crick F.H.C. A structure for Deoxyribose Nucleic Acid // Nature. 1953. V.171. P.737.

Seeman N.C. The Use of Branched DNA for Nanoscale Fabrication // Nanotechnology. 1991. V.2. P.149-159.



1. Биологические предпосылки для построения ДНК наномеханических роботов и вычислительных устройств


Еще в 1869 году Иоганном Фридрихом Мишером были обнаружены нуклеиновые кислоты. К началу XX века установили, что в молекулах нуклеиновой кислоты встречаются преимущественно пять нуклеотидов: аденин (A), тимин (T), цитозин (C), гуанин (G) и урацил (U). В 20-е годы XX века нуклеиновые кислоты были разделены на две группы: ДНК – дезоксирибонуклеиновая кислота; РНК – рибонуклеиновая кислота. В 1820 году Анри Бракон идентифицировал первую аминокислоту – глицин. К началу XX века все двадцать аминокислот были обнаружены, а их химическая структура описана. В начале XX века Эмиль Герман Фишер показал, что аминокислоты образуют белки. Таким образом, к началу ХХ века были установлены все три основные группы молекул, «ответственных» за существование жизни.

К середине ХХ века удалось выяснить, каким образом основные функции по поддержанию жизни распределены между ДНК, РНК и белками. В 1944 году Освальд Эйвери доказал, что гены располагаются в ДНК. Структура ДНК обеспечивает две важнейшие функции: кодирование белков и самоудвоение. Закодированная в ДНК информация определяет набор белков, доступных для синтеза, а процесс самоудвоения обеспечивает присутствие точных копий молекулы ДНК в новых клетках, а значит, стабильность вида. Существуют две основные группы белков: белки, используемые в качестве структурного материала клетки, и катализаторы (ферменты). Ферменты определяют какие именно химические реакции должны протекать в клетке и устанавливают интенсивность этих реакций. Молекулы РНК являются основным механизмом, обеспечивающим считывание информации с ДНК и синтез белков. Существует несколько десятков групп молекул РНК, имеющих различные функции. К основным следует отнести молекулы, осуществляющие идентификацию участков ДНК, содержащих информацию фиксированного типа, разрезание ДНК на части, соединение нескольких молекул ДНК в одну, считывание информации с ДНК, транспортировку, временное хранение информации, сборку белков. Имеются также молекулы РНК, выполняющие функции ферментов и являющиеся источниками энергии для различных химических реакций.

Рассматривая химические реакции, происходящие в клетке, по модулю нуклеотидов и аминокислот, мы наблюдаем функционирование механического вычислительного устройства, осуществляющего считывание информации с молекулы ДНК, расшифровку этой информации и формирование результата в виде новых молекул (ДНК, РНК и белков), в виде нового взаимного расположения уже имеющихся молекул или в виде модификации формы молекул. В каждой живой клетке располагается миниатюрный механический вычислитель, способный решать сложнейшие задачи с высокой скоростью и высокой степенью надежности.

В последние десятилетия генетические последовательности были объектом весьма интенсивного изучения, стимулировавшегося преимущественно исследованиями вокруг проекта «Геном человека» (см., например, [1], [2]). На сегодняшний день уже известны полные генетические последовательности достаточно большого количества организмов (см., например, [3], [4]). Кроме того, хотя геном человека еще не полностью изучен, уже есть достаточно большой биологический материал для того, чтобы проводить сравнительные исследования. Это дает возможность для детального изучения генетических особенностей конкретных организмов и сравнительного анализа биологических последовательностей различных организмов (см., например, [5] – [7]). В частности, это дает возможность изучать связи структуры биологических последовательностей и их функций посредством построения моделей (см., например, [8] – [12]). Отметим, что некоторые биологические базы данных поддерживают автоматическое создание моделей (см., например, [12], [13]).

Существенные продвижения в области молекулярной биологии обеспечили достаточный фундамент для того, чтобы взглянуть на генетические последовательности не только как на объект изучения, но и как на материал для разработки различных устройств. Хотя на сегодняшний день молекулярная биология еще не достигла того уровня, который бы позволял полностью контролировать клетку и управлять ею, отдельные механические процессы уже достаточно хорошо изучены и могут быть использованы при разработке новых устройств. К числу таких процессов прежде всего относятся:

процесс образования слабых связей, основанный на принципе комплементарности Уотсона – Крика;

процессы рестрикции и гибридизации;

белковые механические процессы.

Процесс образования слабых связей, основанный на принципе комплементарности Уотсона – Крика. В 1950 году Эрвин Кирхгоф обнаружил, что между нуклеотидами существует определенная зависимость. В частности, существует взаимнооднозначное соответствие между количеством вхождений в ДНК аденина и тимина, цитозина и гуанина. В 1951 году Морис Вилкинс и Розалинда Франклин, изучая внешний вид ДНК, высказали предположение, что ДНК – это спиралевидная молекула. В 1953 году Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик совместили эти два открытия, что позволило им создать модель молекулы ДНК. Согласно модели Уотсона – Крика ДНК обычно образует спираль из двух нитей нуклеотидов. В каждой нити нуклеотиды соединены сильными связями. Нуклеотиды – как из одной нити, так и из разных – склонны также образовывать слабые связи. Нуклеотиды делятся на две группы: пурины и пиримидины. Пурины – это аденин и гуанин, а пиримидины – это тимин и цитозин.

При этом A взаимодействует с T, а C – с G. Связь C – G сильнее, чем A – T. Пары C – G и A – T называют комплементарными, а нуклеотиды входящие в них парными. Последовательность


Y[1] Y[2] … Y[n]


называется комплементарной последовательности


X[1] X[2] … X[n],


если для любого i из множества {1, 2, …, n} нуклеотиды X[i] и Y[i] образуют комплементарную пару. В модели Уотсона – Крика стандартный вид ДНК – это спираль из двух последовательностей комплементарных друг другу. Таким образом, в модели Уотсона – Крика одна последовательность полностью определяется другой и их взаимное расположение строго задано, т.е. без ограничения общности ДНК можно рассматривать просто как слово в четырехбуквенном алфавите. Однако строгое соответствие между последовательностями в молекуле ДНК является по большому счету лишь модельным допущением. В реальности молекулы ДНК весьма редко принимают именно такой вид. Однако они стремятся принять именно такой вид. В качестве механизма, объясняющего это стремление, используется принцип минимизации свободной энергии. Согласно этому принципу каждый нуклеотид имеет три степени свободы. Две степени свободы предназначены для образования сильных связей, а третья – для связи. Если хотя бы одна степень свободы не участвует в связи, то нуклеотид обладает свободной энергией. Свободная энергия необразованных сильных связей существенно больше свободной энергии комплементарных связей. Для последовательности с уже сформированными сильными связями общая свободная энергия является суммой свободных энергий отдельных некомплементарных участков. Энергия некомплементарного участка определяется экспериментально (см., например, [14] – [16]). Она зависит от типа некомплементарного участка, его размеров и от последовательности нуклеотидов, образующей некомплементарный участок. Молекулы, обладающие ненулевой свободной энергией, стремятся к уменьшению этой энергии за счет образования новых комплементарных связей. Слабые связи нестабильны. Поэтому в процессе минимизации свободной энергии может произойти разрыв уже существующих слабых связей, если новая конфигурация слабых связей обеспечивает меньшую свободную энергию. Использование этого принципа позволяет перемещать цепочки нуклеотидов за счет их внутренней свободной энергии, не привлекая какую-либо внешнюю энергию.

В отличие от молекулы ДНК молекула РНК представляет собой одиночную последовательность нуклеотидов (A, U, C, G). Как и в молекуле ДНК, в молекуле РНК нуклеотиды склонны образовывать комплементарные пары. При этом формирование слабых связей подчиняется принципу минимизации свободной энергии.

Поскольку РНК представляет собой одинарную последовательность, а не двойную, в живых организмах явления, связанные с минимизацией энергии для РНК встречаются существенно чаще, чем для ДНК. Соответственно для молекул РНК существенно выше их биологическая роль. Поэтому они лучше изучены.

Взаимосвязь между структурами биополимеров и РНК, образованными сильными и слабыми связями, является одним из основных объектов изучения современной биохимии и молекулярной биологии (см., например, [17]). Трехмерная структура имеет принципиально важное значение для многих разновидностей РНК (см., например, [18]). При этом задачи предсказания трехмерной структуры для РНК можно решать более точно, что позволяет строить высоко детализированные компьютерные модели для описания различных аспектов соотношения «структура сильных связей – структура комплементарных связей – функции» (см., например, [19]). Исследование трехмерных структур РНК обычно строится на базе двумерных.

Отметим, что на сегодняшний день имеется несколько существенно различных моделей для вычисления свободной энергии (см., например, [20] – [23]).

^ Процессы рестрикции и гибридизации. У эукариот ген, который кодирует белок, обычно построен из чередующихся экзонов и интронов. Экзоны – это экспрессируемые последовательности в гене, т.е. последовательности, которые, собственно, и кодируют белок. Интроны – это перемежающие последовательности, т.е. последовательности, которые в коде белка не участвуют. Число экзонов (а, следовательно, и интронов) обычно невелико. Количество генов существенно зависит от вида организмов (см., например, [24]). Считается, что все белки, расшифрованные к настоящему времени, составлены всего из нескольких тысяч экзонов (см., в частности, [25] – [27]). Отправной точкой белкового синтеза является так называемый процесс рестрикции. Процесс рестрикции – это химическая реакция, в результате которой из молекулы ДНК вырезаются участки, кодирующие белок. Синтез белка, кодируемого геном, происходит по следующей (несколько упрощенной) схеме. Сначала на матрице ДНК гена транскрибируется молекула РНК. При этом соблюдается условие комплементарности. Образующаяся в результате транскрипции РНК покрывает весь ген. Затем в транскрипте находятся границы интронов и экзонов. В соответствии с этими границами соответствующая интронам часть РНК вырезается, а соответствующие экзонам участки РНК гибридизируются (соединяются вместе) (см. [28]). Получающаяся молекула РНК называется матричной РНК и обозначается mРНК. mРНК покидает ядро клетки и используется для синтеза закодированного в ней белка.

Каждая клетка, как правило, содержит копию всех хромосом и, следовательно, всех генов целого организма, хотя в клетке экспрессируется только малая часть генов. Это значит, что только малая доля белков, закодированных в геноме, на самом деле производится в каждой конкретной клетке. Выполнимость такого ограничения обусловлена тем, что для успешной рестрикции и последующей гибридизации необходимы ферменты и вспомогательные молекулы РНК. Для различных реакций рестрикции и гибридизации требуются разные ферменты и вспомогательные молекулы РНК. Наличие или отсутствие соответствующих молекул в клетке определяет то, какие именно реакции происходят. Таким образом, управление рестрикцией и гибридизацией осуществляется локально. Это позволяет, регулируя в клетке количество вспомогательных молекул, управлять данными реакциями из вне и добиваться того, чтобы происходили только нужные нам реакции.

^ Белковые механические процессы. Исследования белков позволили выявить ряд интересных механических процессов, возникающих при взаимодействии белковых структур. В частности, для осуществления некоторых белковых процессов используются белковые моторы. Один из таких примеров доставляет синтез ATP. Синтез ATP осуществляется при помощи фермента ATP Synthase. Установлено, что фермент ATP Synthase представляет собой механическое устройство, образованное двумя совместно работающими моторами (см. [29] – [32]). Соответственно синтез ATP осуществляется при помощи механической энергии, сообщаемой роторным мотором фермента ATP Synthase [33].

Кроме роторных моторов фермента ATP Synthase, обнаружены также белковые моторы, обеспечивающие прямолинейное движение. Эти моторы используются для доставки грузов, необходимых для функционирования белков [34]. На сегодняшний день известно несколько сотен таких моторов, встречающихся в различных семействах белков [35]. Эти моторы расположены в различных частях клетки и существенно отличаются по своим функциям [36]. Некоторые из этих моторов осуществляют сложные действия, состоящие из нескольких сотен шагов, а некоторые предназначены для выполнения одиночных действий [37] – [39]. Белковые моторы существенно различаются не только по своим действиям, но и по массе [40]. В настоящее время активно изучаются белковые моторы линейного движения, относящиеся к трем большим семействам белков: Myosin (см. [41] – [69]), Kinesin (см. [40], [70] – [82]), Dynein (см. [83] – [97]). Белок Myosin известен молекулярным биологам с 1864. Его строение было изучено в 50-х годах ХХ века при помощи электронного микроскопа (см. [43] – [43]). Несколько позднее было установлено использование механической энергии в процессе функционирования белка [46], [47]. По сути дела Myosin представляет собой простейшую механическую руку, осуществляющую один цикл по перемещению и выходящую из процесса движения. Важно отметить, что один и тот же белок может несколько раз принимать участие в процессе движения. К сожалению, пока нет разумного объяснения тому, что принуждает белок принимать участие в движении. Не известно и какого-либо внешнего стимулятора. Белок Kinesin можно рассматривать как робот, располагающий двумя конечностями, при помощи которых он идет по направляющей. Направляющая является белковой последовательностью. Эта последовательность поляризована на концах, Kinesin движется по ней от отрицательного полюса к положительному. Важным свойством механических роботов, образованных белком Kinesin, является то, что эти роботы и соответственно их направляющие встречаются в клетке в большом количестве и используются в клетках многих типов. Белок Dynein образует существенно более сложное механическое устройство по сравнению с белками Myosin и Kinesin. Принцип действия этого устройства и его структура пока далеко не ясны изучены. Однако известно, что также как и Kinesin он представляет собой механическое устройство, осуществляющее движение по направляющей, но не от отрицательного полюса к положительному, а от положительного к отрицательному.

В одноклеточных организмах, например, в ^ Escherichia coli, Salmonella enterica serovar Typhimurium (Salmonella), Streptococcus, Caulobacter, Leptospira, Aquaspirrilum serpens, Bacillus встречается еще один интересный пример механических белковых устройств (см., [98] – [100]). Это группа механических роботов, которые перемещением своих конечностей обеспечивают процесс плаванья клетки. Размер этих роботов составляет примерно 45 нм в диаметре. Их деятельность обеспечивает жизненно важную функцию для клетки, поскольку перемещение их менее благоприятной среды в более благоприятную является одной из фундаментальных основ существования таких организмов как Escherichia coli. Известно, что основным приводящим устройством у этих роботов является роторный двигатель [101], [102]. В состав этих роботов входит ряд дополнительных интересных механизмов. Например, счетчики частиц, измерительные приборы [103]. Процесс движения с использованием этих роботов довольно хорошо изучен [104] – [106]. Однако структура этих роботов еще плохо изучена [99]. Имеющиеся модели [107], [108] отталкиваются от экспериментально наблюдаемого феномена, а не от понимания строения этих роботов. На сегодняшний день изучение этих роботов сосредоточено преимущественно на выяснении того, из каких типов белков могут состоять такие роботы [109] – [115], а также того, каковы принципы взаимодействия, обеспечивающие работу этих устройств [116] – [122]. При этом известно, что типичный робот у состоит из примерно 20 различных белков [99].


Литература


Cooper N. The human genome project. Mill Valley, CA: Univ. Science Books, 1994.

Schuler G.D., Lander E.S., Hudson T.J. et al. A gene map for the human genome // Science. 1996. V.274. P.540-546.

Fraser C.M., Casjens S., Huang W.M., Sutton G.G., Clayton R., Lathigra R., White O., Ketchum K.A., Dodson R., Hickey E.K., Gwinn M., Dougherty B., Tomb J.F., Fleischmann R.D., Richardson D., Peterson J., Kerlavage A.R., Quackenbush J., Salzberg S., Hanson M., van Vugt R., Palmer N., Adams M.D., Gocayne J., Venter J.C. Genomic sequence of a Lyme disease spirochaete, Borrelia burgdorferi // Nature. 1997. V.390. P.580-586.

Fraser C.M., Norris S.J., Weinstock G.M., White O., Sutton G.G., Dodson R., Gwinn M., Hickey E.K., Clayton R., Ketchum K.A., Sodergren E., Hardham J.M., McLeod M.P., Salzberg S., Peterson J., Khalak H., Richardson D., Howell J.K., Chidambaram M., Utterback J., McDonald L., Artiach P., Bowman C., Cotton M.D., Venter J.C. Complete genome sequence of Treponema pallidum, the syphilis spirochete // Science. 1998. V.281. P.375-388.

Das R., Hegyi H., Gerstein M. Genome analyses of spirochetes: a study of the protein structures, functions and metabolic pathways in Treponema pallidum and Borrelia burgdorferi // J. Mol. Microbiol. Biotechnol. 2000. V.2. N4. P.387-392.

Gerstein M. Patterns of protein-fold usage in eight microbial genomes: a comprehensive structural census // Proteins. 1998. V.33. P.518-534.

Wolf Y.I., Brenner S.E., Bash P.A., Koonin E.V. Distribution of protein folds in the three superkingdoms of life // Genome Res. 1999. V.9. P.17-26.

Altschul S.F., Koonin E.V. Iterated profile searches with PSI-BLAST – a tool for discovery in protein databases // Trends in Biochem. Sci. 1998. V.23. P.444-447.

Altschul S.F., Madden T.L., Schaffer A.A., Zhang J., Zhang Z., Miller W., Lipman D.J. Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of database programs // Nucleic Acids Res. 1997. V.25. P.3389-3402.

Berman H.M., Westbrook J., Feng Z., Gilliland G., Bhat T.N., Weissing H., Shindyalov I.N., Bourne P.E. The Protein Data Bank // Nucleic Acids Res. 2000. V.28. P.235-242.

Burley S.K., Almo S.C., Bonanno J.B., Capel M., Chance M.R., Gaastgerland T., Lin D., Sali A., Studier F.W., Swaminathan S. Structural genomics: beyond the Human Genome Project // Nature Genetics. 1999. V.23. P.151-157.

Sanchez R., Pieper U., Mirkovic N., de Bakker P.I., Wittenstein E., Sali A. MODBASE, a database of annotated comparative protein structure models // Nucleic Acids Res. 2000. V.28. P.250-253.

Guex N., Peitsch M.C. SWISS-MODEL and the Swiss-PdbViewer: an environment for comparative protein modeling // Electrophoresis. 1997. V.18. P.2714-2723.

Freier S.M., Kierzek R., Jaeger J.A., Sugimoto N., Caruthers M.H., Neilson T., Turner D.H. Improved free-energy parameters for prediction of RNA duplex stability // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1986. V.83. P.9373-9377.

Jaeger J.A., Turner D.H., Zuker M. Improved predictions of secondary structures for RNA // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1989. V.86. P.7706-7710.

Walter A.E., Turner D.H., Kim J., Lyttle M.H., Muller P., Mathews D.H., Zuker M. Co-axial stacking of helixes enhances binding of oligobonucleotides and improves predictions of RNA folding // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1994. V.91. P.9218-9222.

Draper D.E. Parallel worlds // Nature Struct. Biol. 1996. V.3. P.397-400.

Westhof E., Jaeger L. RNA pseudoknots // Current Opinion Struct. Biol. 1992. V.2. P.327-333.

Flamm C., Hofacker I.L., Stadler P.F. RNA In Silico. The Computational Biology of RNA Secondary Structures // Adv. Complex Syst. 1999. V.2. P.65-90.

Waterman M., Smith T. Rapid dynamic programming methods for RNA secondary structure // Advances in Applied Mathematics. 1986. V.7. P.455–464.

Nussinov R., Jacobson A.B. Fast algorithm for predicting the sec­ondary structure of single­stranded RNA // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1980. V.77. N.11. P.6309–6313.

Tinoco I., Borer P.N., Dengler B., Levine M.D., Uhlenbeck O.C., Crothers D.M., Gralla J. Improved estimation of secondary structure in ribonucleic acids // Nature New Biology. 1973. V.246. P.40–41.

Zuker M., Stiegler P. Optimal computer folding of large RNA se­quences using thermodynamics and auxiliary information // Nucleic Acids Research. 1981. V.9. P.133–148.

Жимулев И.Ф. Современные представления о структуре гена у эукариот // Соросовский образовательный журнал. 2000. Т.6. N7. C.17-24.

Dorit R.L., Gilbert W. The limited universe of exons // Current Opinions in Structural Biology. 1991. V.1. P.973-977.

Patthy L. Exons – original building blocks of proteins? // BioEssays. 1991. V.13(4). P.187-192.

Watson J., Oilman M., Witkowski J., Zoller M. Recombinant DNA. 2nd ed. San Fransisco, CA: Scientific American Books, 1992.

Steitz J. Snurps // Scientific American. 1988 (June). P.56-63.

Kinosita K., Jr., Yasuda R., Noji H., Adachi K. A rotary molecular motor that can work at near 100% efficiency // Philos. Trans.: Biol. Sci. 2000. V.355 (1396). P.473–489.

The Nobel Foundation. The Noble Prize in Chemistry 1997, April 10th, 2004. http://www.nobel.se/chemistry/educational/poster/1997/boyer-walker.html

Crofts A. Lecture 10, ATP Synthase. University of Illinois at Urbana-Champaign. http://www.life.uiuc.edu/crofts/bioph354/lect10.html

Lubert S. Biochemistry, 4th edition:W.H. Freeman and Company, 1995.

Itoh H., Takahashi A., Adachi K., Noji H., Yasuda R., Yoshida M., Kinosita K., Jr. Mechanically driven ATP synthesis by F1-ATPase // Nature. 2004. V.427. P.465–468.

Howard J. Molecular motors: structural adaptations to cellular functions // Nature. 1997. V.389. P.561–567.

Vale R. Switches, latches, and amplifiers: common themes of G proteins and molecular motors // J. Cell Biol. 1996. V.135. P.291–302.

Farrell C.M., Mackey A.T., Klumpp L.M., Gilbert S.P. The role of ATP hydrolysis for kinesin processivity // J. Biol. Chem. 2002. V.277. P.17079–17087.

Block S.M., Goldstein L.S., Schnapp B.J. Bead movement by single kinesin molecules studied with optical tweezers // Nature. 1990. V.348. P.348–352.

Howard J., Hudspeth A.J., Vale R.D. Movement of microtubules by single kinesin molecules // Nature. 1989. V.342. P.154–158.

Finer J.T., Simmons R.M., Spudich J.A. Single myosin molecule mechanics: piconewton forces and nanometre steps // Nature. 1994. V.368. P.113–119.

Block S.M. Kinesin,What Gives? // Cell. 1998. V.93. P.5–8.

Sellers J.R. Myosins: a diverse superfamily. Biochimica et Biophys // Acta (BBA) — Mol. Cell Res. 2000. V.1496. P.3–22.

Howard J. Molecular motors. Clamping own on myosin // Nature. 1994. V.368. P.98–99.

Huxley H.E. The double array of filaments in cross-striated muscle // J. Biophys. Biochem. Cytol. 1957. V.3. P.631–648.

Huxley H.E. Electron microscope studies of the organisation of the filaments in striated muscle // Biochimica et Biophys. Acta. 1953. V.12. P.387–394.

Hanson J., Huxley H.E. Structural basis of the cross-striations in muscle // Nature. 1953. V.153. P.530–532.

Huxley H.E. The mechanism of muscular contraction // Science. 1969. V.164. P.1356–1365.

Lymn R.W., Taylor E.W. Mechanism of adenosine triphosphate hydrolysis by actomyosin // Biochemistry. 1971. V.10. P.4617–4624.

http://sciencemag.org/feature/data/1049155.shl

Lowey S., Slayter H.S., Weeds A.G., Baker H. Substructure of the myosin molecule. I. Subfragments of myosin by enzymic degradation // J. Mol. Biol. 1969. V.42. P.1–29.

Weeds A.G., Lowey S. Substructure of the myosin molecule. II. The light chains of myosin // J. Mol. Biol. 1971. V.61. P.701–725.

Wagner P.D., Giniger E. Hydrolysis of ATP and reversible binding to F-actin by myosin heavy chains free of all light chains // Nature. 1981. V.292. P.560–562.

Citi S., Kendrick-Jones J. Regulation of non-muscle myosin structure and function // Bioessays. 1987. V.7. P.155–159.

Sellers J.R. Regulation of cytoplasmic and smooth muscle myosin // Curr. Opin. Cell Biol. 1991. V.3. P.98–104.

Schroder R.R., Manstein D.J., Jahn W., Holden H., Rayment I. et al. Three-dimensional atomic model of F-actin decorated with Dictyostelium myosin S1 // Nature. 1993. V.364. P.171–174.

Rayment I., Rypniewski W.R., Schmidt-Base K., Smith R., Tomchick D.R. et al. Threedimensional structure of myosin subfragment-1: a molecular motor // Science. 1993. V.261. P.50–58.

Huxley A.F. Cross-bridge action: present views, prospects, and unknowns // J. Biomech. 2000. V.33. P.1189–1195.

Huxley A.F., Simmons R.M. Proposedmechanism of force generation in striatedmuscle // Nature. 1971. V.233. P.533–538.

Kabsch W., Mannherz H.G., Suck D., Pai E.F., Holmes K.C. Atomic structure of the actin: DNase I complex // Nature. 1990. V.347. P.37–44.

Holmes K.C., Popp D., Gebhard W., Kabsch W. Atomic model of the actin filament // Nature. 1990. V.347. P.44–49.

Spudich J.A. How molecular motors work // Nature. 1994. V.372. P.515–518.

Baker J.E., Brust-Mascher I., Ramachandran S., LaConte L.E., Thomas D.D. A large and distinct rotation of the myosin light chain domain occurs upon muscle contraction // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1998. V.95. P.2944–2949.

Houdusse A., Kalabokis V.N., Himmel D., Szent-Gyorgyi A.G., Cohen C. Atomic structure of scallop myosin subfragment S1 complexed with MgADP: a novel conformation of the myosin head // Cell. 1991. V.97. P.459–470.

Jontes J.D.,Wilson-Kubalek E.M., Milligan R.A. A 32 degree tail swing in brush border myosin I on ADP release // Nature. 1995. V.378. P.751–753.

Veigel C., Coluccio L.M., Jontes J.D., Sparrow J.C.,Milligan R.A., Molloy J.E. The motor protein myosin-I produces its working stroke in two steps // Nature. 1999. V.398. P.530–533.

Corrie J.E., Brandmeier B.D., Ferguson R.E.,TrenthamD.R., Kendrick-Jones J. et al. Dynamic measurement of myosin light-chain-domain tilt and twist in muscle contraction // Nature. 1999. V.400. P.425–430.

Irving M., St Claire Allen T., Sabido-David C., Craik J.S., Brandmeier B. et al. Tilting of the light-chain region of myosin during step length changes and active force generation in skeletal muscle // Nature. 1995. V.375. P.688–691.

Forkey J.N., Quinlan M.E., Shaw M.A., Corrie J.E., Goldman Y.E. Three-dimensional structural dynamics of myosin V by single-molecule fluorescence polarization // Nature. 2003. V.422. P.399–404.

Vale R.D., Milligan R.A. The way things move: looking under the hood of molecular motor proteins // Science. 2000. V.288. P.88–95.

Kitamura K., Tokunaga M., Iwane A.H., Yanagida T. A singlemyosin headmoves along an actin filament with regular steps of ~5.3 nm // Nature. 1999. V.397. P.129–134.

Howard J. The movement of kinesin along microtubules // Annu. Rev. Physiol. 1996. V.58. P.703–729.

Howard J., Hyman A.A. Dynamics and mechanics of the microtubule plus end // Nature. 2003. V.422. P.753–758.

Hirokawa N. Kinesin and dynein superfamily proteins and the mechanism of organelle transport // Science. 1998. V.279. P.519–526.

Vale R.D., Funatsu T., PierceD.W., Romberg L., HaradaY., Yanagida T. Direct observation of single kinesin molecules moving along microtubules // Nature. 1996. V.380. P.451–453.

Berliner E., Young E.C., Anderson K., Mahtani H.K., Gelles J. Failure of a single-headed kinesin to track parallel to microtubule protofilaments // Nature. 1995. V.373. P.718–721.

Sablin E.P., Kull F.J., Cooke R., Vale R.D., Fletterick R.J. Crystal structure of the motor domain of the kinesin-related motor ncd // Nature. 1996. V.380. P.555–559.

Sack S., Muller J., Marx A., Thormahlen M., Mandelkow E.M. et al. X-ray structure of motor and neck domains from rat brain kinesin // Biochemistry. 1997. V.36. P.16155–16165.

Schnitzer M.J., Block S.M. Kinesin hydrolyses one ATP per 8-nm step // Nature. 1997. V.388. P.386–390.

Peskin C.S., Oster G. Coordinated hydrolysis explains the mechanical behavior of kinesin // Biophys. J. 1995. V.68. P.202–211.

Lohman T.M., Thorn K., Vale R.D. Staying on track: common features of DNA helicases and microtubule motors // Cell. 1998. V.93. P.9–12.

Hackney D.D. Highly processive microtubule-stimulated ATP hydrolysis by dimeric kinesin head domains // Nature. 1995. V.377. P.448–450.

Hunt A.J., Gittes F., Howard J. The force exerted by a single kinesin molecule against a viscous load // Biophys. J. 1994. V.67. P.766–781.

Svoboda K., Block S.M. Force and velocity measured for single kinesin molecules // Cell. 1994. V.77. P.773–784.

Gibbons I.R., Rowe A.J. Dynein: a protein with adenosine triphosphate activity from cilia // Science. 1965. V.149. P.424–426.

Schroer T.A., Steuer E.R., Sheetz M.P. Cytoplasmic dynein is a minus end-directed motor for membranous organelles // Cell. 1989. V.56. P.937–946.

Schnapp B.J., Reese T.S. Dynein is the motor for retrograde axonal transport of organelles // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1989. V.86. P.1548–1552.

Lye R.J., Porter M.E., Scholey J.M., McIntosh J.R. Identification of a microtubule-based cytoplasmic motor in the nematode C. elegans // Cell. 1987. V.51. P.309–318.

Paschal B.M., Shpetner H.S., Vallee R.B. MAP 1C is a microtubule-activated ATPase which translocates microtubules in vitro and has dynein-like properties // J. Cell Biol. 1987. V.105. P.1273–1282.

Hirokawa N., Sato-Yoshitake R., Yoshida T., Kawashima T. Brain dynein (MAP1C) localizes on both anterogradely and retrogradely transported membranous organelles in vivo // J. Cell Biol. 1990. V.111. P.1027–1037.

Waterman-Storer C.M., Karki S.B., Kuznetsov S.A.,Tabb J.S.,WeissD.G. et al. The interaction between cytoplasmic dynein and dynactin is required for fast axonal transport // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1997. V.94. P.12180–12185.

Lin S.X., Collins C.A. Immunolocalization of cytoplasmic dynein to lysosomes in cultured cells // J. Cell. Sci. 1992. V.101 ( Pt 1). P.125–137.

Corthesy-Theulaz I., Pauloin A., Rfeffer S.R. Cytoplasmic dynein participates in the centrosomal localization of the Golgi complex // J. Cell Biol. 1992. V.118. P.1333–1345.

Aniento F., Emans N., Griffiths G., Gruenberg J. Cytoplasmic dynein-dependent vesicular transport from early to late endosomes // J. Cell Biol. 1993. V.123. P.1373–1387.

Fath K.R., Trimbur G.M., Burgess D.R. Molecular motors are differentially distributed on Golgi membranes from polarized epithelial cells // J. Cell Biol. 1994. V.126. P.661–675.

Blocker A., Severin F.F., Burkhardt J.K., Bingham J.B., Yu H. et al. Molecular requirements for bi-directional movement of phagosomes along microtubules // J. Cell Biol. 1997. V.137. P.113–129.

King S.J., Bonilla M., Rodgers M.E., Schroer T.A. Subunit organization in cytoplasmic dynein subcomplexes // Protein Sci. 2002. V.11. P.1239–1250.

King S.M. The dynein microtubule motor // Biochim. Biophys. Acta. 2000. V.1496. P.60–75.

Burgess S., Walker M.L., Sakakibara H., Knight P.J., Oiwa, K. Dynein Structure and Power Stroke // Nature. 2003. V.421. P.715–718.

Berry R.M., Armitage J.P. The bacterial flagella motor // Adv. Microb. Physiol. 1999. V.41. P.291–337.

Berg H.C. The rotary motor of bacterial flagella // Ann. Rev. Biochem. 2003. 72: 19–54.

Blair D.F. How bacteria sense and swim // Annu. Rev. Microbiol. 1995. V.49. P.489–522.

Berg H.C., Anderson R.A. Bacteria swim by rotating their flagellar filaments // Nature. 1973. V.245. P.380–382.

Fahrner K.A., Ryu W.S., Berg H.C. Biomechanics: bacterial flagellar switching under load // Nature. 2003. V.423. P.938.

Berg H.C. Motile behavior of bacteria // Phys. Today. 2000. V.53. P.24–29.

Scharf B.E., Fahrner K.A., Turner L., Berg H.C. Control of direction of flagellar rotation in bacterial chemotaxis // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1998. V.95. P.201–206.

Macnab R.M. Bacterial flagella rotating in bundles: a study in helical geometry // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 1997. V.74. P.221–225.

Elston T.C., Oster G. Protein turbines. I: The bacterial flagellar motor // Biophys. J. 1997. V.73. P.703–721.

Walz D., Caplan S.R. An electrostatic mechanism closely reproducing observed behavior in the bacterial flagellar motor // Biophys. J. 2000. V.78. P.626–651.

Schmitt R. Helix rotation model of the flagellar rotary motor // Biophys. J. 2003. V.85. P.843–852.

Iino T., Komeda Y., Kutsukake K., Macnab R.M., Matsumura P. et al. New unified nomenclature for the flagellar genes of Escherichia coli and Salmonella typhimurium // Microbiol. Rev. 1988. V.52. P.533–535.

Berg H.C. Dynamic properties of bacterial flagellar motors // Nature. 1974. V.249. P.77–79.

Ueno T., Oosawa K., Aizawa S. M ring, S ring and proximal rod of the flagellar basal body of Salmonella typhimurium are composed of subunits of a single protein, FliF // J. Mol. Biol. 1991. V.227. P.672–677.

Ueno T., Oosawa K., Aizawa S. Domain structures of the MS ring component protein (FliF) of the flagellar basal body of Salmonella typhimurium // J. Mol. Biol. 1994. V.236. P.546–555.

Driks A., DeRosier D.J. Additional structures associated with bacterial flagellar basal body // J. Mol. Biol. 1990. V.211. P.669–672.

Khan I.H., Reese T.S., Khan S. The cytoplasmic component of the bacterial flagellar motor // Proc. Natl Acad. Sci. USA. 1992. V.89. P.5956–5960.

Francis N.R., Sosinsky G.E., Thomas D., DeRosier D.J. Isolation, characterization and structure of bacterial flagellar motors containing the switch complex // J.Mol. Biol. 1994. V.235. P.1261–1270.

YorimitsuT., Homma M. Na+-driven flagellar motor of Vibrio // Biochimica et Biophy. Acta (BBA)—Bioenerg. 1994. V.1505. P.82–93.

Meister M., Lowe G., Berg H.C. The proton flux through the bacterial flagellar motor // Cell. 1987. V.49. P.643–650.

Van Way S.M., Hosking E.R., Braun T.F., Manson M.D. Mot protein assembly into the bacterial flagellum: amodel based onmutational analysis of the motB gene // J.Mol. Biol. 2000. V.297. P.7–24.

Blair D.F., Berg H.C. Restoration of torque in defective flagellar motors // Science. 1988. V.242. P.1678–1681.

Fung D.C., Berg H.C. Powering the flagellar motor of Escherichia coli with an external voltage source // Nature. 1995. V.375. P.809–812.

Berg H., Turner L. Torque generated by the flagellar motor of Escherichia coli // Biophys. J. 1993. V.65. P.2201–2216.

Chen X., Berg H.C. Torque-speed relationship of the flagellar rotary motor of Escherichia coli // Biophys. J. 2000. V.78. P.1036–1041.



2. Основные тенденции в области разработки устройств с использованием генетического материала


На сегодняшний день интенсивно развиваются два основные направления, направленные на создание ДНК-компьютеров и ДНК наномеханических устройств, соответственно. Первое связано с разработкой высокопроизводительного вычислителя, функционирующего в лабораторных условиях. Второе нацелено на создание устройств, способных функционировать в биологической среде. Хотя исследования в этих двух направлениях очень тесно связаны друг с другом, их целевые функции существенно различаются. Совершенно естественно, что создание вычислительной машины, использующей тем или иным способом генетический материал, на может быть самоцелью. Если уж создавать такую машину, то хотелось бы, чтобы она была лучше других вычислителей, в частности, желательно, чтобы она имела существенные вычислительные возможности. С другой стороны, даже очень примитивное с вычислительной точки зрения устройство, способное работать в живой клетке, может представлять существенный интерес. Например, сообщение «Создан компьютер, умеющий решать задачу поиска заданного образца в заданной строке», пожалуй, не вызвало бы у окружающих ничего, кроме улыбки… Однако добавка «Компьютер может функционировать в живой клетке» привела бы к настоящей революции в области диагностики наследственных заболеваний… В соответствие с этими различиями в целях можно говорить о различии задач при создании ДНК-компьютера и ДНК наномеханического вычислительного устройства: ДНК-компьютер должен превосходить по вычислительным возможностям другие типы вычислительных устройств, ДНК наномеханическое вычислительное устройство должно быть способно функционировать в биологической среде и пригодно для обеспечения управления ДНК наномеханическими роботами.

Первым устройством, построенным при помощи генетического материала, был ДНК-компьютер Адлемана [1]. Эксперимент, поставленный Адлеманом, был направлен на создание высокопроизводительного вычислителя, который позволил бы решать алгоритмически трудные проблемы за разумное (полиномиальное) время. Эксперимент Адлемана выявил серьезные трудности на пути создания высокопроизводительного вычислителя. Однако он доказал, что молекулярные вычисления возможны и обладают некоторыми существенными достоинствами по сравнению с другими технологиями.

В рамках исследований по созданию ДНК-компьютеров получены весьма интересные теоретические результаты. В частности, разраб