Voltage-dependent anion channels (VDAC) are pore-forming proteins found in the outer mitochondrial membrane of eukaryotes. VDACs are known to play an essential role in cellular metabolism and in early stages of apoptosis. In mammals, three VDAC isoforms have been identified. A proteomic approach was exploited to study the expression of VDAC isoforms in rat, bovine, and chicken brain mitochondria. Given the importance of mitochondrially bound hexokinase in regulation of aerobic glycolysis in brain, we studied the possibility that differences in the relative expression of VDAC isoforms may be a factor in determining the species-dependent ratio of type A/type B hexokinase binding sites on brain mitochondria. The spots were characterized, and the signal intensities among spots were compared. VDAC1 was the most abundantly expressed of the three isoforms. Moreover the expression of VDAC1 plus VDAC2 was significantly higher in bovine than in rat brain. Chicken brain mitochondria showed the highest VDAC1 expression and the lowest of VDAC2. Bovine brain mitochondria had the highest VDAC2 levels. We concluded that the nature of hexokinase binding site is not determined by the expression of a single VDAC isoform.
A VDAC é a proteína mais abundante na membrana mitocondrial externa. Exerce o controle da atividade desta organela através da regulação da troca de metabólitos e tem função crucial no mecanismo de apoptose. Em nosso caso, os estudos dos complexos protéicos, das interações entre a VDAC e outras proteínas presentes no interior do neurônio que auxiliam na manutenção das funções das organelas e da célula, fazem parte da chamada interactômica. O presente estudo determinou o interactoma do complexo protéico Hexoquinase-VDAC-ANT presente em cérebros murino, bovino e aviar. Nosso objetivo foi identificar se as expressões diferenciadas da VDAC1 e VDAC2 verificadas nos cérebros murino, aviar e bovino, estão associadas a diferenças nos interactomas dessas proteínas. Este estudo revelou que as espécies aviar e bovina apresentaram o maior número de complexos protéicos contendo VDACs (5) quando comparadas com os neurônios de rato (1), o que é indicativo de uma cinética diferencial de montagem ou desmontagem do complexo. Além disso, a VDAC mitocondrial neuronal aviar também interage com mais proteínas em relação à VDAC mitocondrial neuronal bovina, o que é resultado de uma composição de subunidades diferenciada. Tais resultados indicam diferenças significativas quanto ao metabolismo energético e apoptótico no cérebro aviar, bovino e murino, existindo interações diferenciais da VDAC no cérebro aviar.
A VDAC é uma porina presente na MME cuja função é crucial no metabolismo energético, sobrevivência e morte celular. A caracterização da VDAC torna-se importante para a compreensão das inter-relações da mitocôndria com os diferentes componentes citosólicos, tais como a HK. A ligação HK-VDAC favorece a utilização do ATP intramitocondrial em células neuronais, a HK cerebral pode interagir de formas diferentes com a VDAC, o que resulta em diferentes sítios de ligação (sítios A e B). Os variados papéis metabólicos das isoformas da VDAC podem ser explicados pela presença de alterações pós-traducionais. No presente trabalho purificamos a VDAC1 mitocondrial neuronal proveniente de cérebro aviar. Paralelamente, comprovamos que a presença de múltiplas formas das VDACs 1 e 2 em cérebros murino e aviar, seja devida à presença de modificações pós-traducionais, nomeadamente a fosforilação. A proteína isolada apresentou peso molecular de 30KDa. Quando submetida à eletroforese e posteriormente à coloração para a identificação de fosfoproteínas, a mesma mostrou-se desfosforilada. O conhecimento da presença, ou ausência de fosforilação das VDACs, reside na importância de estabelecer-se as bases moleculares ligadas à existência de sítios A e B nas mitocôndrias neuronais.
Blob-like filamentary structures are omnipresent in magnetized plasmas. Their transport deteriorates the particle confinement and may damage plasma-facing components of future fusion devices. In local measurements of density, these turbulent structures are seen as high-amplitude bursts, and, since the last decade, a stochastic pulse train model (SPTM) has been developed to describe these locally measured signals. The SPTM, which is also known as a filtered Poisson process, models plasma fluctuations as a superposition of pulses plus a background with Gaussian noise. In the present article, a fitting method for this model is introduced, considering a mixture of dynamical and observational noise. The proposed method exploits the fact the model parameters can be fitted in steps, using first the signal characteristic function, then the conditionally averaged burst, and finally the frequency spectrum. By employing this fit, we compare predictions of the model for ion saturation current measurements made with a Langmuir probe mounted in the outboard mid-plane region of the TCABR tokamak. The model is able to highlight a series of differences between the plasma edge and scrape-off layer. Furthermore, radial profiles of the SPTM parameters reveal a relation between the signal kurtosis, the intermittency of the pulses, and background parameters. Also, a linear increase in the pulse duration was found with the position. Finally, by using recurrence quantification analysis, we show evidence that the mixture of dynamical and measurement noise may be more accurate than just one of the two to describe the dynamic behavior of density fluctuations in TCABR.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.