Коэффициент компактности: Эффективность объема здания

Содержание

Эффективность объема здания

Или, компактность объема здания - интегральный показатель эффективности здания. Все остальные показатели компактности раскрывают разные стороны многообразных свойств здания, которые интегрированы в показателе объемной компактности. Характеризует эффективность решения строительного объема, внутреннего объема и отапливаемого объема здания.

Строительный объем здания - объем здания посчитанный по внешней поверхности ограждающей конструкции здания. Внутренний объем - объем здания посчитанный по внутренней поверхности ограждающей конструкции здания. Отапливаемый объем здания может совпадать с внутренним объемом, а может составлять его часть.

Коэффициент компактности объема здания - отношение площади наружного ограждения к отапливаемому, внутреннему или строительному объему. Показывает сколько квадратных метров наружного ограждения необходимо для создания единицы отапливаемого, внутреннего или строительного объема.

В общем случае, чем больше объем здания, тем меньше этот коэффициент. При равных объемах здания коэффициент меньше у тех зданий, которые ближе по форме к шару или кубу. Максимально компактной является форма шара.

Например, в СНиП 23-02-2003 показатель компактности здания нормирует следующим образом:

  • 0,25 — для 16-этажных зданий и выше.
  • 0,29 — для 10-15-эт. зданий.
  • 0,32 — для 6-9-эт. зданий.
  • 0,36 — для 5-эт. зданий.
  • 0,43 — для 4-эт. зданий.
  • 0,54 — для 3-эт. зданий.
  • 0,61; 0,54; 0,46 — для 2-, 3- и 4-эт. блокированных и секционных домов соответственно.
  • 0,9 — для 2-эт. и 1-эт. домов с мансардой.
  • 1,1 — для 1-эт. домов.

***

Коэффициент эффективности использования объема здания по высоте – отношение отапливаемого объема к общей площади здания или отношение строительного объема к площади застройки. Является характеристикой приведенной высоты здания (учет высоты этажа здания).

Например. Имеем - К = 5,8 и К = 6,8. Это приведенная высота этажей. Допустим, у вас первый этаж прямоугольный, а второй этаж мансардный со сложной кровлей крестообразными пересечениями частей кровли, мезонинами. В первом случае приведенная высота этажей может быть - 1 этаж 3 метра, а второй этаж – 2,8 метра. Во втором случае если первый этаж 3 метра, то приведенная высота второго этажа (к прямоугольнику) у вас получится 3,8 метра. Если вас это не устраивает, то можно поднять высоту первого этажа, можно наоборот изменить уклоны кровли и уменьшить приведенную высоту, например до К = 6,0.

***

Компактность плана здания - усеченная форма объемной компактности.

Коэффициент компактности здания в плане - отношение длины наружного периметра здания к общей площади или к площади застройки здания. В этом смысле максимально компактным будет здание имеющее план, приближающийся к форме круга или квадрата.

3. Основные типы кристаллических решеток Ме. Координационное чило, плотность упаковки, коэффициент компактности.

1. Простая кристаллическая решетка представляется в виде куба, в узлах которой располагаются атомы. Простейшая решетка описывается одним параметром, которым является ребро куба а.

2.Объемно-центрированная кубическая решетка (ОЦК) представляет собой также куб, внутри которого дополнительно расположен еще один атом. Параметры решетки определяются длиной ребра куба

а.

3.Гранецентрированная кубическая решетка (ГЦК) представляет собой куб, В центре каждой грани которого расположены дополнительно по одному атому.

4.Гексагональная плотно упакованная решетка. В отличие от кубической характеризуется двумя параметрами а и с.

В случае, если отношение с/а=1,666, то решетка считается плотноупакованной, а иначе – неплотно упакованной.

Плотность кристаллической решетки определяется, так называемым координатным числом. Под координатным числом понимается число атомов, находящихся на кратчайшем, равном расстоянии от данного атома. Для ОЦК решетки К=8, для ГЦК – К=12 и для ГПУ – К=12.

От величины координатного числа зависит компактность (плотность укладки) кристаллической решетки. Коэффициент компактности – отношение объема всех частиц, приходящихся на элементарную ячейку, ко всему объему элементарной ячейки. Так в простой кристаллической решетки плотность укладки атомов в ячейке составляет менее 50%. В ОЦК – 68%, в решетках с координатным числом 12 – порядка 75%.

4. Анизотропия кристаллов. Полиморфизм.

Анизотропия – зависимость свойств кристалла от направления, возникающее в результате упорядоченного расположения атомов(ионов, молекул) в пространстве. В кристалле расстояния между атомами в различных кристаллографических направлениях различны, а поэтому различны и свойства. Она присуща многим свойствам кристаллов. Наиболее сильно она проявляется в кристаллах со структурами, обладающими малой симметрией.

Среди кристаллов распространено явление полиморфизма (аллотропия) – способность в твёрдом состоянии при различных температурах (или давлении) иметь различные типы кристаллических структур. Эти кристаллические структуры называют аллотропическими формами, или модификациями. Низкотемпературную модификацию называют α, а высокотемпературные – β, γ, δ и т.д.

5. Точечные дефекты кристаллов, их влияние на свойства кристаллов.

Реальные металлы в своей структуре содержат дефекты, которые подразделяются на точечные, линейные и поверхностные.

К самым простым

точечным дефектам относятся вакансии, межузельные атомы основного вещества, чужеродные атомы внедрения. Точечные дефекты возникают при воздействии тепловых или силовых нагрузок. Вакансией называется пустой узел кристаллической решетки, а межузельным атомом – атом, перемещенный из узла в позицию между узлами.

Все виды точечных дефектов искажают кристаллическую решетку и, в определенной мере, влияют на физические свойства. В технически чистых металлах точечные дефекты повышают электросопротивление, а на механические свойства почти не влияют. Лишь при больших концентрациях дефектов в облученных металлах понижается пластичность и заметно изменяются другие свойства. Точечные дефекты сильно влияют на перемещение атомов по кр. реш., то есть ускоряют диффузию.

Коэффициент компактности - Справочник химика 21

    Допустим, что атомы шарообразны. Как бы плотно шары ни прилегали друг к другу, между шарами всегда остается незанятое пространство. Если распределение шаров известно, то можно подсчитать ту долю пространства q, которая заполнена шарами, т. е. коэффициент компактности структуры. При гранецентрированной кубической решетке ГЦК элементарная ячейка структуры — куб, длину ребра ко-торого (параметр решетки) обозначим Ui. На каждый такой куб приходится 4 атома. Следовательно, на один атом приходится объем = = а /4. Из геометрии элементарной ячейки структуры ГЦК легко вывести, что радиус шара связан с параметром решетки уравне-VT 
[c.272]

    Отсюда следует, что (/1 = я/3 /"2 =0,74. Такой же коэффициент компактности имеют и все другие плотнейшие структуры, в частности 1 ексагональная плотная структура ПГУ. [c.272]

    Для оценки габаритных характеристик сравниваемых поверхностей вводится коэффициент компактности Я, представляющий собой поверхность теплообмена, размещенную в единице объема. Габариты сравниваемых поверхностей оцениваются относительной величиной  [c.7]

    Уменьшение гидравлического диаметра канала рассеченных теплообменных поверхностей. Уменьшение гидравлического диаметра канала позволит увеличить теплообменную поверхность радиатора по воздуху. Гидравлический диаметр канала следует уменьшать до тех пор, пока мощностный фактор не увеличится до 141 кгс-м/сек. В то же время уменьшение гидравлического диаметра канала увеличит коэффициент компактности поверхности теплообмена, что позволит при всех прочих равных условиях уменьшить объем водяного радиатора транспортной силовой установки. 

[c.73]

    Коэффициент компактности воздушной теплообменной поверхности в четной схеме конструкции набивки радиатора 0 в. . ... 796 796 796 796 796 655  [c.78]

    Коэффициент компактности воздушной теплообменной поверхности в нечетной схеме конструкции набивки радиатора й в м /м . . . 910 910 910 910 910 749  [c.78]

    В обеих этих упаковках коэффициент компактности К = 05%, т. е. шары занимают около 3/4 объема. [c.150]

    Объем, ограниченный поверхностью теплообмена, может быть выражен через коэффициент компактности П  [c.8]

    Для создания компактных теплообменников необходимо уменьшать линейные размеры каналов, при этом увеличивается коэффициент теплоотдачи. Изменение поверхности нагрева теплообменного аппарата равно изменению диаметра в степени 0,2 — 0,3 коэффициент компактности аппарата изменяется обратно пропорционально линейным размерам. 

[c.16]

    Трубчатые воздухоподогреватели имеют большие габариты, коэффициенты компактности воздухоподогревателей котельных установок с трубами диаметром 51 и 38 мм, с шаговыми отноше- [c.18]

    Для создания компактных воздухоподогревателей рекомендуются поверхности с двусторонним оребрением гладкими и решетчатыми ребрами. В табл. 1-2 приведены некоторые характерные формы и размеры таких поверхностей. Как видно из таблицы, за счет применения малых проходных сечений и тонкого листового материала для оребрения коэффициенты компактности достигают очень больших значений 545—1490 Вместе с этим следует [c.21]

    Трубчатые теплообменники получаются громоздкими, их коэффициент компактности 55 л1 /ж при переходе на меньшие размеры труб увеличивается возможность из забивания. Воздух усложняется технология изготовления и стоимость теплообменного аппарата. [c.93]


    Сравнение пучков 1,2 по габаритной характеристике. Вычисляем коэффициенты компактности пучков  
[c.20]

    Такие показатели, как соскальзывание нити с паковки, выскальзывание волокон из чесальной ленты, характер грифа, коэффициент компактности, зависят от трения волокон между собой, тогда как движение волокон и нитей на перемоточных и других текстильных машинах — от трения волокон по металлу. В зависимости от дипольных свойств волокон и свойств трущихся тел и волокон, а также от свойств текстильно-вспомогательных веществ, используемых при отделке, коэффициент трения волокон между собой может быть больше, равен или меньше коэффициента трения волокон и нитей по металлу [9, с. 78]. [c.17]

    К достоинствам этого метода очистки следует отнести возможность извлечения оксидов азота и оксидов серы в одной реакционной колонне с одинаково высоким коэффициентом, компактность установки, отсутствие сточных вод. [c.130]

    В качестве теплообменных аппаратов широкое распространение кроме трубчатых витых теплообменников получили пластинчато-ребристые теплообменники, выполненные из алюминиевых сплавов и имеющие по сравнению с трубчатыми более высокий коэффициент компактности. [c.380]

    Рассмотрим модель структуры, построенной из материальных частиц одного сорта, имеющих сферическую симметрию, т. е. из равновеликих, несжимаемых шаров, притягивающихся друг к другу. Шары касаются друг друга, заполняя большую часть пространства. Ионы не поляризуются, т. е. их сферичность не нарушается. Между шарами имеются промежутки (пустоты), в которых могут размещаться меньшие ша-ры других сортов. Стремление к минимуму потенциальной энергии означает, что каждая частица должна взаимодействовать с возможно большим числом других частиц иначе говоря, координационное число должно быть максимальным. Чем больше координационное число, тем больше и коэффициент компактности в структуре, т. е. отношение 

[c.148]

    Двухслойная и трехслойная упаковки — плотнейшие. У всех остальных структур коэффициент компактности К С 74,05%. Так, для объемно-центрированной кубической структуры К = = 68%. Все остальные плотные упаковки представляют собой различное сочетание мотивов  [c.151]

    Сравним пластинчатые теплообменники, например, с трубчатыми. В пластинчатых аппаратах коэффициент компактности (величина рабочей поверхности в 1 м пространства) равен 6,5. Практически это означает, что для создания трубчатых аппаратов с такими же габаритами рабочей зоны и для той же тепловой нагрузки необходимо под- 

[c.359]

    И 2. Поверхность № 4, имея. невысокую тепловую эффективность, весьма компактна. Коэффициент компактности П4 в 1,8 раза выше Пг- Поэтому высокоэффективная поверхность № 2 имеет даже несколько худшую габаритную характеристику. Коэффициенты компактности П1 и Пз близки к Пг, но тепловая эффективность их низка. Отсюда и значительно худшие габаритные характеристики. [c.36]

    Здесь ш — коэффициент компактности, характеризующий расчетную поверхность теплообмена, заключенную в 1 ж пространства. Соотношение весов аппаратов [c.269]

    Сравнение тепловой эффективности пучков из профилированных труб и пакетов из профильных листов показало, что пучки труб имеют, как правило, несколько повышенные тепловые характеристики, но при больших числах Не различие между ними исчезает. Габаритные размеры пучков профилированных труб и пакетов профильных листов неодинаковы. Коэффициент компактности поверхностей из профильных листов в несколько раз выше. [c.11]

    Кроме перечисленных факторов, влияющих на трение волокон и нитей, следует назвать толщину (линейную плотность) элементарной и комплексной нити, характер поверхности волокон и нитей и равномерность распределения текстильно-вспомогательных веществ. К сожалению, в литературе отсутствуют данные о влиянии этих факторов на трение волокон и нитей. Известно только, что с увеличением числа волокон в нити коэффициент компактности снижается и переработка осложняется (см. раздел 1.4). [c.17]

    Особенно большое влияние на первых стадиях текстильной переработки — при перемотке, кручении и сновании — оказывает коэффициент компактности нити а, который зависит от концентрации и химических свойств текстильно-вспомогательных веществ (их способности сцеплять волокна в нити).  [c.29]

    Большая или меньшая шероховатость поверхности волокон зависит от условий их формования, вытягивания и сушки. С увеличением шероховатости (изрезанность поперечного среза или продольные выступы на поверхности волокон) коэффициент трения возрастает. Это, по-видимому, приводит к увеличению коэффициента компактности, но при этом снижается устойчивость нитей при истирании [Ю]. [c.17]

    Если же коэффициент трения невелик или коэффициент компактности а принимает отрицательные значения, происходит резкое ослабление взаимного сцепления волокон и они становятся скользкими. Так как разрывное удлинение волокон в нити никогда не бывает одинаковым, а кривые их деформации под нагрузкой (особенно при малых нагрузках) всегда различаются, волокна с наименьшим разрывным удлинением или наибольшим модулем деформации в первую очередь воспринимают всю нагрузку, действующую на нить. Поэтому модуль деформации и модуль сдвига нити уменьшаются тем больше, чем меньше коэффициенты и а (рис. 1.15). Такая же зависимость наблюдается и для жесткости нити, определяемой по усилию, прилагаемому при изгибании нити. С увеличением ц и а жесткость нити возрастает, как показано на рис. 1.16 и 1.17. [c.26]


    Необходимо подчеркнуть, что нити с низким модулем растяжения могут состоять нз высокомодульных волокон, особенно если трение между волокнами невелико в этом случае коэффициент компактности а приобретает отрицательные значения, и гриф волокон становится скользким. В то же время высокомодульные нити могут состоять из низкомодульных волокон, если коэффициенты ц и а велики. [c.26]

    Таким образом, выбирая условия обработки волокон и нитей поверхностно-активными, шлихтующими или другими текстильно-вспомогательными веществами, т. е. изменяя трение между нитями или волокнами и коэффициент компактности нити или пряжи, можно в широких пределах изменять такие важные физнко-механические показатели нитей и пряжи, как прочность, модуль растяжения и модуль сдвига, жесткость, прочность к истиранию, т. е. получать из одних и тех же волокон нити и пряжу срази ы ми свойствами. [c.27]

    В [5] показано, что судить о преимуществе той или иной поверхности по коэффициенту Е еще недостаточно , так как большое влияние на эту величину оказывает ско-рость потока. Необходимы дополнительные условия для правильного сравнения поверхностей. Таким условием в [5] взято постоянство отношения No = N F для сопоставляемых вариантов, а разница в съемах теплоты в этих вариантах находилась по графику E(Nq). Для оценки габаритных размеров был введен коэффициент компактности, представляющий собой отношение площади поверхности нагрева к занимаемому объему, т. е. П=Р/У. Оценка поверхностей по габаритным размерам проводилась по графику E No n). При =idem меньшие габаритные размеры имеет поверхность, у которой величина NolU меньше. На основании этой методики проведено сравнение поперечного внешнего обтекания труб и течения в трубе. Покачано безусловное преимущество внешнего обтекания, что нашло применение при разработке малогабаритных теплообменников, идея создания которых — сочетание преимуществ пластинчатых и профильных поверхностей. Практическая реализация этой идеи — изготовление теплообменников из штампованных листов — открыла новое направление при создании высокоэффективных поверхностей для регенеративных воздухоподогревателей ГТУ. [c.10]

    При сборке листов в пакет образуются щелевые каналы с вертикальным и горизонтальным расположением. По вертикальным каналам движется паровоздушная смесь, по горизонтальным — воздух. Теплоуловитель состоит из нескольких секций, количество которых устанавливается расчетом. Поверхность нагрева одной секции 72 — 160 м . Коэффициент компактности пластинчатых теплообменников из гладких листов 80 м /м . [c.91]

    Поверхности нагрева из профильных листов, по сравнению с с трубчатыми поверхностями, имеют более высокие значения коэффициентов компактности. Так при поперечном размере двуугольного канала о = 15 мм и толщине листа 1 мм коэффициент ком-пактЬости будет равен 118 м /м , т. е. почти в 6 раз выше чем у трубчатой, применяемой в настоящее время в воздухоподогревателях. Вместе с тем тепловая эффективность профильных поверхностей значительно выше, чем трубчатых. [c.114]

    ОЦК-структура не относится к плотно упакованным, коэффициент компактности К = 68%, к. ч. = 8. Расстояния между атомами равны 3] , где а — ребро элементарного куба. Наиболее плотно упакованы плоскости 110 и направления с111>-. [c.160]

    Из этой формулы видно, что критическая скорость движения нитей я волокон по поверхности нитепроводящих деталей увеличивается с ростом коэффициента компактности и уменьшением коэффициента ста- [c.16]

    Во время деформации комплексных нитей на динамометре или на нитепроводящих деталях текстильных машин отдельные волоконца смещаются относительно друг друга. Смещение зависит от коэффициента трения волокна по волокну рг [см. уравнение (1-7)], но так как скорость относительного смещения волокон невелика, то практически А2=[А и деформация волокон зависит от их взаимного трения в статических условиях. Если трение велико или если коэффициент компактности а достигает больших значений (см. раздел 1.1), сцепление между волокнами в нити оказывается значительным и относительные сдвиги волокон в нити затруднены. В этом случае нить при деформации ведет себя как единое целое и все волокна нагружаются в равной степени. При этом модуль растяжения, модуль сдвига (например, при кручении) и жесткость нити, определяемая на крутильном мaятникe увеличивают- [c.25]

    С увеличением ц или а относительная прочность ао возрастает, достигая 100% для шерстяной пряжи (большие значения ц) и для высококрученых нитей (при числе кручений ниже критического) вследствие роста коэффициента компактности а (см. раздел 1.4). [c.27]

    Фрикционные свойства нитей влияют на их физико-механические свойства — модуль сдвига при кручении, жесткость, изгибоустойчи-вость. При увеличении коэффициента трения (по волокну) и коэффициента компактности нити модуль сдвига и жесткость нити растут, а изгибоустойчивость, по-видимому, проходит через максимум. [c.29]


МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА КОМПАКТНОСТИ КРИСТАЛЛИЧЕСКОЙ РЕШЕТКИ КРИСТОБАЛИТА | Eremin

МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТА КОМПАКТНОСТИ КРИСТАЛЛИЧЕСКОЙ РЕШЕТКИ КРИСТОБАЛИТА

Ilya Evgenevich Eremin, Aleksandr Anatolevich Ostapenko, Mikhail Sergeevich Sychev

Аннотация

Компактностью упаковки (коэффициентом компактности) называется отношение суммарного объема, занимаемого собственно атомами в кристаллической решетке, к ее полному объему. Различные типы кристаллических решеток имеют разную плотность упаковки атомов. Для примера, в гранецентрированной кубической решетке атомы занимают 74% всего объема кристаллической решетки, а межатомные промежутки («поры») 26%. В объемно-центрированной кубической решетке атомы занимают 68% всего объема, а «поры» 32 %. Компактность решетки зависит от особенностей электронной структуры кристаллов и характера связи между их атомами. Значение коэффициента компактности позволяет рассчитывать такие характеристики кристаллической структуры, как межъядерное расстояние и постоянная решетки. Знание этих характеристик, дает возможность визуализировать трехмерную модель элементарной ячейки кристалла.

Авторами предлагаются теоритический и численный методы расчета компактности упаковки кристаллов кубической сингонии. Также, на базе полученных результатов, представлена методика расчета межъядерных расстояний и сравнения их с существующими справочными значениями. Работоспособность и эффективность методов продемонстрирована на примере кристаллической решетки типа кристобалит.


Ключевые слова

коэффициент компактности; численный метод; кристаллическая решетка; способ компактного описания; координационный слой


Литература

Hales T.C. A proof of the Kepler conjecture // Annals of Mathe-matics. Second Series, 2005. Vol. 162(3), Pр. 1065-1185.

Kari E. Dense packing on uniform lattices // Journal of Statistical Physics. 2008. Vol. 130(4). Pр. 741-755.

Marchal C. Study of Kepler’s conjecture: the problem of the clo-sest packing // Mathematische Zeitschrift. 2011. Vol. 267. Pр. 737-765.

Шаскольская М.П. Очерки о свойствах кристаллов. – М.: Наука, 1978. 189 с.

Еремин И.Е., Сычев М.С. Моделирование постоянной Маделунга кристаллов кубической сингонии. I // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2012. №1(24).

С. 43-50.

Еремин И.Е., Сычев М.С. Моделирование постоянной Маделунга кристаллов кубической сингонии. II // Вестник Тихо-

океанского государственного университета. 2012. № 2(25).

С. 37-44.

Лидин Р.А., Андреева Л.Л., Молочко В.А. Константы неорганических веществ: справочник / Под ред. проф. Р.А. Лидина, – М.: Химия. 2000. 480 с.

Lide D.R. Handbook of Chemistry and Physics (87 ed.). – Boca Raton, FL: CRC Press. 1998. 2656 p.


Формула показатель компактности здания. Расчет теплоэнергетических параметров здания Геометрические показатели


Приложение ц

Ц. 1 Расчетный показатель компактности здания,Λк здан ,определяется по формуле:

Λк здан =FΣ/Vh. (Ц.1)

где FΣ – общая площадь внутренних поверхностей наружных ограждающих конструкций, включая покрытие (перекрытие) верхнего этажа и перекрытие (пола) нижнего отапливаемого помещения, м2;

Vh – отапливаемый объем здания, равный объему, ограниченному внутренними поверхностями наружных ограждающих конструкций здания, м3.

Ц. 2 Рекомендованные значения относительно показателя компактности, которые следует выполнять при проектировании жилых зданий,Λк здаг,не более:

  • 0, 25 - для 16-этажных зданий и выше;

  • 0, 29 - для зданий от 10 до 15 этажей включительно;

  • 0, 32 - для зданий от 6 до 9 этажей включительно;

  • 0, 36 - для 5- этажных зданий;

  • 0, 43 - для 4- этажных зданий;

  • 0, 54 - для 3- этажных зданий;

  • 0,61; 0,54; 0,46 - для двух-, трех- и четырехэтажных блочных и секционных зданий соответственно;

  • 0, 9 - для двух - и одноэтажных зданий с мансардой;

  • 1,1 - для одноэтажных зданий.

  • С.

    1

    Общие положения по обеспечению теплоизоляционных и

    эксплуатационных показателей строительных изделий .................

    2

    2

    Проектирование теплоизоляционной оболочки зданий по теплотехническим показателями ее элементов …………………...

    5

    3

    Проектирование теплоизоляционной оболочки по теплопотерям

    здания на отопление ................................................................................

    10

    4

    Определение показателей теплоустойчивости……………………….

    12

    5

    Определение воздухопроницаемости ограждающих конструкций …

    13

    6

    Оценка влажностного режима ограждающих конструкций.................

    15

    7

    Энергетический паспорт здания ……………………………………….

    17

    ПРИЛОЖЕНИЕ А

    Перечень нормативных документов, на которые есть ссылки в нормах …………………………………………………………………..

    19

    ПРИЛОЖЕНИЕ Б

    Термины и определения понятий...........................................................

    20

    ПРИЛОЖЕНИЕ В

    Карта-схема температурных зон Украины ……………………………

    23

    ПРИЛОЖЕНИЕ Г

    Тепловлажностный режим помещений зданий и сооружений в

    отопительный период ...…………………………………………….......

    24

    ПРИЛОЖЕНИЕ Д

    Расчетное определение температуры помещений, которые не отапливаются …………………………………………………………..

    24

    ПРИЛОЖЕНИЕ Е

    Расчетные значения коэффициентов теплоотдачи внутренней,

    αв,и наружной,αн, поверхностей ограждающих конструкций …….

    25

    ПРИЛОЖЕНИЕ Ж

    Расчетные температуры наружного воздуха (для оценки температурного режима теплопроводных включений ограждающих конструкций, воздухопроницаемости и теплоустойчивости) ..…….

    25

    ПРИЛОЖЕНИЕ И

    Расчетное определение приведенного сопротивления теплопередаче ограждающих конструкций .........................…………………………...

    26

    ПРИЛОЖЕНИЕ К

    Влажностные условия эксплуатации материала в ограждающих конструкциях ............................................................................................

    39

    ПРИЛОЖЕНИЕ Л

    Расчетные теплофизические характеристики строительных материалов ………………………………………………………………

    40

    ПРИЛОЖЕНИЕ М

    Расчетное определение приведенного сопротивления теплопередаче светопроницаемых конструкций и температурного перепада конструкций в зависимости от коэффициента остекления .................

    52

    ПРИЛОЖЕНИЕ Н

    Расчетное определение удельных теплопотерь на отопление

    здания .............................................................…………..........................

    55

    ПРИЛОЖЕНИЕ П

    Расчетное определение амплитуды колебаний температуры

    внутренней поверхности при оценке теплоустойчивости ограждающих конструкций в летний период года .............………......

    59

    ПРИЛОЖЕНИЕ Р

    Расчетное определение амплитуды колебаний температуры воздуха

    помещения при оценке теплоустойчивости в зимний период ............

    61

    ПРИЛОЖЕНИЕ С

    Расчетное определение показателя теплоусвоения поверхностью

    пола ...........................................................................................................

    63

    ПРИЛОЖЕНИЕ Т

    Расчетное определение показателей воздухопроницаемости

    ограждающих конструкций .....................................................................

    64

    ПРИЛОЖЕНИЕ Ф

    Форма энергетического паспорта здания ..............................................

    66

    ПРИЛОЖЕНИЕ Ц

    Расчетный показатель компактности зданий ...........……………….....

    69

    studfiles.net

    Эффективность объема здания

    Или, компактность объема здания - интегральный показатель эффективности здания. Все остальные показатели компактности раскрывают разные стороны многообразных свойств здания, которые интегрированы в показателе объемной компактности. Характеризует эффективность решения строительного объема, внутреннего объема и отапливаемого объема здания.

    Строительный объем здания - объем здания посчитанный по внешней поверхности ограждающей конструкции здания. Внутренний объем - объем здания посчитанный по внутренней поверхности ограждающей конструкции здания. Отапливаемый объем здания может совпадать с внутренним объемом, а может составлять его часть.

    Коэффициент компактности объема здания - отношение площади наружного ограждения к отапливаемому, внутреннему или строительному объему. Показывает сколько квадратных метров наружного ограждения необходимо для создания единицы отапливаемого, внутреннего или строительного объема.

    В общем случае, чем больше объем здания, тем меньше этот коэффициент. При равных объемах здания коэффициент меньше у тех зданий, которые ближе по форме к шару или кубу. Максимально компактной является форма шара.

    Например, в СНиП 23-02-2003 показатель компактности здания нормирует следующим образом:

    • 0,25 — для 16-этажных зданий и выше.
    • 0,29 — для 10-15-эт. зданий.
    • 0,32 — для 6-9-эт. зданий.
    • 0,36 — для 5-эт. зданий.
    • 0,43 — для 4-эт. зданий.
    • 0,54 — для 3-эт. зданий.
    • 0,61; 0,54; 0,46 — для 2-, 3- и 4-эт. блокированных и секционных домов соответственно.
    • 0,9 — для 2-эт. и 1-эт. домов с мансардой.
    • 1,1 — для 1-эт. домов.

    ***

    Коэффициент эффективности использования объема здания по высоте – отношение отапливаемого объема к общей площади здания или отношение строительного объема к площади застройки. Является характеристикой приведенной высоты здания (учет высоты этажа здания).

    Например. Имеем - К = 5,8 и К = 6,8. Это приведенная высота этажей. Допустим, у вас первый этаж прямоугольный, а второй этаж мансардный со сложной кровлей крестообразными пересечениями частей кровли, мезонинами. В первом случае приведенная высота этажей может быть - 1 этаж 3 метра, а второй этаж – 2,8 метра. Во втором случае если первый этаж 3 метра, то приведенная высота второго этажа (к прямоугольнику) у вас получится 3,8 метра. Если вас это не устраивает, то можно поднять высоту первого этажа, можно наоборот изменить уклоны кровли и уменьшить приведенную высоту, например до К = 6,0.

    ***

    Компактность плана здания - усеченная форма объемной компактности.

    Коэффициент компактности здания в плане - отношение длины наружного периметра здания к общей площади или к площади застройки здания. В этом смысле максимально компактным будет здание имеющее план, приближающийся к форме круга или квадрата.

    sib-ecodom.ru

    Коэффициент остекленности фасада здания: правильный расчет 👍

    Для каждого здания на этапе проектирования выполняется теплотехнический расчет, состоящий из нескольких этапов. Вся информация и правила выполнения приведены в СНиП 23-02-2003 «Тепловая защита зданий».

    Важная часть теплотехнического расчёта – это подбор стеклянных ограждающих конструкций для зданий. Для получения требуемого результата этого рассчитывается коэффициент остеклённости фасада здания.

    Формула расчёта

    Коэффициент остеклённости фасада здания – это численное значение отношения суммарной площади всех светопрозрачных конструкций, к общей площади внешних стен здания включая светопрозрачные системы. Он обозначается латинской буквой f и рассчитывается по формуле:

    f=Bf/(Bw+Bf),

    Bf – сумма площадей светопрозрачных систем здания.

    Bw – сумма площадей внешних стен включая светопрозрачные системы здания.

    Важно! Часто ошибки допускаются в расчётах площади ограждающих конструкций. Надо учитывать все углы и переходы, делать развертку поверхности фасада.

    Полученное расчетное сравнивается с нормативным значением коэффициента остекленности фасада здания.

    Если расчетное значение коэффициента не превышает:

    • Для жилых домов 18%;
    • Для других сооружений 25%,

    то вид и плотность остекления подбирают со значением приведенного коэффициента теплопередачи больше требуемого:

    R0≥Rreq

    Если расчетное значение больше нормативных показателей, то для подбора остекления используется R0 — приведенное сопротивление теплопередачи:

    D≤3500, 0C×сут. – R0≥0.51

    3500≤D≤5200, 0C×сут. – R0≥0.56

    3500≤D≤7000, 0C×сут. – R0≥0.65

    Приведенный коэффициент сопротивление теплопередаче заполнений из стекла для фасадов бывает разный:

    Вид стекла Деревянные и ПВХ рамы, R0 Металлические рамы, R0
    Парные рамы из простого сдвоенного стекла 0,4
    Парные рамы со сдвоенным стеклом и мультифункциональным покрытием 0,55
    Отдельные рамы с заполнением из простого сдвоенного стекла 0,44
    Отдельные рамы с заполнением из сдвоенного мультифункционального стекла 0,57
    Зенитные фонари со сдвоенным остеклением из органического стекла 0,36
    Зенитные фонари с тройным остеклением из органического стекла 0,52
    Раздельно-спаренные рамы с заполнением из тройного простого стекла 0,55
    Раздельно-спаренные рамы с тройным мультифункциональным остеклением 0,6
    Пакет однокамерный из:Стекла простогоС жестким мультифункциональным покрытиемС мягким мультифункциональным покрытием  0,350,510,56  0,340,430,47
    Пакет двухкамерный из стекла:Простого с расстоянием 8 ммПростого с расстоянием 12 ммС жестким мультифункциональным покрытиемС мягким мультифункциональным покрытиемС жестким мультифункциональным покрытием и заполнением пространства между стеклами аргоном  0,50,540,580,680,65  0,430,450,480,520,53
    Однокамерный пакет в отдельных рамах из стекла:ПростогоС жестким мультифункциональным покрытиемС мягким мультифункциональным покрытиемС жестким мультифункциональным покрытием и заполнением пространства между стеклами пространства аргоном   0,560,650,720,69   0,50,560,60,6
    Пакет из двух камер в отдельных рамах из стекла:ПростогоС жестким мультифункциональным покрытиемС мягким мультифункциональным покрытиемС жестким мультифункциональным покрытием и заполнением аргоном   0,650,720,80,82   —-
    Парные рамы с двумя стеклоблоками по одной камере в каждом 0,7
    Отдельные рамы с двумя стеклоблоками по одной камере в каждом 0,75
    Две спаренные рамы с заполнением из простого стекла в 4 слоя 0,8

    Строго следуя порядку расчета и нормативным показателям, приведенным в таблице выше, можно точно рассчитать количество и качество остекления любого общественного и жилого здания.

    Похожие статьи

    bazafasada.ru

    Расчет теплоэнергетических параметров здания Геометрические показатели

    Общая площадь наружных ограждающих конструкций определяется по внутренним размерам здания.

    Общая площадь наружных стен(с учетом оконных и дверных проемов), м2, определяется как произведение периметра наружных стен по внутренней поверхности на внутреннюю высоту здания, измеряемую от поверхности пола первого этажа до поверхности потолка последнего этажа.

    ,

    где – периметр внутренней поверхности наружных стен этажа, м; –высота отапливаемого объема здания, м.

    = 160,624 = 3855 м2.

    Площадь наружных стен (без проемов), м2, определяется как разность общей площади наружных стен и площади окон и наружных дверей:

    ,

    где –суммарная площадь окон, определяется как сумма площадей окон (площадь окна считать по размерам проема).

    Для рассматриваемого здания = 694 м2.

    Тогда = 3855 - 694 = 3161 м2.

    В том числе для продольных стен 2581 м2;

    для торцевых стен – 580 м2.

    Площадь перекрытий теплого чердакам2, и площадь перекрытий теплого подвала, м2, равны площади этажаи рассчитываются по формуле

    === 770 м2.

    Общая площадь наружных ограждающих конструкций складывается из общей площади стен, площадей перекрытий теплого чердакаи теплого подвала, и определяется по формуле

    =++.

    Так как , формула приобретает следующий вид

    =+ 2= 3855 + 770 + 770 = 5395 м2

    Площадь отапливаемых помещений, м2, и площадь жилых помещений и кухонь, м2, определяются в соответствии с проектом:

    = 5256 м2;

    = 3416 м2.

    Отапливаемый объем здания, м3,определяется как произведение площади этажа, м2, на внутреннюю высоту, м, измеряемую от поверхности пола первого этажа до поверхности потолка последнего этажа.

    = 770·24 = 18480 м3.

    Коэффициент остекленности фасадов здания р определяют по формуле

    .

    Нормируемый коэффициент остекленности составляет = 0,18.

    Показатель компактности зданияопределяют из условий:

    .

    Нормируемый показатель компактности жилых зданий составляет =0,32. Таком образом, < , так как 0,29 < 0,32.

    Теплотехнические показатели

    Согласно СНиП II-3 приведенное сопротивление теплопередаче наружных ограждений , м2·С/Вт,должно приниматьсяне ниже требуемых значений , которые устанавливаются по таблице 1б* СНиП II-3 в зависимости от градусо-суток отопительного периода.

    При = 5014 °С·сут требуемое сопротивление теплопередаче равно для:

    стен = 3,2 м2·С/Вт;

    окон и балконных дверей = 0,54 м2·С/Вт;

    перекрытий теплого чердака = 4,71 м2·С/Вт;

    перекрытий теплого подвала = 4,16 м2·С/Вт.

    Приведенный трансмиссионный коэффициент теплопередачиздания, Вт/(м2·С), определяется по формуле

    ,

    где – коэффициент, учитывающий дополнительные теплопотери, связанные с ориентацией ограждений по сторонам горизонта: для жилых зданий= 1,13;

    ,,,,– площади соответственно стен, заполнений светопроемов (окон, фонарей), наружных дверей и ворот, покрытий (чердачных перекрытий), цокольных перекрытий, полов по грунту, м2;

    ,,,,– приведенные сопротивления теплопередаче соответственно стен, заполнений светопроемов (окон, фонарей), наружных дверей и ворот, покрытий (чердачных перекрытий), м2·С/Вт;

    n– коэффициент, принимаемый в зависимости от положения наружной поверхности ограждающей конструкции по отношению к наружному воздуху согласно СНиП II-3.

    Вт/(м2·С).

    Воздухопроницаемость наружных ограждений , кг/(м2·ч), принимают для стен, покрытий, перекрытий чердаков и подвалов, окон в деревянных переплетах и балконных дверей = 6 кг/(м2·ч)5, таблица 12.

    Требуемую кратность воздухообмена жилогоздания, ч-1, устанавливают из расчета 3 м3/ч удаляемого воздуха на 1 м2жилых помещений и кухонь7по формуле

    ,

    где –площадь жилых помещений и кухонь, м2;– коэффициент, учитывающий долю внутренних ограждающих конструкций в отапливаемом объеме здания, принимаемый равным 0,85; –отапливаемый объем здания, м3.

    .

    Приведенный(условный)инфильтрационный коэффициент теплопередачи здания, Вт/(м2·С), определяют по формуле

    ,

    Вт/(м2·С).

    Общий коэффициент теплопередачи здания, Вт/(м2·С), определяют по формуле

    ,

    = 0,544 + 0,556 = 1,1 Вт/(м2·С).

    studfiles.net

    Расчетный показатель компактности зданий

    

    programma-po-kursu-osnovi-vipuklogo-analiza-i-linejnogo-programmirovaniya-po-napravleniyu.htmlprogramma-po-kursu-radiotehnicheskie-metodi-i-sredstva-upravleniya-kosmicheskimi-apparatami-po-pravleniyu-010600.html

    Расчетный показатель компактности зданий Λ к зд. определяется по формуле:

    Λ к зд. = F ∑ = 14200,5 = 0,32 V h 43873,052

    где:

    F ∑ - общая площадь внутренних поверхностей внешних ограждающих конструкций, включающих (покрытия)верхнего этажа и перекрытия (пола) нижнего отапливаемого помещения, м2 ;

    V h - отапливаемый объём здания, что равняется объему, ограниченному внутренними поверхностями внешних ограждающих конструкций здания, м3;

    Показатель компактности Λ к зд. = 0,32 соответствует рекомендуемому значению для зданий.

    Геометрические, теплотехнические и энергетические показатели

    Таблица 3 (окончание)

    Показатели Обозначения и размерность показателя Нормативное значение показателя Расчетное (проектное) значение показателя Фактическое значение показателя Теплотехнические показатели I зона (п. 2.2, табл. 1) Приведенное сопротивление теплопередаче внешних ограждающих конструкций R ∑ пр, м2 К/Вт R норм., м2 К/Вт R расч., м2 К/Вт R факт., м2 К/Вт - Стен R ∑ пр нп 2,2 3,78 − - Окон и балконных дверей R ∑ пр сп о 0,6 0,6 − - Витражей R ∑ пр сп вт − − − - Фонарей R ∑ пр сп ф 0,45 0,45 − - Входных дверей, ворот R ∑ пр сп д 0,6 0,6 − - Покрытий R ∑ пр пк 5,35 5,50 − - Чердачных перекрытий (холодного чердака) R ∑ пр хч 2,2 5,50 − - Перекрытий теплых чердаков R ∑ пр тч − − − - Перекрытий над техподпольями R ∑ пр ц1 − − − - Перекрытий над неотапливаемыми подвалами и подпольями R ∑ пр ц2 − − − - Перекрытий над проездами и под эркерами R ∑ пр ц3 − − − - Полы по грунту R ∑ пр ц 2,0 4,75 − Энергетические показатели I зона (п. 3.3, табл. 4.5) R ∑ пр > R q min Удельная тепловая мощность q зд, кВт / м3 − − Максимально допустимое значение удельных тепловых затрат но отопление здания Е max кВт / м3 − − Класс энергетической эффективности − С С − Срок эффективной эксплуатации тепло- изоляционной оболочки и её элементов − − − − Соответствие проекта здания нормативным требованиям − − Да − Необходимость доработок проекта здания − − Нет −

    Классификация здания по энергетической эффективности

    Таблица 4

    Классы энергетической эффективности здания Разница в % расчетного или фактического значения удельных тепловых затрат q зд от максимального допустимого значения Е max [(q зд − Е max) / Е] 100% Рекомендации A минус 50 и меньше B от минус 49 до минус 10 C от минус 9 до плюс 5 D от плюс 6 до плюс 25 Е от плюс 26 до плюс 75 F плюс 76 и больше

    Заключения по результатам оценки энергетических параметров здания

    Таблица 5

    Класс энергетической эффективности здания – «С» соответствует нормативным требованиям. Паспорт заполненный: Организация ОДО «Институт «МАРИУПОЛЬПРОЕКТ» Адрес и телефон Украина, 87500, Донецкая область, г. Мариуполь, ул. Казанцева, дом 7Б, тел. (0629) 34-80-13 Ответственный исполнитель Главный инженер проекта Бохонко О.А.

    mpedagog.ru

    12ballov.mpedagog.ru

    Коэффициент компактности - Что бы написать, когда непонятно что написать — LiveJournal

    Оценка благоприятности пространственных условий административных районов проводилась по 5 рассчитанным показателям экспертным методом. Каждый коэффициент ранжирован по баллам: 1 наименее благоприятные условия, 2 средний уровень благоприятности пространственных усло¬вий, 3 наиболее благоприятные условия. В результате получены следующие количественные харак¬теристики:
    Обобщающим показателем стало среднее балльное значение по 5 факторам для каждого адми¬нистративного района. Полученные данные были вновь ранжированы по степени благоприятности. Административные районы с баллом 2,6 – с наиболее благоприятными пространственными условиями.
    Компактность территории каждой административнотерриториальной единицы Республики Беларусь оценивалась по результатам сравнения ее площади с площадью круга, равновеликого размерам ATE. Рассчитанные таким образом показатели принимают значения от 0 до 1, т. е. от самой некомпактной фигуры (близкой по форме к прямой линии) до самой компактной – круга. Степень компактности территории является одной из главных характеристик, способствующих равномерному пространственному развитию региона (размещение транспортных сетей, хозяйственных и природоохранных зон и объектов, уменьшение различий между центром и периферией, транспортных издержек, обеспечение территориальной доступности и др.).
    Установлено, что коэффициент компактности территории республики составляет 0,52, что является довольно высоким показателем по сравнению с другими странами, имеющими близкую по площади территорию (Норвегия – 0,07, Великобритания – 0,15, Италия – 0,28, Финляндия – 0,31, Германия – 0,38). Территории административных областей отличаются незначительной дифференциацией по этому показателю. Так, наиболее компактными являются территории Брестской и Гомельской областей (0,57 и 0,58 соответственно). Минимальное значение данного показателя отмечено в Могилевской области (0,51). Далее следуют Гродненская (0,54), Минская (0,55) и Витебская (0,56) области. Для территорий административных районов наблюдаются более существенные различия по степени компактности. Например, максимальный показатель компактности (0,81) имеют территории Свислочского, Кореличского и Ошмянского районов Гродненской области. Наименее компактными в территориальном отношении являются Брестский (0,50), Чечерский (0,52) и Бешенковичский (0,53) районы. Из 118 административных районов Беларуси в группу наименее компактных входят 10, со средним уровнем компактности – 80 и наиболее компактных – 28...

    Бесплатные игры смешарики для всех. Никаких регистраций и рекламы. Заходи и играй.

    Русско-казахский словарь

    ` 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 - = Backspace Tab q w e r t y u i o p [ ] \ Delete CapsLock a s d f g h j k l ; ' Enter Shift z x c v b n m , . /

    МФА:

    син.

    Основная словарная статья:

    Нашли ошибку? Выделите ее мышью!

    Короткая ссылка:

    Слово/словосочетание не найдено.

    В словаре имеются схожие по написанию слова:

    Вы можете добавить слово/фразу в словарь.

    Не нашли перевода? Напишите Ваш вопрос в форму ВКонтакте, Вам, скорее всего, помогут:

    Правила:

    1. Ваш вопрос пишите в самом верхнем поле Ваш комментарий..., выше синей кнопки Отправить. Не задавайте свой вопрос внутри вопросов, созданных другими.
    2. Ваш ответ пишите в поле, кликнув по ссылке Комментировать или в поле Написать комментарий..., ниже вопроса.
    3. Размещайте только небольшие тексты (в пределах одного предложения).
    4. Не размещайте переводы, выполненные системами машинного перевода (Google-переводчик и др.)
    5. Не засоряйте форум такими сообщениями, как "привет", "что это" и своими мыслями не требующими перевода.
    6. Не пишите отзывы о качестве словаря.
    7. Рекламные сообщения будут удалены. Авторы получают бан.

    Компактность - обзор | Темы ScienceDirect

    1.2 Расширение граничных значений - квазисимметрия, экстремальность

    Учитывая две топологически эквивалентные области, Ом , Ом ′, при каких условиях гомеоморфизм между их границами может быть расширен до квазиконформного отображения Ом на Ом ′? Наиболее прямо на этот вопрос можно ответить в случае жордановых областей. В 1956 году Бёрлинг и Альфорс [17] обнаружили, что необходимым и достаточным условием того, что возрастающий гомеоморфизм u ( x ) R на себя может быть расширен до квазиконформного отображения между верхними полуплоскостями, является квазисимметрия из и : существует ρ > 0, такое, что

    (2.1) 1ρ≤u (x + t) −u (x) u (x) −u (x − t) ≤ρ, x, t∈R.

    Чтобы доказать достаточность (2.1), Беллинг и Альфорс использовали следующую формулу для определения расширения f от u до { z = x + i y : y > 0} :

    (2.2) f (x + iy) = 12∫01 [h (x + ty) + h (x − ty)] dt + i2∫01 [h (x + ty) −h (x − ty) ] dt.

    Используя композиции с логарифмами, например, как в [158], условие Берлинга – Альфорса (2.1) можно переформулировать в терминах единичного диска Δ = {| z | <1}: Предположим, что h ( z ) является сохраняющим смысл гомеоморфизмом Δ на себя.Необходимым и достаточным условием продолжения h до квазиконформного отображения Δ на себя является квазисимметрия h : Существует такое ρ > 0, , что

    (2.3) 1ρ≤ | h (zeit) - h (z) h (z) −h (ze − it) | ≤ρ, если | z | = 1 и истинно.

    Идея экстремальности состоит в том, чтобы сделать K [ f ] как можно меньшим , то есть сделать f как можно более «почти конформным» с учетом рассматриваемого побочного условия, что в нашем случае будет заключаться в спецификации отображения на границе области.А именно, предположим, что Ом является жордановой областью, а функция h , заданная на ∂ Ом , имеет квазиконформное расширение до Ом . Пусть

    Q [h] = {f: fisa квазиконформное расширение htoΩ},

    и

    K0 = K0 [h] = inf {K [f]: f∈Q [h]}.

    Из аргумента компактности следует, что существует расширение K 0 -qc f 0 h до Ω . Мы называем f 0 экстремальным отображением (соответствует граничным значениям h ), а K 0 - экстремальной дилатацией . 1 Легко видеть, что K 0 и f 0 являются конформными инвариантами. Кроме того, поскольку инверсия отображения K -qc также является отображением K -qc, отсюда следует, что h −1 определяет такое же значение K 0 как h , и что f0−1 - экстремальное отображение для граничных значений h −1 .

    Пример 1.2.2

    ( Grötzsch [47]).При A ≥ 1, пусть

    R = {z = x + iy: 0

    Пусть h будет гомеоморфизмом ∂R на ∂R ′, так что каждая вершина R отображается на аналогично расположенную вершину R ′, а значения h свободны между вершинами. Тогда K 0 = A , и аффинное растяжение F A ( z ) = Ax + i y является однозначно экстремальным .

    Доказательство

    Это основной пример всей теории, а доказательство - классический пример метода «длина-площадь». Пусть w = f ( z ) будет квазиконформным расширением h . Для а.а. y , 0 < y <1, горизонтальный участок R отображается на кривую длиной, по меньшей мере, шириной R '; то есть, поскольку dw = fzdz + fz¯dz¯,

    Aa≤∫ | dw | ≤∫0α | fz + fz¯ | dx.

    Интегрирование по y , 0 < y <1,

    (2.4) Aa≤∫∫R | fz + fz¯ | dxdy.

    Якобиан f равен Jf (z) = | fz | 2− | fz¯ | 2> 0 п.в. Вводя множитель Jf (z) / Jf (z) в подынтегральное выражение (2.4) и используя неравенство Шварца,

    A2a2≤Aa∫∫R | fz + fz¯ | 2 | fz | 2− | fz¯ | 2dxdy .

    Следовательно,

    (2.5) Aa≤∫∫R | 1 + μf (z) | 21− | μf (z) | 2dxdy≤1 + k [f] 1 − k [f] a,

    или,

    K [f] ≥A.

    Таким образом, F A является экстремальным. Чтобы доказать, что F A является однозначно экстремальным, следует из (2.5). □

    Пример 1.2.3

    Обозначим двумерную меру Лебега множества S через | S |. Предположим | Ом | <∞. Пусть h будет ограничением F A до ∂ Ω . Тогда, как и в предыдущем примере, K 0 = A , и F A является уникальным экстремальным расширением . Доказательство проводится во многом так же, как в примере 1.2.1, с учетом длин изображений компонентов горизонтальных участков Ω .Обратите внимание, что в этом примере Ом может быть произвольной областью. Это не обязательно должна быть жорданова область, и она не должна быть ограниченной.

    Примечания. Расширение Бёрлинга – Альфорса (2.2) и, в более общем смысле, расширение, которое определяется линейной операцией над граничной функцией, можно использовать , но не , за исключением ограниченного класса граничных функций, для построения экстремального расширения ( см. пример 4.2.3).

    В проблеме квазиконформного отражения, которая подробно рассматривается Кюнау, граничные значения, для которых мы хотим определить экстремальное квазиконформное расширение до { z : | z | <1} - граничные значения на {| z | = 1} конформного отображения { z : | z | > 1}.

    вектор - Расчет округлости / компактности многоугольника?

    В дополнение к формуле округлости, описанной радуксжу в его ответе и других, таких как отношение площади многоугольника к площади его минимального ограничивающего круга - ST_Area (geom) / (ST_Area (ST_MinimumBoundingCircle (geom)) as rnd_check в PostGIS: я считаю, что часто помогает проверить количество вершин / точек в «подозрительной» геометрии - ST_NPoints (geom) в PostGIS.

    То, что я делаю, отличается от того, что вы описываете, но я считаю, что фильтр NPoints помогает различать земельные участки (которые, конечно, могут быть длинными и тонкими) и реки и другие длинные узкие природные объекты.Есть странно длинный, тощий участок земли, граничащий с рекой, но именно проверка аномалий - вот почему нам платят большие деньги (HA!): У них всегда есть одна сторона (по крайней мере), которая простирается на значительную часть длины объекта, так что работа сделана.

    Кроме того, очень редко (в моем рабочем процессе) отсутствует какой-либо пространственный идентификатор, который нельзя использовать, и в любом случае большая часть моей работы настроена так, что мы анализируем `` дельту '' (изменения во времени ), поэтому, если данные в T = 0 чистые и никто не вводил «отрицательных улучшений» для T ∈ [0, t-1], то дельта для всего состояния для T = t | t-1 может быть выполнена пополам. день.

    Множество точек в длинной и тонкой вещи, в которой нет ни одной линии, которая ... вероятно, река.

    Водохранилище дендритной формы, безусловно, поставило бы под сомнение это предположение, но вполне вероятно, что фильтрация по общей длине формы может дать результаты, если вся река представляет собой один многоугольник (нам должно быть так повезло) или найти количество путей от от «узкого» конца к толстому (количество ветвей).

    Озеро против парка ... Я бы попытался сделать это с помощью аэрофотоснимков / спутников, учитывая мои коллеги: способ более простая проблема - использовать классификатор земли / воды, где известен проверяемый регион, чем пытаться идентифицировать и извлечь водную область из изображения, где местоположение воды неизвестно.

    Я также нашел этот ответ (на другой вопрос) очень полезным для различения длинных тонких черт.

    Сравнение и оценка показателей на JSTOR

    Абстрактный

    Компактность географической формы вызывает озабоченность в таких контекстах, как морфология города, политическое районирование и точность значений счетных единиц. Целью данной статьи является сравнение, категоризация и оценка различных методов, предлагаемых для измерения компактности.Обзор предложенных показателей компактности привел к выделению четырех категорий, основанных на: 1) измерении площади периметра, 2) отдельных параметрах связанных кругов, 3) прямом сравнении со стандартной формой и 4) разбросе элементов площади формы. . В целом, для выборки округов США были рассчитаны одиннадцать индексов и сравнивались их частотные распределения. Кроме того, были выявлены сходства и различия в единицах высокой, средней и низкой компактности. Внутри каждой категории индексы демонстрировали значительное сходство, в то время как значительные различия были очевидны от категории к категории.Эти различия предполагали разницу в точности, с которой индексы измеряют компактность. Была выдвинута гипотеза, что измерения, основанные на разбросе элементов площади формы, обеспечат наиболее точную меру, поскольку они учитывают форму в целом, а другие индексы - нет. Определение точности, с которой каждый индекс измеряет компактность, подтвердило эту гипотезу. Было обнаружено, что индексы, основанные на прямом сравнении со стандартной формой, имеют аналогичную точность и, следовательно, также считаются подходящими показателями компактности.Эти меры, основанные на измерении площади периметра и отдельных параметров связанных кругов, были определены как значительно менее точные меры компактности.

    Информация о журнале

    Geografiska Annaler, Series B, является престижным и международным в журнале публикуются статьи, охватывающие все теоретические и эмпирические аспекты человеческая и экономическая география. У журнала нет конкретного регионального профиля, но некоторое внимание уделяется исследованиям из стран Северной Европы, а также из страны Балтийского моря.JSTOR предоставляет цифровой архив печатной версии Geografiska. Annaler, Series B: Human Geography. Электронная версия Географиска Annaler, Series B: Human Geography доступен по адресу http://www.interscience.wiley.com. Авторизованные пользователи могут иметь доступ полный текст статьи на этом сайте.

    Информация об издателе

    Основываясь на двухвековом опыте, Taylor & Francis за последние два десятилетия быстро выросла и стала ведущим международным академическим издателем.Группа издает более 800 журналов и более 1800 новых книг каждый год, охватывающих широкий спектр предметных областей и включая журнальные издания Routledge, Carfax, Spon Press, Psychology Press, Martin Dunitz и Taylor & Francis. Тейлор и Фрэнсис полностью привержены делу. на публикацию и распространение научной информации высочайшего качества, и сегодня это остается первоочередной задачей.

    (PDF) Современные меры компактности и округлости

    1334 р.Сантьяго и Э. Брибеска

    [27] С. К. Ли, Ю. Ван и Э. Т. Ли. Мера компактности цифр -

    итт. В конференции IEEE Region 5, Annual Technical

    и семинаре по лидерству, страницы 103–105, 2004 г.

    [28] М. Д. Левин. Видение в человеке и машине. McGraw-Hill,

    USA, 1985.

    [29] S. Loncaric. Обзор методов анализа формы. Образец

    Распознавание, 31 (8): 983–1001, 1998.

    [30] Н. МакЛауд. Геометрическая морфометрия и геологическая форма -

    системы классификации.Earth-Science Reviews, 59: 27–47, 2002.

    [31] В. Мецлер, Т. Леманн, Х. Бинерт, К. Моттаги и

    К. Спитцер. Новый метод количественной оценки деформации формы

    , применяемый для тестирования биосовместимости. Журнал ASAIO, 45 (4): 264–

    271, 1999.

    [32] Р. Г. Ниеми, Б. Грофман, К. Карлуччи и Т. Хофеллер. Mea-

    обеспечивает компактность и роль стандарта компактности в

    - тесте на партизанский и расовый джерримандеринг. Journal of Pol-

    itics, 22 (4): 1155–1181, 1990.

    [33] Т. Павлидис. Алгоритмы анализа формы контуров и волн -

    формы. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine

    Intelligence, PAMI-2 (4): 301–312, 1980.

    [34] М. Пеура и Дж. Ииваринен. Эффективность описания простой формы -

    торс. В: К. Арчелли, П. Корделла и Дж. Саннити ди Баха, редакторы,

    «Успехи в визуальном анализе форм», страницы 443–451. Мировая наука

    , Сингапур, 1997.

    [35] Р.М. Рангайян, Н.М. Эль-Фарамави, Дж. Э. Л. Десуателс и

    О. А. Алим. Меры остроты и формы для классификации опухолей молочной железы

    . IEEE Trans. по медицинской визуализации, 16 (6): 799–

    810, 1997.

    [36] A. Rosenfeld. Компактные фигуры в цифровых фотографиях. IEEE Trans.

    Системы, человек и кибернетика, 4: 221–223, 1974.

    [37] П. В. Санкар и Э. В. Кришнамурти. О компактности

    подмножеств цифровых снимков. Компьютерная графика и изображения

    Processing, 8: 136–143, 1978.

    [38] Л. Г. Шапиро и Г. К. Стокман. Компьютерное зрение. Prentice

    Hall, Upper Saddle River, Нью-Джерси, США, 2001.

    Определение компактности в Медицинском словаре

    В нечетких топологических пространствах компактность была впервые введена Чангом [17], но к настоящему времени хорошо известно, что компактность по Чангу не удовлетворяет свойству Тихонова. Точно так же влияние компактности на динамическую прочность геоматериалов очевидно очевидный; при уплотнении объемная плотность увеличивается, что увеличивает динамическую прочность и замедляет развитие накопленной пластической деформации (Li, 2013; Li, Chen, & Jiang, 2013).«Капитальные затраты будут существенно сокращены благодаря его компактности. Эксплуатационные расходы также будут снижены в результате сокращения транспортных расходов. Исследования показали, что компактность виноградных гроздей играет важную роль в подверженности грозди гнилью (см. Фото внизу слева). Построенный на совершенно новой платформе транспортного средства, он приносит пользу. из всех преимуществ Efficient Modular Platform 2 (EMP2): компактность, снижение веса, универсальность и сочетание наиболее эффективных вариантов двигателей - всего 133 г / км CO2, а также высочайшее качество сборки.Келлер возражает, что, чтобы встать на сторону истцов, «штатам неизбежно придется игнорировать многие другие традиционные факторы перераспределения районов, такие как компактность, непрерывность [и] сохранение целостности сообществ». Кистлер провел обширный анализ методом конечных элементов для оптимизации конструкции и структуры, так что собственные частоты около 3 кГц достигаются, несмотря на компактность прибора. Он представляет собой значительный шаг в достижении высокой мощности и компактности. 'Обладая компактностью, низким энергопотреблением, высокой точностью и помехозащищенностью, он еще раз демонстрирует научно-исследовательскую компетенцию QST мирового уровня.LightRider сохраняет компактность, высокую мощность и скорость I-Ped2, добавляя при этом элемент скрытности для ночной езды. Утверждается, что устройства снижают энергопотребление и улучшают компактность всей системы для повышения энергоэффективности. Благодаря компактной конструкции IRB 1200 в первую очередь предназначен для обработки материалов и обслуживания машин, требующих гибкости, простоты использования, компактности и короткого времени цикла при сохранении больших рабочих диапазонов.

    Комплексный прогноз на 78 линиях клеток человека показывает жесткость и компактность димеров факторов транскрипции

    1. Шьям Прабхакар1
    1. 1 Вычислительная и системная биология, Институт генома Сингапура, Сингапур 138672, Сингапур;
    2. 2 Факультет математики, информатики и механики Варшавского университета, 02-097 Варшава, Польша;
    3. 3 Отдел вычислительной молекулярной биологии, Институт молекулярной генетики Макса Планка, 14195 Берлин, Германия;
    4. 4 Лаборатория структурной биохимии, Институт генома Сингапура, Сингапур 138672, Сингапур;
    5. 5 Гуанчжоу Институт биомедицины и здравоохранения Китайской академии наук, Гуанчжоу 510530, Китай
    • ↵6 Нынешний адрес: Департамент науки и инженерии биосистем, ETH Zürich и SIB Swiss Institute of Bioinformatics, CH-4058 Базель, Швейцария.

    Аннотация

    Связывание факторов транскрипции (TF) с их специфическими мотивами в регуляторных областях генома обычно изучается изолированно. Однако для выяснения механизмов регуляции транскрипции важно определить, какие ТФ связывают ДНК. совместно в виде димеров и сделать вывод о точной природе этих взаимодействий.Пока только небольшое количество таких димерных комплексы известны. Здесь мы представляем алгоритм для прогнозирования димеризации TF-TF, специфичной для конкретного клеточного типа, на ДНК на большом шкала с использованием данных гиперчувствительности к ДНКазе I из 78 линий клеток человека. Мы представили вселенную возможных комплексов ТФ. с помощью соответствующих им комплексов мотивов, и проанализировали их появление на сайтах гиперчувствительности к ДНКазе I, специфичных для клеточного типа. На основе ∼1.4 миллиарда тестов на обогащение комплекса мотивов, мы предсказали 603 очень значимых димера TF, специфичных для клеточного типа, подавляющее большинство из которых являются новыми. Наши прогнозы включали 76% (19/25) известных димерных комплексов и показали значительную совпадают с экспериментальной базой данных белок-белковых взаимодействий. Их также независимо поддержали эволюционные сохранение, а также количественные вариации в паттернах переваривания ДНКазы I.Примечательно, что известные и предсказанные димеры ТФ почти всегда были очень компактными и жестко разнесенными, что позволяет предположить, что ТФ димеризуются в непосредственной близости от своих партнеров, что приводит к строгим ограничениям на структуру ДНК-связанного комплекса. В целом, наши результаты показывают, что открытость хроматина профили с высокой степенью предсказуемости взаимодействий ТФ-ТФ, специфичных для клеточного типа. Более того, кооперативная димеризация ТФ, по-видимому, широко распространенное явление, при котором множественные комплексы ТФ предсказываются в большинстве типов клеток.

    Факторы транскрипции (TF) обычно связывают геном человека в кластерах с образованием регуляторных комплексов (Berman et al. 2002). Однако о точных биохимических детерминантах связывания кластерного ТФ известно немного. Более того, способность ТФ, которые имеют относительно низкую специфичность последовательности in vitro для связывания с высокой специфичностью in vivo, являются одним из давних парадоксы регуляторной геномики.

    Одно из объяснений вышеупомянутых наблюдений обеспечивается открытостью фокального хроматина на регуляторных элементах, что привлекает несколько TF к одному и тому же участку геномной ДНК, и дополнительно усиливается их совместным связыванием. Такая непрямая кооперативность между проксимальными сайтами связывания в основном неспецифична, поскольку в принципе применима к любой паре TF (Adams and Workman 1995). Более того, такие cobinding TF подчиняются только «нечеткому» пространственному ограничению близости (Hannenhalli and Levy 2002; Yu et al.2006 г.).

    Другой биохимический механизм - прямая кооперативность , что подтверждается гомо- или гетеродимеризацией определенных пар TF на ДНК. Обратите внимание, что этот механизм также применяется к комплексы высшего порядка из трех и более ТФ. Однако для простоты в дальнейшем мы будем называть ТФ только «димерами». Интуитивно можно было бы предположить, что такие димерные комплексы должны связывать ДНК с жесткими или полужесткими промежутками (в отличие от переменных или нечеткое расстояние) из-за стерических ограничений, налагаемых межбелковым взаимодействием.Однако реальная распространенность Ограничения интервалов in vivo остаются неизвестными из-за отсутствия исчерпывающих данных. Важные примеры прямого сотрудничества включают гомотетрамер p53 (TP53) (Friedman et al. 1993), гетеродимер NF-κB (NFKB) (Chen et al. 1998a), различные димеры bHLH (De Masi et al. 2011), димеризацию SOX2-POU5F1 (OCT4) в эмбриональных стволовых клетках (Chen et al. 2008) и димеризация AR-FOXA1 в клетках рака простаты (Wang et al. 2011). Очевидно, что связывание димерных комплексов TF с ДНК является центральным элементом регуляции генов во многих хорошо изученных биологических контекстах.В дополнение к своей роли в содействии кластерам TF, прямое сотрудничество обеспечивает простое разрешение парадокса связывания специфичность. Однако мало что известно об общей степени и тканевой специфичности димеров TF в геноме человека.

    Здесь мы представляем метод всестороннего прогнозирования димеризации TF, специфичной для клеточного типа, на основе мотивов сродства TF и Профили гиперчувствительности к ДНКазе I в 78 типах клеток человека (Консорциум проекта ENCODE 2011).Уникальным образом наш подход может моделировать статистику перекрывающихся мотивов. Как мы покажем ниже, перекрытие мотивов - это особенность большинство димеров TF, и поэтому эта возможность является значительным улучшением по сравнению с существующими методами. Подтверждаем точность наши прогнозы разными способами, включая сравнение с крупномасштабными экспериментальными данными (Ravasi et al. 2010). Основываясь на нашем методе, мы получаем новое представление о распространенности и масштабах прямого кооператива TF, а также о жесткости и компактность таких взаимодействий.

    Наш метод основан на анализе обогащения пар мотивов на определенных расстояниях в гиперчувствительных сайтах, специфичных для определенного типа клеток. Таким образом, он отличается от нескольких существующих подходов к биоинформатике, которые направлены на выявление нечетко разнесенных ко-связываний пар TF, т.е. косвенное сотрудничество (Qian et al. 2005; He et al. 2009; Bais et al. 2011; Myšičková and Vingron 2012). Недавно Whitington et al. (2011) описали метод, который, подобно нашему, предсказывает димеризацию TF-TF на основе обогащения жестко разнесенных пар мотивов.Однако этот подход требует данных ChIP-seq для одного из потенциально взаимодействующих TF. Напротив, наш подход более широко применимо, поскольку для каждого типа клеток требуется только один экспериментальный набор данных. Следовательно, наши предсказания димера TF – TF превзошли таковые у Whitington et al. (2011) более чем в 10 раз, а количество предсказанных сайтов связывания димеров в регуляторных элементах было более чем в более чем раз. из 100.

    Данные

    ChIP-seq также использовались для предсказания кооперативности TF Wang et al.(2012), которые тестировали неслучайно расположенные пары мотивов в пиках связывания. Последний метод больше всего подходит для обнаружения нечетких разнесенные взаимодействия TF – TF. Следовательно, результирующие прогнозы по своей природе отличаются от тех, которые мы представляем здесь.

    Результаты

    Обзор метода

    Чтобы избежать дублирования в наших выводах, мы учли сходство между некоторыми из 78 типов клеток человека путем кластеризации. их профилями гиперчувствительности к ДНКазе I по всему геному (дополнительный рис.1; см. Методы). Отрадно, что в результате дендрограмма воспроизводила ожидаемую иерархию развития. Например, клетки крови образовали единый суперкластер, который разделяется на лимфоидную и миелоидную ветви. Лимфоидный набор далее делится на подкластеры Т-клеток и В-клеток, а миелоидные установлен на мегакариоцитарные лейкозы (K562, CMK) и миелобластоидные клетки (моноциты CD14 + и промиелоцитарные лейкозы, HL-60 и NB4).Мы вручную установили пороговые значения для дендрограммы типов ячеек (см. Методы), чтобы определить 41 отдельный кластер, которые мы впредь будем использовать. называются «типами клеток».

    964 мотива позвоночных в TRANSFAC Professional (Wingender et al. 1996) использовали в качестве моделей специфичности связывания TF, что дало 465130 потенциальных пар мотивов. Центральное предположение нашего метода заключается в том, что димерные комплексы TF будут сопоставляться ограниченным образом, когда они кооперативно связаны с ДНК.Следовательно, Сайты связывания генома взаимодействующих ТФ должны образовывать жесткие комплексы мотивов , которые мы определяем как пары мотивов с фиксированной относительной ориентацией и смещением (смещение между левыми краями мотивов). Поэтому мы протестировали все возможные компактные комплексы мотивов (расстояние между мотивами ≤50 п.н.; см. Методы) каждой пары мотивов для обогащения. в областях открытого хроматина, специфичных для каждого из 41 типа клеток.

    Для количественной оценки обогащения мы подсчитали количество экземпляров комплекса мотивов в каждом наборе гиперчувствительных клеток, специфичных для определенного типа клеток. сайтов, а затем сравнивается с фоновой моделью на основе количества экземпляров в объединенном наборе гиперчувствительных сайтов. от всех типов клеток (рис.1А, Б). Значимость обогащения оценивалась с использованием биномиального распределения после корректировки о различиях в частоте совпадения мотивов между наборами переднего и заднего планов (см. Методы). Действительность наших Статистический подход подтверждается наблюдением, что наши значения комплексного обогащения P соответствуют нулевому математическому ожиданию на четыре порядка величины и являются, во всяком случае, умеренно консервативными (рис. 1C).

    Рисунок 1.

    Идентификация чрезмерно представленных комплексов мотивов, специфичных для клеточного типа. ( A ) Пример чрезмерно представленного комплекса мотивов, специфичных для клеток LNCaP (рака простаты). Количество экземпляров мотива AR – FOXA1 комплексы в LNCaP-специфичных гиперчувствительных сайтах (красные столбцы) как функция смещения мотива. Серые полосы обозначают ожидание на основе фонового набора всех гиперчувствительных сайтов (см. Методы).Смещения в интервале [−9, 7] соответствуют комплексам с перекрывающимися мотивами. Указываются смещения, запрещенные из-за чрезмерного перекрытия мотивов (см. Методы). Планки погрешностей соответствуют до P = 0,05 после поправки Бонферрони. Комплекс со смещением 11, отмеченный звездочкой, был единственным перепредставленным. в гиперчувствительных сайтах, специфичных для LNCaP; указано его скорректированное по Бонферрони значение P .( B ) Примеры комплексов мотивов AR-FOXA1 на трех разных отстояниях; ( C ) График Q-Q наблюдаемого и ожидаемого log 10 P -значений обогащения комплекса мотивов во всех ~ 1,4 миллиарда проверенных гипотез. ( Врезка ) Увеличение первых 10 декад графика Q-Q. Вычисленные значения P соответствуют нулевому ожиданию за первые четыре десятилетия, что указывает на соответствующий выбор статистической модели.

    Комплексы мотивов, показывающие статистически значимое обогащение ( P <0.05 после поправки Бонферрони) были признаны свидетельством кооперативности ТФ, специфичной для определенного типа клеток. Применение подход для всех ∼1,39 × 10 9 мотивов и комбинаций клеточных типов дал 5233 значительно перепредставленных комплекса мотивов (дополнительная таблица 4). Например, мы обнаружили очень значимый комплекс мотивов AR-FOXA1 в клеточной линии рака простаты LNCaP ( P = 8,1 × 10 -134 ) (рис. 1A, B), что указывает на широко распространенную димеризацию AR-FOXA1 в регуляторных элементах рака простаты. (Ван и др.2011). Обратите внимание, что комплекс мотивов был обогащен только в одном точном смещении, что указывает на жесткую, сильно ограниченную гетеродимерную структуру. состав.

    Поскольку база данных мотивов часто содержит несколько мотивов для одного TF, кооперативное связывание одной пары TF часто привело к обогащению множеством эквивалентных комплексов мотивов. Поэтому мы сгруппировали 5233 чрезмерно представленных комплекса мотивов. по сходству, так что каждый кластер представляет собой отдельный прогноз прямого физического взаимодействия в связывании ТФ-ДНК (Дополнительный Таблица 4; см. Методы).Кластеризация дала 603 различных прогноза, охватывающих 30 из 41 типа клеток (73%). Каждый кластер был присвоено значение P его наиболее значительному комплексу мотивов, который мы называем комплексом мотивов сигнатуры . Большинство типов клеток характеризовались множественными димерами ТФ, при этом 15 типов клеток имели не менее 10 предсказаний (Дополнительная информация Таблица 3). С точки зрения ТФ, мы заметили, что из 350 кластеров похожих мотивов (см. Методы), 129 участвовали. по крайней мере в одном предсказании.

    Количество известных димеров TF сложно определить количественно, поскольку доказательства разбросаны по большому количеству публикаций. с описанием отдельных случаев. Мы вручную составили список из 25 известных примеров прямого взаимодействия в связывании ДНК с существующая биохимическая литература (дополнительная таблица 1). Хотя этот список, возможно, неполный, тем не менее вероятно, что количество наших 603 предсказаний превышает количество известных комплексов ТФ-ТФ-ДНК более чем на порядок.

    Прогнозы с наивысшим рейтингом включают известные примеры кооперативности TF

    Все 10 наиболее статистически значимых прогнозов кооперативности совпадают с известными комплексами TF (рис. 2). Более того, предсказанный тип клеток также соответствовал предыдущим исследованиям в большинстве случаев. Например, известный кооперативное взаимодействие POU5F1 (OCT4) с SOX2 (Ambrosetti et al.1997; Chen et al. 2008), который является центральным элементом плюрипотентности эмбриональных стволовых клеток, занял четвертое место и был предсказан для правильного типа клеток. Обратите внимание, что мотив гетеродимера OCT4-SOX2 иногда ошибочно аннотируется в базах данных как мотив мономера OCT4 или SOX2 из-за его высокая распространенность в сайтах связывания OCT4 и SOX2. Также обратите внимание, что мономеры, участвующие в кооперативном связывании, обычно являются прогнозируется только на уровне TF-семейства, т.е.е., «OCT» или «SOX», поскольку TF в семействе паралогов обычно связываются очень схожими Последовательности ДНК. Таким образом, необходимы дополнительные знания предметной области или анализ выражений, чтобы точно определить, какой репрезентативный каждого семейства TF участвует в ДНК-связанном комплексе (см., например, Carroll et al. 2005). Иногда предварительные знания могут изменить интерпретацию идентичности TF в димерном комплексе. В большинстве случаев это реинтерпретация просто включает замену одного паралогичного ТФ на другой.Однако в исключительных случаях, например, при использовании электронного блока мотивов на рисунке 2, TF, подразумеваемые предсказанными парами мотивов, не паралоги фактическим TF, связывающим мотив (основная спираль-петля-спираль димеры).

    Фигура 2.

    Топ-10 прогнозируемых комплексов мотивов с рейтингом P -значение. ( Средний ) Ниже каждый комплекс мотивов, расположение лежащих в его основе отдельных мотивов обозначено красными и синими линиями.( Left ) Для каждого комплекса мотивов обогащенные типы клеток разделяются символами «+». Количество экземпляров комплекса мотивов в сверхчувствительных также указаны сайты, специфичные для каждого типа клеток. Значение P дается для наиболее значимого прогноза для указанных типов ячеек. ( Right ) Димер TF, который связывает комплекс мотивов, с цитированием в литературе.

    В целом, 19 из 25 известных димеров TF (дополнительная таблица 1) присутствовали в наших прогнозах, что позволяет предположить, что наш метод имеет чувствительность 76%.Это число следует рассматривать как нижнюю границу, поскольку некоторые ТФ из набора известных димеров могут не экспрессироваться в типах клеток, рассмотренных в нашем исследовании. Примечательно, что наш 36-й комплекс мотивов, NFAT – AP-1 ( P = 2,1 × 10 −40 , http://bioputer.mimuw.edu.pl/papers/tfdimers/), соответствует NFAT – FOS– Тример JUN, который, как известно, синергетически регулирует несколько генов иммунного ответа (Chen et al. 1998b). Этот тример был предсказан нашим алгоритмом, потому что последовательность, распознаваемая димером FOS-JUN (AP-1), присутствовала в виде одиночный мотив (инвентарный номер M00926) в TRANSFAC.

    Прогнозируемые взаимодействия значительно перекрывают предыдущие систематические проверки TF – TF

    Чтобы проверить наши предсказания по совместному связыванию с экспериментальными данными в крупном масштабе, мы перекрыли их атласом. из 5238 человеческих белок-белковых взаимодействий (ИПП) между факторами транскрипции. ИПП были выведены из двугибридных млекопитающих. анализы и другие формы экспериментальных доказательств (Ravasi et al.2010). Важно отметить, что, даже если бы наши прогнозы были совершенно точными, можно было бы ожидать только их часть. присутствовать в наборе PPI, поскольку существующие экспериментальные методы имеют ограниченную чувствительность. Например, двугибридный Расчетная чувствительность анализа составляет 25% (Ravasi et al. 2010). Точно так же, даже если бы наши прогнозы охватывали каждое истинное взаимодействие, мы все равно ожидали бы, что они будут включать только часть PPI из-за ложных срабатываний в последнем.Например, уровень ложного обнаружения двугибридных млекопитающих анализ составляет ∼53%. Более того, только подмножество комплексов TF-TF в наборе PPI, вероятно, связывает ДНК с обеими субъединицами. Тем не менее, мы обнаружили очень значимое совпадение ( P = 1,2 × 10 −82 ; см. Методы) с атласом.

    Мы также сравнили наши прогнозы с кооперативными взаимодействиями, выведенными из анализа мотивов данных ChIP-seq (Whitington et al.2011). Мы сгруппировали 59 комплексов мотивов, специфичных для определенного типа клеток человека, о которых сообщили Whitington et al. (2011) точно так же, как наши комплексы были сгруппированы, и получили 44 неизбыточных прогноза. Из этих 44 предсказаний 29 были опубликованы. в типах клеток, для которых мы получили данные DNase-seq. Мы обнаружили, что девять из этих 29 (31%) также были предсказаны с помощью нашего метода. по крайней мере в одном типе клеток, и 7/29 (24%) были предсказаны нашим методом в точно таком же типе клеток (см. Методы).Таким образом, существует значительное ( P = 2,6 × 10 −23 ), хотя и неполное, перекрытие между двумя наборами прогнозов. Помимо ложных срабатываний и отрицательных результатов в двух взаимодействиях наборы, одной из возможных причин ограниченного перекрытия является то, что большинство димеров TF-TF, предсказанных Whitington et al. (2011) были предсказаны связывание в <30 местах генома. Наш метод, хотя и является более общим, чувствителен только к димерам TF – TF. с широко распространенным связыванием, поскольку он не выигрывает от точности данных ChIP-seq.Это различие подчеркивается наблюдение, что наши 603 предсказанных димера TF, по оценкам, связываются в 450 652 местах всего генома. Напротив, предсказания кооперативности ТФ человека в Whitington et al. (2011) охватывают 1821 геномный сайт.

    Плотность разрезанной ДНКазы I независимо поддерживает предсказанные физические взаимодействия

    При прогнозировании димеров TF мы не использовали всю информацию, содержащуюся в данных DNase-seq.В частности, мы проигнорировали вариации в высоте пика ДНКазы-seq - все гиперчувствительные участки считались эквивалентными. Следовательно, мы ожидаем ложноположительного комплексы мотивов должны быть распределены случайным образом относительно высоты пика. Напротив, действительно совместные комплексы мотивов должны показывают перекос в сторону «более высоких» пиков сверхчувствительности. Это связано с тем, что кооперативность усилит связывание ТФ-ДНК и, следовательно, повышают открытость хроматина в среднем (Boyle et al.2011; Pique-Regi et al. 2011). Это открывает еще одну возможность для независимой проверки наших прогнозов - мы могли бы проверить каждый предсказанный димер TF – TF на предмет склонность к более высоким пикам сверхчувствительности. Обратите внимание, что в этом подходе к валидации нет цикла, поскольку мы тестируем для перекоса высоты пиков в наборе сайтов гиперчувствительности к ДНКазе I, а не между пиками и остальной частью генома.

    Для иллюстрации снова рассмотрим комплекс мотивов AR – FOXA1.Мы предсказали, что AR – FOXA1 будет связываться кооперативно в 690 местах. внутри LNCaP-специфичных гиперчувствительных сайтов, причем два отдельных мотива смещены на 11 п.н. Мы построили среднюю плотность профиль ДНКазы I разрезает в кооперативно связанных местах путем агрегации по этим 690 сайтам (см. Методы). Для сравнения, мы рассмотрели 1909 экземпляров комплекса мотивов AR – FOXA1 с «неправильным» интервалом (смещение мотива между 12 и 21 п.н.) в пределах тот же набор гиперчувствительных сайтов.Если два TF действительно связываются кооперативно при предсказанном смещении мотива, эта кооперативность приведет к более сильному среднему связыванию TF-ДНК на сайтах с правильным расположением мотивов по сравнению с сайтами с неправильным интервал. Следовательно, мы ожидаем, что плотность разрезов будет больше на 690 правильно расположенных точках по сравнению с 1909 годом. неправильно расположенные сайты. Это действительно так в центральном окне в 200 п.н. (рис.3A) ( P = 1,3 × 10 −13 ). Наше исследование профилей плотности разрезов других известных димеров ТФ показало ту же тенденцию (данные не показаны).

    Рисунок 3.

    ДНКаза I сокращает плотность около предсказанных и неправильно расположенных комплексов мотивов. ( A ) Пример AR – FOXA1. Среднее количество разрезов ДНКазы I в LNCaP-специфичных гиперчувствительных сайтах показано поблизости. экземпляров комплекса мотивов AR – FOXA1.(Красная кривая) Плотность разрезания ДНКазы I, усредненная по 690 случаям предсказанного AR – FOXA1 motif комплекс (мы предсказываем, что гетеродимер AR-FOXA1 связывается в этих местах в клетках LNCaP). (Черная кривая) Плотность разреза DNase I усреднено по 1909 случаям неправильно расположенных комплексов мотивов AR-FOXA1 (шире, чем прогнозируемое расстояние на 1-10 п.н.). Плотность разрезания ДНКазы I значительно выше в пределах ± 100 п.н. от предполагаемых сайтов связывания гетеродимера.( B ) Аналогично A : плотность разрезания ДНКазы I, усредненная по 54 предсказанным комплексам мотивов, которые не продемонстрировали значительного обогащения ДНКазой. Я сокращаюсь при индивидуальном анализе (см. Методы).

    Мы повторили сравнение профилей плотности разрезания ДНКазы I на рис. 3А для всего набора из 603 комплексов сигнатурных мотивов и обнаружили, что как группа они вместе показали ожидаемую плотность разрезов. обогащение ( P <10 −300 ).На индивидуальном уровне 91% предсказанных кооперативных взаимодействий (549/603) показали статистически значимое обогащение. в DNase I сокращается после корректировки для множественного тестирования (FDR <0,05). Таким образом, большинство предсказанных нами димеров были независимо подтверждено тестом на плотность разреза.

    Чтобы получить более полное представление об оставшихся 54 (603-549) предсказанных комплексах мотивов, которые были отвергнуты этим тестом, мы усреднили их общий профиль среза DNase I и сравнили его с профилем на 540, соответствующем неправильно расположенному комплексы.Обнадеживает то, что мы снова обнаружили значительное локальное повышение доступности ДНКазы I (рис. 3B) ( P = 0,019), предполагая, что более глубокое секвенирование библиотек DNase-seq может обеспечить достаточную статистическую мощность для проверки несколько дополнительных комплексов мотивов.

    Эволюционное сохранение поддерживает предсказанные физические взаимодействия

    Еще одним подходом к проверке предсказанных димеров TF было бы сравнение оценок эволюционной сохранности между предсказанными и неправильно расположенные комплексы мотивов.Этот тест имеет ограниченную мощность, поскольку известно, что сайты связывания TF очень быстро расходятся. между видами, а также потому, что информативные позиции в комплексах мотивов обычно охватывают только ∼5–10 п.н. Однако мы все еще ожидал, что по крайней мере некоторые из предсказанных нами комплексов покажут сигнал об эволюционной ограниченности; см., например, профиль ограничения гомодимера FOXA1 (HNF3A) (фиг. 4A). Для этой цели мы использовали баллы консервации приматов по парам оснований (Pollard et al.2010), взвешенных по содержанию информации о мотивах (см. Методы). Для 23,7% прогнозов (143/603) мы наблюдали преимущественный эволюционный ограничение (FDR <0,05), что еще раз подтверждает достоверность наших прогнозов (рис. 4B).

    Рисунок 4.

    Сигнатуры эволюционных ограничений предсказанных комплексов мотивов. ( A ) Пример гомодимера FOXA1 (HNF3A), занимающий 11-е место и предсказанный для клеток LNCaP (рак простаты).Опять же, мы рассмотрели предсказанный комплекс мотивов (первый столбец) и его 10 неправильно расположенных вариантов. В каждом положении нуклеотида интенсивность цвета указывает средний балл ограничения phyloP, взвешенный по содержанию информации в соответствующей позиции мотива (см. Методы). Эволюционные ограничения максимальны при предсказанном интервале между мотивами. ( B ) Эволюционное ограничение q -значений и кратное изменение для 100 наиболее предсказанных комплексов мотивов.Баллы эволюционных ограничений были рассчитаны для каждого предсказанный комплекс мотивов и его 10 неправильно расположенных вариантов (см. Методы). Для каждого прогноза мы проверяли, соответствует ли соответствующий экземпляры комплекса мотивов были обогащены для эволюционных ограничений относительно оставшихся 10 интервалов. Покажем соответствующие q -значения ( верхний, ) и кратные изменения ( нижний ) оценок эволюционных ограничений между предсказанным комплексом мотивов и его неправильно расположенными вариантами.Прогнозы с q -значение ниже 0,05 обозначено синими полосами на обоих графиках.

    Прогнозируемые кооперативные взаимодействия жесткие и компактные

    В литературе существует некоторая неопределенность в отношении пространственных свойств пар мотивов, которые связаны димерами ТФ (Мирный 2010; Биггин 2011).Здесь мы определяем расстояние между мотивами как количество промежуточных нуклеотидов между краями двух мотивов (отрицательные значения указывают на перекрытие мотивов). Как отмечалось выше, многочисленные исследования проверяли нечеткое расстояние между мотивами и предсказывали взаимодействия TF-TF. с относительно большими расстояниями между мотивами (~ десятки пар оснований). Напротив, некоторые биохимические анализы предполагают, что димерные интервалы между мотивами должны быть жесткими или полужесткими, а также компактными (<5 п.н.).Известные комплексы ТФ, соответствующие этой схеме, включают: количество гетеродимеров SOX-OCT (Ng et al. 2012) и несколько димеров ядерных рецепторов (Umesono et al. 1991). Наши результаты четко соответствуют последней модели, что проиллюстрировано пространственным рисунком показателей обогащения комплекса мотивов, соответствующих к нашим 100 лучшим предсказаниям (рис. 5A). Обратите внимание, что для большинства из 603 предсказанных взаимодействий требуется полностью жесткий интервал, а подавляющее большинство остальных допускает только 1-2 п.н. вариации в расстоянии между мотивами (рис.5Б).

    Рисунок 5.

    Жесткость и компактность димеров транскрипционных факторов. ( A ) Для каждого из 100 лучших прогнозов мы отображаем комплексное обогащение мотива P -значение как функцию расстояния между мотивами (см. Методы). Расстояние до слева красной линии соответствует перекрывающимся мотивам. ( B ) Очень немногие из 603 предсказанных комплексов мотивов остаются значительно обогащенными при изменении расстояния между мотивами, что позволяет предположить, что кооперативные мотивные комплексы жестко разнесены.( C ) Распределение интервалов предсказанных димеров мотива ( верхний ) и известных димеров TF ( нижний ; дополнительная таблица 1). Расстояние до слева красной линии соответствует перекрывающимся мотивам. Предсказанные и известные димеры компактны, т. Е. Расположены близко друг к другу.

    Интересно, что подавляющее большинство (87,2%) интервалов между мотивами среди наших 603 предсказаний были отрицательными, что указывает на перекрытие мотивов. (Инжир.5С). Возможно, что такая высокая частота перекрытия просто представляет собой артефакт неинформативных пар оснований, присутствующих в боковые стороны мотивов TRANSFAC. Однако даже после обрезки потенциально избыточных позиций мотивов (см. Методы) мы по-прежнему обнаружили, что 67,8% пар мотивов перекрываются (Supplemental Fig. 4). Постоянно наблюдалась высокая степень перекрытия. даже среди пар обрезанных мотивов, соответствующих известным димерам ТФ (рис.5С; Дополнительная таблица 1). Таким образом, 87,2% ассоциаций, обнаруженных нашим подходом, будут невидимы для существующих методов, которые не допускайте наложения мотивов. Более того, даже после обрезки мотивов, что не обязательно рекомендуется во всех случаях, 67,8% наши прогнозы невозможно было бы обнаружить с помощью всех существующих подходов. В целом, наши результаты показывают, что димеры ТФ связывают жесткие и очень компактные комплексы мотивов.

    Прогнозируемые кооперативные взаимодействия указывают на ключевую роль FOXA1 в клетках рака простаты

    Как отмечалось выше, все 10 лучших предсказаний кооперативности совпадают с известными димерами TF (рис.2). Однако прогноз с 11-м рейтингом, который предполагает наличие гомодимера FOXA1 (HNF3A) в клетках рака простаты ( P = 5,1 × 10 −93 ) (рис. 6B), насколько нам известно, является новым. Этот димер мотива также показывает очень сильный сигнал преимущественного эволюционного развития. ограничение ( q = 5,2 × 10 −18 ) (рис. 4A). Обратите внимание, что в той же клеточной линии рака простаты уже существует один хорошо известный димерный комплекс с участием FOXA1, а именно, AR – FOXA1 (Wang et al.2011), который занял шестое место среди наших прогнозов (рис. 6А). Вдохновленные этими двумя случаями, мы искали дополнительные кооперативные взаимодействия FOXA1 среди наших прогнозов. Поразительно, мы нашли второй предсказанный гомодимер FOXA1 с совершенно другой структурой (108-е место, P = 8,8 × 10 −18 ) (рис. 6C), а также предсказанный гетеродимер FOXA1 – NFI (139-е место, P = 6,4 × 10 −15 ) (рис. 6D). Таким образом, мы прогнозируем, что FOXA1 участвует по крайней мере в четырех сильных кооперативных режимах связывания димеров в клетках рака простаты, только один из которых был ранее известен.

    Рисунок 6.

    Ключевая роль FOXA1 в клетках рака простаты (LNCaP). ( Left ) Наиболее важные предсказания кооперативности с участием FOXA1 и лежащих в основе сверхпредставленных комплексов мотивов. Количество экземпляров и P -значение показано на рисунке 2. ( справа ) Предсказанные трехмерные структуры соответствующих комплексов TF-TF-ДНК.( A ) Гетеродимер FOXA1 – AR; ( B ) расходящийся гомодимер FOXA1; ( C ) конвергентный гомодимер FOXA1; ( D ) Гетеродимер FOXA1 – NFI. Из-за отсутствия кристаллической структуры для NFI в PDB 3D-структура не прогнозируется в D .

    Чтобы оценить, допускают ли димеры с четырьмя мотивами, включающие FOXA1, топологически сборку димерных комплексов TF, мы попытались для создания структурных моделей.С этой целью мы сначала смоделировали идеальные структуры B-ДНК, содержащие димерные мотивы из рисунка 6, с помощью сервера w3DNA (http://w3dna.rutgers.edu/). Затем мы загрузили структурные модели из Protein Data Bank (PDB) (Berman et al. 2000), содержащие рецептор андрогенов (Shaffer et al. 2004) и FOX (Littler et al. 2010) ДНК-связывающие домены (идентификаторы PDB 1R4I и 3G73. ) при связывании с последовательностями ДНК, которые близко соответствуют консенсусу наших композиционные мотивы. К сожалению, мы не нашли записей PDB с разумным сходством последовательности с NFI.Собрать гипотетический В тройных комплексах ТФ – ТФ – ДНК мы наложили нити ДНК экспериментальных кристаллических структур на смоделированную ДНК с составные мотивы с использованием метода наименьших квадратов, аппроксимирующего по Куту (Emsley and Cowtan 2004). Затем мы визуализировали полученные комплексы с помощью PyMOL (DeLano 2002).

    Анализируя полученные модели димеров TF на ДНК, мы обнаружили, что как гомодимерные комплексы FOX, так и гетеродимерные Комплекс FOX – AR может собираться без каких-либо стерических затруднений.Более того, интерфейсы белков комплекса FOX-AR (Fig. 6A), а также конвергентный гомодимер FOX (Fig. 6C; Supplemental Fig. 5) расположены благоприятно, так что они могут участвовать в прямых межбелковых взаимодействиях. Расходящиеся Гомодимер FOX (рис. 6B) расположен на противоположных сторонах двойной спирали ДНК, и прямые межбелковые взаимодействия между ДНК-связывающими доменами менее вероятны в данной конформации, за исключением выраженных аллостерических эффектов.Возможно, что кооперативность связывания FOX – FOX в этом случае опосредовано конформационными изменениями ДНК, как ранее наблюдалось во многих случаях (Baburajendran et al. 2011).

    Обсуждение

    Сканирование всего генома на предмет гиперчувствительности к ДНКазе I - это мощный инструмент для картирования регулирующих элементов цис с высокой пространственной точностью в любом данном типе клеток (Crawford et al.2006 г.). Одним из основных преимуществ этого метода является то, что в сочетании с моделями (мотивами) аффинности TF-ДНК ДНКase-seq может способствовать предсказания сайтов связывания для широкого диапазона индивидуальных TF (Boyle et al. 2011; Pique-Regi et al. 2011). Мы сделали последний подход еще на один шаг вперед, используя данные ДНКазы-seq для прогнозирования кооперативно связанных комплексов TF. весь геном. В целом, мы предсказали совместное связывание 603 комплексов сигнатурных мотивов с 450 652 сайтами связывания в регуляторных области, специфичные для 28 различных типов клеток.В качестве ресурса для будущих исследований мы предлагаем эти 603 комплекса мотивов, наряду с точными геномными координатами их появления в регуляторных элементах, специфичных для определенного типа клеток, в масштабе всего генома (http://bioputer.mimuw.edu.pl/papers/tfdimers/).

    Сила нашего метода проистекает из того факта, что он, в принципе, может предсказать все комплексы TF в данном типе клеток на основе на одном наборе данных DNase-seq. Дополнительные наборы данных могут быть включены в будущем для прогнозирования димеров в дополнительных ячейках. типы.Судя по набору из 25 известных кооперативных димеров, наши предсказания имеют чувствительность не менее ∼76%. Подавляющее большинство из 603 предсказанных комплексов являются новыми. В целом, наши результаты показывают, что димеризация ТФ распространена гораздо шире, чем раньше. известный. Это дает по крайней мере частичное объяснение парадоксу специфичности связывания TF-ДНК в больших геномах. В то время как ТФ могут индивидуально обладать низкой селективностью последовательности, комплексы, которые они образуют с другими ДНК-связывающими факторами, могут иметь высокую специфический (Levine and Tjian 2003).Таким образом, наши результаты предполагают, что текущая биоинформатика сосредоточена на прогнозировании связывания ТФ с ДНК на основе индивидуального положения. весовые матрицы и данные об открытости хроматина должны быть расширены.

    Мы систематически проверяли наши прогнозы кооперативности TF путем сравнения с крупномасштабной экспериментальной базой данных белок-белок. взаимодействий, и было обнаружено очень значительное совпадение. Это совпадение очень обнадеживает, учитывая глубокие различия. между нашим вычислительным методом и экспериментальными подходами.Наш метод опрашивает TF в их родной среде в нескольких типы клеток человека, тогда как экспериментальные методы, такие как двухгибридные анализы, измеряют взаимодействия между химерными, искусственно экспрессировал человеческие белки в одном типе клеток, отличных от человека. Еще одно важное отличие состоит в том, что двухгибридный анализ измеряет склонность белков к образованию контактов независимо от ДНК, тогда как наш метод специфически обнаруживает образование ТФ комплексы на геномной ДНК.Более того, двухгибридный анализ не учитывает тканеспецифичность изоформ TF, посттрансляционную модификации или потенциальное влияние кофакторов на кооперативное связывание.

    Мы также использовали новый статистический тест для обнаружения локального повышения плотности тегов DNase-seq, который подтвердил 91% (549/603) предсказания и показали, что по крайней мере некоторые из оставшихся 54 предсказаний также были бы подтверждены, если бы соответствующие Библиотеки DNase-seq были секвенированы на большую глубину.Еще один показатель функциональной значимости предлагаемых комплексов. является преимущественным эволюционным сохранением пар мотивов с предсказанной структурой. Эти выводы независимо подтверждают точность прогнозов кооперативности TF.

    FOXA1, как хорошо известно, действует как фактор-первопроходец в нескольких типах клеток, включая клетки рака груди и простаты (Zaret and Carroll 2011). Другими словами, FOXA1 может инициировать связывание даже на участках ДНК, закрытых нуклеосомами, и тем самым усиливать последующее связывание. других факторов.Таким образом, можно было бы представить, что FOXA1 должен быть способен связывать все совпадения своих мотивов в геноме человека. Однако это явно не так; в действительности, FOXA1 связывает только небольшую часть своих сайтов-кандидатов (Lupien et al. 2008). Таким образом, должен быть какой-то другой механизм, который компенсирует ограниченную способность открытости хроматина обеспечивать связывание. специфика на пионерские ТФ. Наши результаты предполагают, что множественные гомодимерные и гетеродимерные способы связывания потенциально могут вносят вклад в специфичность связывания FOXA1.В качестве альтернативы можно было бы предположить, что димеризация может повысить способность этого фактора-пионера, чтобы конкурировать с нуклеосомами, когда родственная ДНК-связывающая поверхность недоступна. Интересно, другие известные факторы-первопроходцы, такие как GR и GATA (Zaret and Carroll 2011), также входят в число наших 40 предсказанных взаимодействий, предполагая, что димеризация потенциально может представлять собой общий механизм специфичности для новаторских ТФ.

    Предыдущие исследования были сосредоточены почти исключительно на нечетком разнесенном ко-связывании TF, что в целом указывает на функциональную или косвенную кооперативность . Напротив, биохимические исследования показывают, что только один интервал между мотивами или самое большее два-три интервала, совместимы с прямой кооперативностью посредством димеризации TF (Grove et al. 2009; Cotnoir-White et al. 2011; Slattery et al.2011). Более того, даже когда видно, что TF димеризуется на нескольких различных возможных расстояниях, одно расстояние обычно преобладает с точки зрения аффинности связывания. Например, хотя OCT4 и SOX2 могут димеризоваться по парам мотивов, разделенных ровно тремя дополнительными пары оснований относительно канонического расстояния между мотивами OCT4-SOX2, каноническое расстояние явно обеспечивает большую аффинность связывания (Нг и др., 2012 г.). Поэтому неудивительно, что сайты связывания in vivo в подавляющем большинстве поддерживают канонический интервал (Chen et al.2008 г.).

    Наши результаты показывают, что существует большой класс конформационно ограниченных димеров TF, которые связывают жестко разнесенный мотив. комплексы. Негибкость этих комплексов мотивов означает, что димеризация ДНК часто налагает строгие ограничения. от относительной пространственной конформации участвующих ТФ. Как и в случае с OCT4 и SOX2, небольшое количество дополнительных расстояния между мотивами действительно могут обеспечивать альтернативные режимы связывания димеров для тех же факторов, но эти дополнительные режимы, вероятно, иметь более низкое сродство, а также вносить относительно небольшое количество сайтов связывания генома.Наконец, наши предсказанные комплексы мотивов обычно очень компактны, что, возможно, предполагает, что димеризация ТФ чаще опосредуется ДНК-связывающими доменами, чем кофакторами или ДНК-дистальными доменами.

    Методы

    Выявление гиперчувствительных сайтов в 78 типах клеток ENCODE

    Мы включили наборы данных о гиперчувствительности к ДНКазе I, полученные в Вашингтонском университете в рамках проекта ENCODE. (Отслеживание в браузере генома wgEncodeUwDnase).Из 161 первоначально рассматриваемого набора данных охватывались 85 различных типов ячеек. Мы исключили некоторые наборы данных с нетипичными спектрами GC-содержимого, уменьшая количество наборов данных до 148 и количество отдельных ячеек типов до 78 (данные не показаны). Мы полагались на выравнивания чтения hg19, перечисленные в дополнительной таблице 2. Для выявления гиперчувствительности областей, мы использовали алгоритм вызова пика F-Seq (Boyle et al. 2008), обрабатывая каждую реплику отдельно.

    Мы исключили гиперчувствительные области, пик которых лежал в повторяющейся области (объединение RepeatMasker и Tandem Repeat Finder) и жестко замаскированные повторяющиеся пары оснований в оставшихся сверхчувствительных областях. Мы также жестко маскируем код регионы. Чтобы сделать наборы данных, полученные от разных типов клеток, сопоставимыми, мы ограничили наш анализ до 50 000 самых высокочувствительных клеток. сайты в каждом типе ячеек.Мы также зафиксировали размер каждой сверхчувствительной области на уровне 400 п.н. с центром на пике F-Seq. Гиперчувствительность звонки от реплик были объединены, как описано в следующем подразделе.

    Кластеризация типов ячеек в 41 кластер по типу ячеек

    Чтобы учесть внутреннее сходство многих рассмотренных типов клеток, мы использовали систематический метод их кластеризации. в когерентные кластеры клеточного типа на основе сходства их профилей гиперчувствительности.Мы представили профили 148 наборов данных как бинарные векторы для всего генома, со значением 1 в положениях внутри сверхчувствительных областей и значением 0 в другом месте. Затем мы вычислили несходство между любыми двумя наборами данных как расстояние Хэмминга между соответствующими двоичными векторами, масштабируется таким образом, чтобы максимальное различие во всех сравнениях равнялось 1.

    Мы использовали иерархическую кластеризацию с полной связью, чтобы свернуть 148 наборов данных из 78 типов ячеек в кластеры типов ячеек.Перед кластеризацией мы сначала объединили реплики из того же типа клеток на самом нижнем уровне дендрограммы. Результирующий дендрограмма вместе с порогом, определяющим кластер 41 типа клеток, представлена ​​на дополнительном рисунке 1. Затем мы объединили наборы гиперчувствительных областей, полученные, как описано в предыдущем подразделе, в каждом кластере типов ячеек, объединяющие перекрывающиеся области в единый гиперчувствительный сайт.

    Кластер-специфичные гиперчувствительные области были определены как гиперчувствительные области генома в данном кластере клеточного типа, но не в любом другом кластере. В случае частичного перекрытия неперекрывающийся фрагмент считался специфичным для кластера. Для краткости, мы будем называть специфичные для кластера гиперчувствительные области «гиперчувствительными областями, специфичными для определенного типа клеток».

    Расчет статистики встречаемости мотива

    Все 964 мотива позвоночных из TRANSFAC Professional 2011.2 были использованы в качестве моделей специфичности связывания ТФ. Учитывая пару мотивов, их комплекс мотивов был определен как пара мотивов с заданной взаимной ориентацией и смещением. Смещение было определено как координата крайнего левого положения одного мотива в системе координат другого мотива (с отсчетом от нуля start), тогда как интервал был определен как количество промежуточных нуклеотидов между краями двух мотивов.Допускались перекрывающиеся комплексы мотивов, которые характеризовались отрицательным интервалом. Мы рассматривали только комплексы мотивов с интервалом до 50 п.н. два мотива. Обозначим фиксированную ориентацию и смещение мотивов s и назовем это структурой комплекса мотивов.

    Для каждой комбинации типа клетки, пары мотивов ( M 1 , M 2 ) и ее структуры s , мы рассчитали значимость перепредставления комплекса мотивов следующим образом.Во-первых, были найдены совпадения с отдельными мотивами. идентифицированы в гиперчувствительных сайтах при пороге оценки мотива, обеспечивающем чувствительность не менее 80% (Rahmann et al. 2003). Пары совпадений мотивов, которые соответствуют указанной структуре s , были взяты в качестве экземпляров комплекса мотивов.

    Пусть C 12 (s) и c 12 (s) будет числом наблюдаемых вхождений комплекса мотивов в данном наборе специфичных для клеточного типа гиперчувствительных областей (передний план) и в фоновом наборе всех сверхчувствительных областей соответственно.Кроме того, пусть N 12 (s) и n 12 (s) будет числом всех возможных сложных вхождений на переднем и заднем плане, соответственно. Возможное происшествие Под комплексом мотивов мы подразумеваем любое явление, при котором весь комплекс умещается в соответствующей сверхчувствительной области. Тогда f 12 (с) = C 12 (с) / N 12 (с) - вероятность наблюдения комплекса мотивов с на переднем плане, а b 12 (с) = c 12 (s) / n 12 (s) - вероятность наблюдения комплекса мотивов s на заднем плане.

    Пусть C 12 будет общим числом наблюдаемых вхождений на переднем плане пары мотивов (M 1 , M 2 ) со структурой s с интервалом до 50 п.н. ориентации. Аналогичным образом мы определяем числа c 12 , N 12 и n 12 . Тогда f 12 = C 12 / N 12 - это вероятность наблюдения на переднем плане пары мотивов ( M 1 , M 2 ) в разумном диапазоне структур.Аналогично, b 12 = c 12 / n 12 - это вероятность наблюдения на заднем плане пары мотивов (M 1 , M 2 ) в пределах разумного диапазона структур.

    Нулевая гипотеза состоит в том, что условная вероятность переднего плана f 12 (s) / f 12 и условная вероятность фона b 12 (s) / b 12 одинаковы.Следовательно, значение P для наблюдения на переднем плане не менее C 12 (с) появлений комплекса мотивов с заданной структурой с может быть рассчитано как вероятность наблюдения не менее C 12 (s) успехов в N 12 (s) испытаний процесса Бернулли с вероятностью успеха f 12 · (b 12 (s) / b 12 ) .

    Интуиция за вероятностью успеха схемы Бернулли состоит в том, что это фоновая вероятность b 12 (с) наблюдения данного комплекса мотивов со структурой с с поправкой на коэффициент f 12 / b 12 , , который отражает относительную плотность пар мотивов на переднем и заднем плане.Обратите внимание, что если мы исправим пару мотивов и структуры s , то условная вероятность фона остается неизменной, и выбор типа ячейки (передний план) влияет на вероятность успеха в схеме Бернулли в раз f 12 .

    Ограничение набора предсказаний кооперативности

    Мы ожидали, что факторы транскрипции, которые связываются кооперативно в конкретном типе клеток, также должны быть предметом индивидуальных чрезмерная представленность в этом типе ячеек.Чтобы учесть это ожидание, мы рассматривали только пары мотивов, удовлетворяющие условию f 12 ≥ b 12 , т. Е. Пары мотивов, которые как минимум так же часто встречаются на переднем плане, как и на заднем (в разумных пределах конструкций).

    Другое ограничение напрямую соответствовало стерическим препятствиям между двумя TF. Некоторые подходы, например, Whitington et al.(2011), требуют, чтобы мотивы, образующие комплекс мотивов, не перекрывались. Однако многие из доступных мотивов содержат избыточные малоинформативные позиции на концах, что помешало бы предсказанию подлинного сотрудничества ФТ. Следовательно, предыдущие исследования могли не избежать обрезки малоинформативных фланговых областей мотивов. Мы решили применить другой подход, позволив несовершеннолетним мотив перекрывается, чтобы сохранить всю информацию, содержащуюся в моделях сродства связывания.Наша статистика учитывает возможные чрезмерное или недостаточное представительство комплексов мотивов, состоящих из перекрывающихся мотивов (Рис. 1B). Как объясняется ниже, чрезмерное наложение мотивов было запрещено как маловероятное; комплексы мотивов с преобладанием одного отдельных мотивов также были запрещены.

    Для измерения степени перекрытия мы ввели понятие перекрывающегося информационного содержания .Для каждой позиции перекрывающегося мотива мы определяем его как минимум из двух значений информационного содержания перекрывающегося мотивы. Для всего комплекса мотивов мы определили его как сумму перекрывающихся значений информационного содержания, варьирующихся от все перекрывающиеся позиции. Мы назвали перекрытие второстепенным , если перекрывающееся информационное содержание не превышало 2 бита. Мы запретили основных (то есть не второстепенных) перекрытий, потому что такие конфликтующие конфигурации вряд ли соответствуют прямой кооперативности TF.

    Мы также исключили комплексы мотивов, в которых один из отдельных мотивов доминирует над всем комплексом. Чтобы измерить долю индивидуального мотива в комплексе мотивов, мы определили информационного вклада каждого мотива. Для позиции неперекрывающегося мотива она просто равна информационному содержанию отдельного мотива. на этой позиции. Для перекрывающейся позиции мотива, если два мотива различаются по информационному содержанию в этой позиции, тогда информационный вклад в этой позиции более информативного мотива равен его информационному содержанию в этой позиции, а информационный вклад в этой позиции другого мотива устанавливается равным 0.В случае равного информационного содержания, оба мотива имеют информационный вклад в этой позиции, равный половине их информационного содержания в этой позиции. Информационный вклад мотива в мотивный комплекс мы определили как сумму значений его информационного вклада, ранжирование по всем позициям. Мы рассматривали только те комплексы мотивов, в которых оба отдельных мотива содержали информацию вклад не менее 6 бит.

    Чтобы избежать артефактов, возникающих из-за отдельных мотивов, которые крайне редко встречаются в гиперчувствительных сайтах, мы рассмотрели только комплексы мотивов, которые встречаются по крайней мере 100 раз в областях гиперчувствительности, специфичных для конкретного типа клеток ( C 12 (s) ≥ 100). Более того, мы знали, что определенные мотивы похожи сами на себя в другой раскладке. В частности, чрезмерное представительство определенного комплекса мотивов вызывает возможное чрезмерное представительство комплексов теневых мотивов, состоящих из тех же мотивов, но с измененным смещением или ориентацией.Поэтому мы разрешили только одно появление каждой комбинации пары мотивов и клетки. тип, включающий только комплекс мотивов с наименьшим значением P . Наконец, мы рассмотрели только чрезмерно представленные комплексы мотивов с исправленным значением P <0,05. Значения P были скорректированы по Бонферрони путем умножения на общее количество проверенных гипотез по всем парам мотивов, ориентации, смещения и типы ячеек (∼1.4 миллиарда).

    Кластеризация прогнозов кооперативности

    Из-за избыточности используемой базы данных мотивов единичное кооперативное взаимодействие TF – TF может быть указано как множественное, взаимно повторяющиеся комплексы мотивов (см., например, дополнительный рис. 3). Поэтому мы сгруппировали 5233 чрезмерно представленных комплекса мотивов. как описано ниже.Для каждого комплекса мотивов мы вычислили его представителя, названного мотивом димера , путем подсчета частот нуклеотидов во всех его экземплярах, включая запас в 5 п.н. с обеих сторон.

    По предположению Гупты и др. (2007) мы использовали квадрат евклидова расстояния (ED 2 ) в качестве меры различия димерных мотивов, предполагая, что порог кластеризации равен 2 для ED 2 . Перепредставленные комплексы мотивов были ранжированы по значению P в порядке возрастания.Мы жадно сгруппировали их, впоследствии сравнивая каждый комплекс с уже установленными. кластеры. Сравнение проводилось путем расчета ED 2 между рассматриваемым комплексом и наиболее значимым комплексом мотивов в рассматриваемом кластере. Если какой-либо ED 2 был меньше 2, то рассматриваемый комплекс объединяли с его аналогом с наименьшим значением P и исключали из дальнейших сравнений; в другом случае был создан новый кластер.Таким образом мы получили 603 кластера, которые мы называем предсказанными димерами или просто предсказаниями . Каждому прогнозу было присвоено значение P его наиболее значимого комплекса мотивов, который мы называем комплексом мотивов сигнатуры . Следовательно, каждое предсказание характеризовалось типами клеток, в которых был предсказан его комплекс сигнатурных мотивов.

    В редких случаях может случиться так, что более длинный мотив мономера может быть сконструирован путем объединения двух коротких вырожденных мотивов.К Чтобы облегчить идентификацию таких артефактов вручную, мы сообщили о случаях, когда мотив димера близко соответствовал (ED 2 <2) единственному мотиву из базы данных (см. дополнительную таблицу 4). Обратите внимание, что было бы нецелесообразно автоматически отбросьте такие димерные мотивы из-за загрязнения баз данных мотивов димерными мотивами (например, SOX-OCT).

    Группирование и обрезка отдельных мотивов

    Все отдельные 964 мотива были сгруппированы таким образом, чтобы получить ТФ-ориентированное представление наших прогнозов.Мы использовали полную привязку иерархическая кластеризация на основе ED 2 между мотивами для получения 350 кластеров мотивов. Порог кластеризации был установлен на 2, то есть все мотивы в одном мотиве кластер имел парные ЭД 2 не более 2.

    Обрезка мотивов на дополнительном рисунке 4 была реализована, как в Whitington et al. (2011), удалив неинформативные пары оснований с флангов.Другими словами, мы удалили все столбцы с информационным содержанием. ≤0,25 бита с обеих сторон отдельного мотива.

    Сравнение с атласом комбинаторной регуляции транскрипции

    Атлас содержит взаимодействия между человеческими ТФ, полученными в результате двухгибридных анализов на млекопитающих и дополненных низкой пропускной способностью. экспериментальные данные в литературе (дополнительная таблица S2 в Ravasi et al.2010). Взаимодействия хранятся в виде 5238 пар идентификаторов (ID) Entrez. Для сравнения мы сопоставили TRANSFAC идентификаторы мотивов из наших предсказанных комплексов на идентификаторы Entrez с использованием сопоставления по умолчанию, предоставленного TRANSFAC. Как результат, 836 мотивов TRANSFAC были сопоставлены с 523 идентификаторами Entrez методом «многие ко многим».

    Чтобы оценить соответствие наших прогнозов атласу, мы использовали гипергеометрический тест.Мы устанавливаем пространство пар равным образуют совокупность всех 136 503 возможных пар на наборе из 523 отображаемых идентификаторов Entrez ID. Предсказанные пары мотивов TRANSFAC сопоставить с подмножеством 7941 пары в этой вселенной, составляя набор испытаний. Набор успехов - это подмножество 1288 Entrez Пары ID из всех 5238 пар, хранящихся в атласе, в которых каждый компонент может быть сопоставлен с одним из 836 мотивов TRANSFAC. Пересечение с атласом дается набором из 279 успешных испытаний, т.е.е. пары Entrez ID, которые можно отобразить из предсказанные пары и хранятся в атласе.

    Чувствительность 21,7% была оценена как отношение количества успешных испытаний (279) к количеству успешных (1288). Это 3,7 раз выше, чем чувствительность 5,8%, ожидаемая исключительно по чистой случайности, учитывая соотношение испытаний (7941) и размер Вселенная (136 503).

    Наши прогнозы в виде пар мотивов TRANSFAC были сгруппированы в 603 кластера похожих пар, причем каждый кластер интерпретировался. как одно предсказание комплекса.Существует 563 отображаемых кластера, то есть кластеров, которые содержат хотя бы одну пару мотивов TRANSFAC. причем оба компонента принадлежат набору из 836 картированных мотивов. Атлас подтверждает 91 из этих кластеров. т.е. содержать по крайней мере одну пару мотивов, которая отображается на пару идентификаторов Entrez, хранящихся в атласе. Чтобы оценить точность из наших прогнозов относительно атласа мы вычислили долю отображаемых кластеров, которые подтверждаются атласом (91 из 563), что дает 16.2% точность.

    Сравнение с подходом Whitington et al., Основанным на ChIP-seq. (2011)

    Мы повторили наш вычислительный эксперимент, используя мотивы, описанные Whitington et al. (2011). В случае, если они использовали нестандартный мотив, мы применили ближайший аналог, найденный в TRANSFAC, обрезанный или расширенный, соответственно. В нашем методе мы скорректировали порог чувствительности мотива от 0.От 8 до 0,95, так что количество вхождений отдельных мотивов в геноме был достаточно большим, чтобы статистика чрезмерного представительства была сильной.

    Расчет плотности разреза ДНКазы I

    Мы сравнили количество разрезов DNase I между экземплярами предсказанного комплекса мотива сигнатуры и экземплярами его небольшие изменения, которые мы обозначаем как неправильно расположенные комплексы , состоящие из тех же двух мотивов, но с немного увеличенным расстоянием между ними, на +1 до +10 п.н.Оба набора содержали только экземпляры в гиперчувствительных сайтах, специфичных для типов клеток, для которых был сделан прогноз кооперативности. Имея исправлено одно предсказание, мы вычислили паттерны переваривания ДНКазы I как для предсказанных сложных экземпляров, так и неправильно разнесенные сложные экземпляры, как показано на рисунке 3. Наша оценка плотности разрезания ДНКазы I представляла собой количество разрезов ДНКазы I в районе ± 100 п.н. вычисляется с треугольным ядром и нормализуется в каждом прогнозе, так что его среднее значение для неправильно расположенных комплексов равно 1.Затем мы использовали тест Манна-Уитни U , чтобы оценить, являются ли экземпляры предсказанного комплекса мотивов более обогащенными разрезами ДНКазы I, чем неправильно расположенные сложные экземпляры.

    Расчет эволюционной оценки сохранения

    Мы использовали тот же подход, что и для оценки плотности разрезания ДНКазы I, сравнивая предсказанные и неправильно расположенные комплексы.Для каждого появления комплекса мотивов мы вычислили средневзвешенное значение пар оснований приматов phyloP между видами. оценки ограничений (Pollard et al. 2010), где веса были пропорциональны информационному содержанию в соответствующем нуклеотиде в димерном мотиве. Этот взвешивание оправдано тем фактом, что позиции с более высоким информационным содержанием, вероятно, будут более ограниченными. Опять же, мы использовали Mann-Whitney U -тест, чтобы оценить, являются ли экземпляры предсказанного комплекса мотивов более консервативными, чем экземпляры комплексов с неправильно расположенными интервалами.

    Благодарности

    Мы благодарим группу Стаматояннопулоса из Вашингтонского университета, а также проект ENCODE и координацию данных ENCODE. Центр в UCSC для предоставления наборов данных о гиперчувствительности к ДНКазе I. Работа поддержана Агентством по науке и технологиям. и исследования (A * STAR Singapore), грант офиса Объединенного совета No.JCOAG03_FG02_2009, Министерство науки и высшего образования (Польша) грант № N N 301 065236 и гранты Национального научного центра (Польша) № N N519 652740 и 2011/03 / N / NZ2 / 03177.

    Сноски

    • №7 Автор, ответственный за переписку

      Электронная почта tiuryn ​​{at} mimuw.edu.pl

    • [Дополнительные материалы доступны к этой статье.]

    • Статья перед печатью публикуется в сети. Статья, дополнительные материалы и дата публикации находятся по адресу http://www.genome.org/cgi/doi/10.1101/gr.154922.113.

      В свободном доступе онлайн через опцию открытого доступа Genome Research .

    • Поступила 15.01.2013.
    • Принята к печати 2 апреля 2013 г.

    Компактность денатурированного состояния быстро сворачивающегося белка, измеренная методом субмиллисекундного малоуглового рассеяния рентгеновских лучей

    Реферат

    Малоугловое рассеяние рентгеновских лучей с временным разрешением использовали для измерения радиуса инерции цитохрома c после инициации сворачивания в результате скачка pH. Субмиллисекундное временное разрешение было получено с помощью диффузионного миксера микроизготовления и синхротронного излучения.Результаты показывают, что белок сначала коллапсирует до уплотнения денатурированных структур, а затем очень быстро сворачивается в нативное состояние.

    Стабильность и скорость сворачивания белка зависят от структур денатурированного, а также нативного состояния, в связи с чем возникает вопрос: укладываются ли белки быстрее из денатурированного состояния расширенных структур или из одной из компактных структур? Моделирование на решетке упрощенных представлений белков указывает на то, что последовательности аминокислот с медленным сворачиванием коллапсируют в компактные структуры с ненативной топологией перед сворачиванием, тогда как быстрые папки коллапсируют и сворачиваются одновременно (1-4).Мы начали решать этот вопрос экспериментально с субмиллисекундного малоуглового рассеяния рентгеновских лучей (МУРР) с использованием синхротронного излучения и микроволоконного диффузионного смесителя для быстрого инициирования сворачивания. SAXS дает радиус вращения, наиболее однозначную меру компактности. Здесь мы показываем, что, в отличие от моделирования, один из наиболее быстро сворачивающихся белков (цитохром c : τ сворачивание = 400 мкс) сначала коллапсирует до компактных структур перед формированием окончательного нативного состояния.

    Рассеяние рентгеновских лучей белками в растворе чувствительно к пространственным изменениям электронной плотности. Рассеяние под наименьшими углами дает радиус вращения, R g , который в сочетании с молекулярной массой белка обеспечивает меру компактности глобулярных белков. Дополнительная структурная информация может быть получена путем рассеяния на большие углы, которое отражает корреляции электронной плотности на масштабах короче, чем R g . Для компактного полимера, такого как нативный белок или компактные денатурированные структуры, I (q) q 2 увеличивается при низком q, проходит через максимум и уменьшается при большом q, где I (q) αq −4 [I (q) - интенсивность рассеяния; q = 4πsin θ / λ, - переданный импульс; λ - длина волны рентгеновского излучения, 1.54 Å; 2θ - угол рассеяния] (5). Напротив, для полимерной цепи, совершающей случайное блуждание в пространстве, как это может происходить для развернутого белка в сильно денатурирующих условиях, сначала увеличивается I (q) q 2 , затем - плато (6) и, при больших q, где I (q) αq −1 , линейно возрастает (7). Таким образом, используя графики Кратки [I (q) q 2 vs. q], можно легко отличить случайную катушку от компактных конформаций, что делает SAXS с временным разрешением мощным инструментом для исследования структуры в экспериментах по сворачиванию белков (8–8). 10).

    Из-за более простого кинетического поведения небольшие однодоменные белки были в центре внимания как экспериментальных, так и теоретических исследований механизма сворачивания белков. Время сворачивания этих белков в отсутствие денатуранта часто меньше ≈10 мс (11), что слишком быстро для изучения с помощью технологий смешивания, использованных в предыдущих исследованиях SAXS с временным разрешением (8-10). Мы увеличили временное разрешение почти на 2 порядка за счет использования миксера, изготовленного методом литографии.Его конструкция основана на том принципе, что времена диффузионного смешивания масштабируются как квадрат линейного размера смешиваемого объема. Короткое время перемешивания достигается за счет гидродинамической фокусировки, которая создает микронный или субмикронный поток белкового раствора в контакте с окружающим проточным резервуаром (12). Мы изготовили устройство, совместимое с рентгеновскими лучами, на заводе по производству нанофабрикатов в Корнелле (рис. 1). Для этих экспериментов было необходимо синхротронное излучение из-за сочетания объемов микропрепаратов и обычно слабого рассеяния белковых растворов.Рассеяние с временным разрешением получали путем пропускания микроколлимированного рентгеновского луча через образец в фиксированных местах в текущем потоке раствора белка. Относительное время определяли по скорости потока белка и положению рентгеновского луча.

    Рисунок 1

    Схема диффузионного смесителя.

    МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

    На рис. 1 показано поперечное сечение центральной части диффузионного смесителя. Каналы имеют ширину 100 мкм и глубину 390 мкм.Во время работы 2,5 мМ цитохрома c в HCl при pH 2 вводят во входной порт (рис. 1 слева ). Мы выбрали цитохром c (104 а.о., номер в каталоге Sigma C7752) для нашего первоначального исследования с использованием этого метода, потому что его кинетика сворачивания до времен 50 мкс уже была охарактеризована (13–18). 0,1 М фосфатный буфер при pH 7, содержащий 0,2 М имидазола, вводимый в ортогональные каналы при более высоком давлении, гидродинамически фокусирует раствор с низким pH, содержащий белок, в тонкую струйку (12).Этот сфокусированный поток белка, защищенный буфером с pH 7, выстреливает из четвертого выходного порта устройства (рис. 1 , правый ). Быстрое увеличение pH происходит за счет диффузии протонов из сфокусированного белкового раствора и буфера в нем. Хотя поток в конечном итоге достигает pH 7, исследования равновесия показывают, что цитохром c почти полностью нативен при pH выше 3 (19). Как только pH концентрированного белкового раствора становится выше 3, белок сворачивается по мере того, как он течет. Данные о рассеянии в разное время можно получить, перемещая устройство относительно фиксированного положения рентгеновского луча.

    Рентгеновские эксперименты проводились на D-линии Корнельского высокоэнергетического синхротронного источника с использованием многослойного монохроматора для усиления луча изгибающего магнита. Луч в образце имел поток 10 9 рентгеновских лучей / с в область, которая составляла 40 мкм по ширине потока белка и 120 мкм по направлению потока. Детектор области устройства с зарядовой связью (20) использовался для регистрации картин рассеяния.

    В результате больших размеров этих каналов задействованы низкие управляющие давления для жидкостей, а ширина и скорость сфокусированного белкового раствора значительно варьируются в зависимости от глубины в канале.На поверхности устройства поток белка имел ширину около 40 мкм; его ширина быстро уменьшалась с глубиной, и был большой участок шириной 2,5 мкм. PH этого тонкого среза поднялся выше 3 в течение примерно 200 мкс, как определено конфокальной микроскопией с pH-чувствительным флуоресцентным красителем (соответствующее положение в приборе определено как t = 0 для анализа). Этот метод обеспечивает прямое измерение диффузии протонов. Белковый поток также расширяется в результате диффузии; однако из-за большей массы макромолекул они диффундируют намного медленнее, чем протоны.Ожидается, что на выходе из выходного канала средняя конечная концентрация белка будет в два раза меньше начальной концентрации. Средняя скорость сфокусированного белкового раствора для работы, описанной в этой статье, составляла 30 см / с.

    РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

    Графики Кратки данных с трех позиций в устройстве показаны на рис. 2. Для начального состояния, измеренного в позиции до смешивания, произведение Iq 2 увеличивается почти линейно при большом q, что указывает на то, что средняя структура равна расширенная и случайная катушка.Однако невозможно извлечь R g из данных при низком q из-за помех, вызванных высокой концентрацией сильно заряженного белка (21) (2,5 мМ соответствует среднему разделению ≈10 нм; в высокая концентрация химического денатуранта при pH 7, но при низкой концентрации белка и, следовательно, при небольшом влиянии межчастичного рассеяния, R g составляет 30–32 Å, а график Кратки указывает на рассеяние, подобное случайной катушке; ссылка 22). Во второй позиции, примерно обозначенной на рис.1 и соответствует интервалу времени от 150 до 500 мкс после смешивания, уменьшение Iq 2 при больших q характерно для компактной структуры. Подгонка данных при низком q к функции K q 2 exp (-R g 2 q 2 /3) (K - инструментальная постоянная) дает кажущееся значение R g , равное 15,9 ± 0,7 Å. . График Кратки для положения, соответствующего среднему времени 10 мс после смешивания, идентичен графику для нативного белка в равновесии и дает R g = 13.9 ± 0,4 Å, то же значение, измеренное в предыдущих экспериментах по МУРР в равновесии (22, 23). Данные соответствовали q <0,15, диапазону, который отлично подходит для более качественных статических данных.

    Рисунок 2

    Сюжеты Кратки с временным разрешением. ( a ) График Кратки белка во впускном канале, слева от креста на рис. 1, показывает, что исходное (pH 2) состояние расширено и имеет случайную спиралевидную форму. (b ) Паттерн SAXS после того, как устройство было переведено для освещения потока белка, как показано на рис.1, 200 мкм от центра креста. Это рентгеновское облучение усреднялось за интервал времени от 150 до 500 мкс, предполагая, что поток белка перемещался со своей средней скоростью по массе. Примерно 90% объема раствора белка было выше pH 3 в этом интервале. Мы вычли 10% от начального состояния pH 2 из наблюдаемого графика Кратки в этой позиции, чтобы построить кривую, показанную в b . Простой расчет, основанный на этих средних числах и с использованием констант скорости для скачка pH до 4.5 (15, 18) указывает, что 45% белка с pH выше 3 в этом месте находились в денатурированном состоянии, а 55% - в нативном состоянии. Измеренный R g из данных b (R g app = 15,9 ± 0,7 Å) относится к денатурированному (R g D ) и нативному (R g N ) гласит следующее: (R g приложение ) 2 = f D (R g D ) 2 + f N (R g N ) 2 , где f D / N представляет собой долю образца в денатурированном / нативном состоянии (22).Наш расчет f D является нижним пределом (следовательно, наш расчетный R g D = 18,1 ± 0,9 Å является верхним пределом) по следующим причинам: ( i ) Мы проигнорировали вклад от расширенного денатурированное состояние при расчете R g компактного денатурированного состояния из R g приложение . ( II ) Мы ожидаем, что сворачивание будет происходить медленнее при конечном pH 3, чем при расчетном конечном pH 4,5. ( iii ) Имидазол может не связываться полностью, прежде чем неместные гистидины образуют неправильно свернутые структуры, которые укладываются медленнее, чем комплекс имидазола (13-15).( iv ) Расчет предполагает, что весь белок смешан при t = 0, положении, в котором смешивается самый тонкий участок 2,5 мкм. Смешивание на самом деле является непрерывным процессом, при этом более толстые части смешиваются позже. ( c ) График Кратки в положении, которое соответствует времени ≈10 мсек после смешивания (красная, зашумленная кривая). Эти данные предполагают, что белок полностью свернулся до нативного состояния. График Кратки для гораздо большего образца природного цитохрома c в равновесии при pH 7 показан в виде зеленой (гладкой) кривой, нанесенной поверх данных.Наилучшее соответствие данным в b и c показано пунктирными синими линиями.

    Результатом наших экспериментов является диаграмма рассеяния рентгеновских лучей на промежуточном временном интервале 150–500 мкс. Однако в этот период наблюдается вклад в наблюдаемое рассеяние от структур более чем одного состояния белка. Предыдущие субмиллисекундные кинетические исследования флуоресценции могут быть использованы для определения относительных вкладов (15, 18). В этих исследованиях за сворачиванием следили по затуханию флуоресценции триптофана, которое является результатом повышенного тушения гемом за счет передачи энергии возбуждения Форстера по мере уменьшения расстояния между гемом и триптофаном.В условиях нашего эксперимента затухание флуоресценции двухфазное: ≈80% амплитуды затухает при релаксации 50 мкс (18) и ≈20% при последующем формировании нативной структуры, происходящем при релаксации 400 мкс (15 , 18). На основе анализа амплитуд и скоростей релаксации с тремя состояниями был сделан вывод, что равновесная смесь двух денатурированных состояний существует в конце 50-мкс релаксации, что соответствует компактным и расширенным денатурированным структурам в соотношении примерно 5: 1 ( 18).Компактность была принята из-за низкого квантового выхода флуоресценции, оцененного как <5%, что соответствует среднему расстоянию гем-триптофан <2,0 нм (по сравнению с ≈1 нм в нативной структуре и ≈4 нм в структурах, денатурированных кислотой). . Таким образом, согласно этой модели, наш наблюдаемый график Кратки в промежуточном временном диапазоне, при 150–500 мкс, в основном представляет собой линейную комбинацию графиков Кратки из двух состояний: компактного денатурированного и нативного. Из-за неполного перемешивания также есть небольшой вклад денатурированного белка при pH 2.Используя населенности из кинетики флуоресценции, мы рассчитали верхний предел компактного денатурированного состояния для R g , 18,1 ± 0,9 Å. Таким образом, R g компактных денатурированных структур не более чем на 30% больше, чем у исходной структуры. Такое же соотношение наблюдается для денатурированного состояния, образованного добавлением соли при pH 2, которая разрушает структуру из-за экранирования противоиона электростатического отталкивания между 24 положительно заряженными остатками (23).Таким образом, в отсутствие денатуранта один из известных белков с наиболее быстрой сворачиванием сначала коллапсирует, образуя относительно компактное денатурированное состояние.

    Интересно сравнить этот результат с симуляциями на решетке (1–4) упрощенных представлений белков, которые предполагают, что белки складываются быстрее, если они сначала не коллапсируют с образованием компактных структур. В моделировании эти разрушенные денатурированные структуры неправильно свернуты. Последующий шаг по формированию собственной топологии замедляется, потому что он включает в себя разрыв многих неродных контактов.Если, с другой стороны, сворачивание и схлопывание происходят одновременно, образуется меньше неродных контактов, и сворачивание при моделировании происходит быстрее. Интересное объяснение очевидного расхождения между нашим экспериментальным результатом и моделированием предлагается выражением скорости сворачивания, рассматриваемого как диффузия полипептида на частично шероховатом ландшафте свободной энергии (24, 25). В этом описании время сворачивания τ f определяется выражением (24): 1, где ΔQ 2 - это среднеквадратичная флуктуация конфигурационной координаты в денатурированном состоянии, ΔE 2 - шероховатость энергетического ландшафта. , D o - константа диффузии в отсутствие шероховатостей, а ΔF - барьер свободной энергии, разделяющий денатурированное и собственное состояния.Если компактное денатурированное состояние имеет родную, а не неправильно свернутую топологию, уравнение. 1 предсказывает, что сворачивание происходит быстрее, поскольку ожидается, что все три члена в этом выражении для τ f будут меньше. Эти соображения предполагают, что одним из вкладов в быстрое сворачивание цитохрома c является нативная топология денатурированного состояния (30). Существуют экспериментальные доказательства, подтверждающие эту гипотезу, из экспериментов по обмену амида, которые показывают, что компактное денатурированное состояние содержит сегменты собственной спиральной структуры (26).Конечно, было бы очень важно, если бы топология, подобная нативной, была общим свойством компактных денатурированных состояний (27). Тогда «проблема сворачивания» на уровне общей топологии будет решена для этого класса белков в начальном быстром коллапсе полипептидной цепи (τ коллапс = 50 мкс для цитохрома c ; ссылка 18). Более того, быстрый коллапс до нативных топологий с захоронением гидрофобных остатков может иметь биологическое преимущество за счет уменьшения агрегации и протеолиза (28).

    Текущая работа предполагает, что будет важно получить систематические данные о кинетике сворачивания и SAXS с временным разрешением для ряда белков. Таким исследованиям в значительной степени помогут великолепные синхротронные источники третьего поколения, которые имеют микрофокусированные пучки микронных размеров, в 100 раз более интенсивные, чем используемые здесь. Вместе с более быстрыми потоками и более тонкими потоками временное разрешение станет возможным на порядок быстрее. Получение более высоких данных о рассеянии сигнал-шум также должно позволить определить дополнительную структурную информацию о компактном денатурированном состоянии (29).

    Благодарности

    Мы благодарим Э. Фонтеса, М. Новака, М. Скварла, П. Инфанте, В. Ципфеля и Р. Уильямса за ценную помощь, а также Дж. Хофрихтера, В. Муньоса, А. Сабо, С. Дж. Хагена, Дж. Тревеллу. и Д. Шеллоуэй за полезные обсуждения. В этой работе использовался синхротронный источник высокой энергии Корнелла, национальный пользовательский объект, поддерживаемый Национальным научным фондом; Корнельский завод нанофабрикций, поддерживаемый Национальным научным фондом, Корнельским университетом и промышленными филиалами; и «Ресурсы для разработки биофизических изображений и оптоэлектроники» в Корнелле, Национальном институте здравоохранения и Национальном центре исследовательских ресурсов.Работа поддержана грантами Национального научного фонда и Министерства энергетики США.

    СОКРАЩЕНИЕ

    SAXS,
    Малоугловое рассеяние рентгеновских лучей
    • .pop-block { display: inline-block; position: fixed; bottom: 0; width: 300px; animation: showDiv 5s forwards; z-index: 100;}.close-block { background: url(/close.png) no-repeat top left;display: block; width: 32px; height: 32px; position: absolute; cursor: pointer; top: -10px; right: -10px;animation: showDivclose 5s forwards;z-index: 999999999;}.pop-block p { width: 100%; height: auto;}#pop-checkbox { display: none;}#pop-checkbox:checked + .pop-block { display: none;}@keyframes showDiv { 0%, 99% { height: 0px; }}@keyframes showDivclose { 0%, 99% { height: 0px; } 100% { height: 32px; }}
      (function(w, d, n, s, t) { w[n] = w[n] || []; w[n].push(function() { Ya.Context.AdvManager.render({ blockId: 'R-A-502624-1', renderTo: 'yandex_rtb_R-A-502624-1', async: true }); }); t = d.getElementsByTagName('script')[0]; s = d.createElement('script'); s.type = 'text/javascript'; s.src = '//an.yandex.ru/system/context.js'; s.async = true; t.parentNode.insertBefore(s, t); })(this, this.document, 'yandexContextAsyncCallbacks');
      '";

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *